您可通过 Google Colab、TensorFlow Research Cloud 和 Cloud TPU 平台进行使用。...TensorFlow 2 参数服务器使用异步方式来更新，即，会在各工作节点上独立进行变量的读取和更新，无需采取任何同步操作。...Tf.distribute.OneDeviceStrategy 是一种会将所有变量和计算放在单个指定设备上的策略。...在默认策略中，与没有任何分布策略的 TensorFlow 运行相比，变量放置逻辑保持不变。但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。...另一方面，task 会提供有关当前任务的信息。第一个组件 cluster 对于所有工作进程都相同，而第二个组件 task 在每个工作进程上均不相同，并指定了该工作进程的类型和索引。
单机多卡 MirroredStrategy 2. 多机训练 MultiWorkerMirroredStrategy 3. TPU 张量处理单元 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....单机多卡 MirroredStrategy # 分布式训练 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 1 单机多卡 MirroredStrategy...strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 指定设备 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices...worker': ["localhost:20000", "localhost:20001"] }, 'task': {'type': 'worker', 'index': 0} # 每台机器的...TPU 张量处理单元 可以在 Colab 上运行 ?
注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...过程简介： 训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型； 每次训练传入一个批次的数据时，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）； N 个计算设备使用本地变量（镜像变量...）分别计算自己所获得的部分数据的梯度； 使用分布式计算的 All-reduce 操作，在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和，使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和； 使用梯度求和的结果更新本地变量（
2.TensorFlow TensorFlow是谷歌开源的深度学习框架，它包含各种工具、库和社区资源，是一个比较全面而复杂的深度学习平台，在pytorch之前的很长一段时间，tensorflow占据了深度学习框架领域的主导地位...从Tensorflow官方文档（https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training）中，我们可以看到主要有以下策略： MirroredStrategy...TPUStrategy 支持谷歌TPU设备的策略(TPU 是 Google 的专用 ASIC，旨在显著加速机器学习工作负载) MultiWorkerMirroredStrategy 与 MirroredStrategy...改策略下，一些机器被指定作为工作节点，一些机器被指定为参数服务器，模型的每个变量都会被放在参数服务器上。计算会被复制到所有工作进程的所有 GPU 中。注：该策略仅适用于 Estimator API。...为什么单机版的代码/api不能应用到多机？ 为什么还要手动管理数据集切分、分布式optimizer、参数更新这些脏活累活？ 难道没有一种框架屏蔽掉单机和分布式代码的差异，让我们愉快地写代码？ ?
当你打开Colab notebook，它是在一个免费的Google VM上运行，被称为Colab Runtime。...图19-11 Colab Runtime 和notebook Colab也有一些限制：就像FAQ写到，Colaboratory的目的是交互使用，长时间背景的计算，尤其是在GPU上的，会被停掉。...这就是为什么在Colab Runtime中将环境变量TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH设为true。...用TensorFlow集群训练模型 TensorFlow集群是一组并行运行的TensorFlow进程，通常是在不同机器上，彼此通信完成工作 —— 例如，训练或执行神经网络。...为什么使用gRPC API而不是REST API，查询TF Serving模型？ 在移动和嵌入设备上运行，TFLite减小模型的大小有什么方法？ 什么是伪量化训练，有什么用？
在训练开始前，MirroredStrategy 策略把一份完整的模型副本复制到所有 N 个计算设备（GPU）上。...数据并行的意义是：工作者会收到 tf.data.Dataset 传来的数据，在训练开始之后，每次传入一个批次数据时，会把数据分成 N 份，这 N 份数据被分别传入 N 个计算设备。...同步的意义是：在训练中，每个工作者会在自己获取的输入数据上进行前向计算和反向计算，并且在每个步骤结束时汇总梯度。只有当所有设备均更新本地变量后，才会进行下一轮训练。...4.1 样例 分布式变量是在多个设备上创建的变量，Mirrored variable和 SyncOnRead variable 是两个例子。...然后从 args 和 kwargs 传递相应的值，将 fn 应用于 var 的每个组件变量。 Args 和 kwargs 都不能包含 per-replica values。
机器视觉技术甚至还能够通过现场的情况即时测算出球体在受力之后的前行轨迹。 ? 虽然这个技术已经在板球和网球比赛中应用许久了。...但这种球体运动轨迹跟踪算法在其他的球类运动中——如篮球、排球、足球等却迟迟未能出现。那么这是为什么呢？ 原因就在于，在这些运动中，在摄像头的视角下，球体经常会被球员所遮挡。...这样做的优点是，该系统不会因遮挡而无法对传球路径进行测算。事实上，这种方法应用在篮球比赛时效果的确非常好。...但是，处理时间的压缩势必会导致演算的正确率降低，而这同样严重限制了该系统的实用性。毕竟，你也不能把不科学的演算路径播放给电视前的观众啊。...有像Maksai 团队这样为之努力着的人，相信我们距离能够在足球、篮球和排球比赛中看到即时3D回放已经不远了。不过我们还是要清醒的意识到，目前还没有能够在商业上可行的解决方案。 ?
