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如何为多个设备训练一个模型
为多个设备训练一个模型可以采用以下方法:
分布式训练:使用分布式训练技术,将模型的训练任务分配给多个设备进行并行计算。这样可以加快训练速度并提高效率。常见的分布式训练框架有TensorFlow和PyTorch等。
联邦学习:联邦学习是一种保护数据隐私的分布式学习方法,可以在多个设备上训练模型而无需将数据传输到中央服务器。每个设备在本地训练模型,然后将模型的更新参数发送给中央服务器进行聚合,从而得到全局模型。腾讯云提供了FATE(Federated AI Technology Enabler)框架来支持联邦学习。
模型蒸馏:模型蒸馏是一种将复杂模型转化为简化模型的技术。可以先在一台高性能设备上训练一个复杂的模型,然后将其知识转移到多个低性能设备上的简化模型中。这样可以在低性能设备上实现高性能模型的推理能力。腾讯云提供了DistillBERT模型压缩工具,可以用于模型蒸馏。
边缘计算:边缘计算是一种将计算和存储资源放置在离用户设备更近的位置的计算模式。可以在边缘设备上进行模型训练,减少数据传输延迟和网络带宽消耗。腾讯云提供了边缘计算服务,如腾讯云边缘计算实例(ECI)和边缘镜像服务(EMI)等。
模型压缩:模型压缩是一种减少模型参数和计算量的技术,可以使得模型更适合在资源有限的设备上进行训练。常见的模型压缩方法有剪枝、量化和低秩分解等。腾讯云提供了ModelArts平台,可以用于模型压缩和优化。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
腾讯云分布式训练:https://cloud.tencent.com/product/tf-distributed-training
腾讯云FATE框架:https://cloud.tencent.com/product/fate
腾讯云DistillBERT模型压缩工具:https://cloud.tencent.com/product/distillbert
腾讯云边缘计算实例(ECI):https://cloud.tencent.com/product/eci
腾讯云边缘镜像服务(EMI):https://cloud.tencent.com/product/emi
腾讯云ModelArts平台:https://cloud.tencent.com/product/modelarts
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1
回答
如
何为
多个
设备
训练
一个
模型
、
、
、
我有一些表格式的
设备
数据,包括在所有
设备
中大约有500行(不同),数据和目标类是相同的。我有大约1000个
设备
的相同数据,我想为所有检测类的
设备
训练
一个
通用
模型
。 有人能帮助我
训练
目标变量的方法吗?什么样的
模型
可以在这种情况下工作?
浏览 6
提问于2019-08-20
得票数 0
1
回答
如何将
模型
保存在可
训练
的自定义NER空间中?
、
、
假设我已经使用名为“水果”的标签
训练
了我的
模型
,并使用nlp.to_disk("F:/Saved Models/FRUIT_pipeline")保存了它 现在,如果我加载此
模型
并再次
训练
称为"SEASON“的标签,则
训练
前的所有内容都将丢失。如
何为
多个
训练
中的
多个
标签保存?
浏览 15
提问于2021-07-10
得票数 1
1
回答
在PyTorch中指定了具有gpu
设备
ID的DistributedDataParallel
、
、
我想在一台有8个GPU的机器上通过DistributedDataParallel
训练
我的
模型
。但我想在
设备
ID为4、5、6、7的四个指定GPU上
训练
我的
模型
。如
何为
DistributedDataParallel指定GPU
设备
ID? 我认为在这种情况下,世界大小将是4,但在这种情况下,应该是什么排名?
浏览 45
提问于2021-10-25
得票数 0
1
回答
对经过
训练
的twitter评论进行预分类以进行分类
、
、
、
、
如
您所见,我有
多个
类来对这些tweet数据进行分类。问题是,我如
何为
如此庞大的data.Silly问题生成/创建
训练
数据,但我想知道是否已经有预先分类/标记的评论数据来
训练
我们的
模型
?如果不是,那么为文本/评论的多类分类创建
训练
数据的最佳方法是什么?虽然我已经在较小的数据集上尝试并测试了NaiveBayes用于情感分类,但您能建议我应该使用哪个分类器来解决这个问题(将评论分类到
多个
类别)。 谢谢!
浏览 0
提问于2014-10-06
得票数 1
1
回答
文本分类-
多个
培训数据集
、
如果我用
多个
训练
数据集
训练
相同的文本分类
模型
,那么准确性会“稀释”吗?例如,我的最终用户将提供(上传)他们自己标记的CSV来
训练
模型
,并在将来使用经过
训练
的
模型
。如果是,我如
何为
每个用户建立
一个
“单独的实例或
模型
”? 我正在使用Python,可能会使用Gradio或Streamlit作为UI。愿意接受建议。
浏览 3
提问于2022-01-18
得票数 1
1
回答
`tf.distribute.MirroredStrategy`对培训结果有影响吗?
、
、
我不明白MirroredStrategy是否会对
训练
结果产生影响。 我的意思是:在单个
设备
上
训练
的
模型
与在
多个
设备
上
训练
的
模型
相同吗?我认为它应该是相同的
模型
,因为它只是梯度的分布式计算,不是吗?
浏览 35
提问于2020-04-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Tensorflow Android应用程序
训练
模型
、
、
我有
一个
android应用程序,它从
设备
收集数据,并使用weka
训练
模型
,并存储此
模型
。根据我对的理解,我想使用Tensorflow,而不是weka,我必须在此之前
训练
模型
。我不能使用tensorflow在android应用程序上
训练
模型
?
浏览 0
提问于2016-11-06
得票数 2
1
回答
存储/传输
模型
--安卓系统下的TensorFlow Lite迁移学习
、
、
、
、
我正在尝试创建两个Android应用程序:
一个
训练
图像分类迁移学习
模型
,另
一个
简单地使用
训练
好的
模型
进行推理。这些应用程序将在不同的
设备
上运行,其有用性在于在功能更强大的
设备
上
训练
模型
,并能够在功能较弱的可穿戴
设备
上对该
模型
执行推理。迁移学习正在实现,
如
这里的帖子所述:https://blog.tensorflow.org/2019&
浏览 39
提问于2020-08-18
得票数 3
3
回答
无效的
设备
顺序,CUDA / TORCH
、