提示 本章介绍在一般的个人电脑或服务器上直接安装 TensorFlow 2.0 的方法。...TPU 简介 什么是 TPU 为什么使用 TPU TPU 性能 TPU 环境配置 免费 TPU：Google Colab Cloud TPU TPU 基础使用 扩展 TensorFlow Hub...TensorFlow in Julia（Ziyang） TensorFlow.jl 简介 为什么要使用 Julia ？...Colab 中使用 TensorFlow 在 Google Cloud Platform（GCP）中使用 TensorFlow 在 Compute Engine 建立带 GPU 的实例并部署 TensorFlow...使用 AI Platform 中的 Notebook 建立带 GPU 的在线 JupyterLab 环境 在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang） 部署自己的交互式 Python
很好实现 …… 就继续在这里记录一下 Scanner 的坑吧 一、next & nextLine 区别next不能得到带有空格的字符串 一定要读到有效字符后才可以结束，结束条件是碰到空格、tab 键、...、tab 键、enter 键都不能当作结束符。...输入 2： 2 abc cba efg gfe 结果 2： str[0] = “abc” str[1] = “cba” 原因：next() 方法在遇到有效字符前所遇到的空格、tab 键、enter 键都不能当作结束符...不是预期的 “abc cba” 和 “efg gfe” 2. nextLine 使用举例： 输入 1： 2 abc cba 结果 1： str[0] = “” str[1] = “abc” 原因：以回车...，而我们在控制台中输入的数据也都是被先存入缓冲区中等待扫描器的扫描读取。
使用的deepin-linux，今天写shell脚本的时候，忽然发现 sh test.sh 会报错[[: not found ，双等号和双中括号都不能使用了，很郁闷，后来探索发现，sh其实是dash...的别名，需要使用 bash test.sh 才可以。
换而言之如果跑在一个大数据集上还是会用到更多的显存。以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。...allow_soft_placement=True， 有时候，不同的设备，它的cpu和gpu是不同的，如果将这个选项设置成True，那么当运行设备不满足要求时，会自动分配GPU或者CPU。...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型） 目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...CollectiveAllReduceStrategy ParameterServerStrategy 在tf.keras中直接使用DistributionStrategy 最新的TensorFlow...) model.predict(predict_dataset) 将tf.keras模型迁移到多GPU上运行只需要上面这些代码，它会自动切分输入、在每个设备（GPU）上复制层和变量、合并和更新梯度。
像 MirroredStrategy、TPUStrategy 和 MultiWorkerMiroredStrategy 这样的同步策略在每个副本上创建变量，而ParameterServerStrategy...分布式变量（distributed variable）是在多个设备上创建的变量，比如镜像变量和同步读取（SyncOnRead）变量。...我们接下来用 MirroredStrategy 来分析如何读取数据。总体的逻辑大致如下：在每个工作者上对数据集进行复制，重新分批和分片。首先会按文件分片，这样每个工作者将看到不同的文件子集。..._built = True _create_cloned_datasets_from_dataset 在每个工作者上对数据集进行克隆和分片（这里就使用到了InputWorkers以获取设备信息）。...这些更小的批次分布在该工作者的副本中，这样全局步骤（global step）的批次大小（跨越所有工作者和副本）加起来就等于原始数据集的批次大小。
在多卡机器上单卡运行 Google-research开源的BERT官方Tensorflow代码（项目地址）中，提供了run_classifier.py作为接口，用于finetune一个文本分类模型。...在一台有8块P40的机器上，使用tensorflow1.15和python3运行run_classifier.py，在开始训练后，如果执行nvidia-smi命令查看GPU的使用情况，会得到这样的结果：...改用普通Estimator和MirroredStrategy (失败) 由于我们是在GPU机器上训练，不使用TPU，因此我们尝试将TPUEstimator改为普通tf.estimator.Estimator...改用普通Estimator和MirroredStrategy，同时更换优化器（成功） 最简单的更换优化器的方式就是修改optimization.py。...在run_config中加入MirroredStrategy。
有些ops被硬件限制了，自定义ops肯定都不行了，因为backend不是CUDA，Tensorflow自己的很多API也不能用，比如tf.images里头的很多API，所以ROI Align之类的ops...另外说明一下为什么必须用GCS：TPU的运作方式和GPU不同，GPU是直接挂载到VM上，然后你就可以像本机使用GPU一样用就好了，TPU是有TPU Server的，VM并不能直接访问TPU，而是在VM上编译好...XLA，然后丢给TPU Server，所有的数据读取、预处理、和TPU通讯等，都是在TPU Server上运行，所以你如果把数据放在VM上，IO必然是瓶颈。...这也是为什么不管你跑多大的模型，Colab配给你的VM性能都是够用的。...也工作的人就想办法跳到这方面的岗位上。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架...项目地址：https://github.com/towardsai/tutorials/tree/master/google_colab_tutorial 为什么大家都爱 Colab Colab 的优点包括...： 提供了免费的 Jupyter notebook 环境； 带有预安装的软件包； 完全托管在谷歌云上； 用户无需在服务器或工作站上进行设置； Notebook 会自动保存在用户的 Google Drive...第一步：启动 Google Colab 我们可以使用 Colab 在 Web 浏览器上直接运行 Python 代码，使用指南：https://mktg.best/d7b6u。...选择 TPU 硬件加速器 确认在 TPU 硬件加速器上运行 这需要 TensorFlow 包。
在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。...以下是我们根据云TPU文档中提到的TPU的一些用例： 以矩阵计算为主的模型 在训练中没有定制的TensorFlow操作 要训练数周或数月的模型 更大和非常大的模型，具有非常大的batch ❝如果你的模型使用自定义的...❞ 初始化 tpu在云端工作，不像gpu或cpu在本地工作。.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。
—在每台设备（甚至在智能手机）上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元，更改参数，值和源，即可享受AI的多样性。 分享一些最喜欢的NoteBook。...有许多方法可以在艺术品上训练AI。...有几个GPT-2 ColabNoteBook，它们的工作方式相似：输入句子的开头，然后GPT-2继续（或向提供的文本提问）。...对于外语，应该应用微调和其他资产，但是这种概念证明对我来说是令人信服的。有一些有趣的发现： 在“ 浮士德”上对德语的训练越多，文本越接近原始。原因可能是在一个小的数据集中（仅一个文本）。...在基于TensorFlow的megenta的情况下，它会像GPT-2一样使用具有自觉性的变压器，以实现谐波连贯性和一致的成分。
那么，为什么是tensorflow（以下简称为tf）呢？因为它简单呀！...使用它可以在浏览器上创建 CNNs，RNNs 等，并使用客户端的 GPU 处理能力训练这些模型。...然后在手机上试着运行，发现是报错的。 构造一个小游戏可用的tfjs 这是为什么呢？经过一定时间的摸索，发现官方的tf用了一个叫Fetch的方法，该方法在微信小游戏中并不兼容。...实际上，关键是要生成model.json和group1-shard1of1，这是tf.loadLayerModel所需要的模型数据。...ps.最近一直在想能不能用技术去帮忙抗疫，昨晚就跟另一个朋友在聊，能不能用tf去做个智能识别口罩，然后推送真假货建议或使用建议信息的小程序，但模型训练难度太高，于是被否了。
这些示例包括在 tensorflow.org 上的新入门经验、机器学习速成教程、distill.pub 上的研究文章，以及 tensorflow.org 上越来越多的教程（如神经机器翻译教程）。...一旦你点击前往 Colab notebook，你将立刻被连接到一个 GPU 核，然后就可以通过示例或教程开始工作。...TensorFlow 的工作人员将尽己所能定期更新 Seedbank，并确保更新 TensorFlow.org 上的新内容。 ?...但最好的一点是 Colab 可以让你编辑 notebook、将副本保存到 Google Drive，并与朋友或在社交媒体上共享那些衍生品，以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断。...查看该网址：https://tools.google.com/seedbank/seed/5646239437684736，在 Seedbank 上查看进行此类操作的示例。
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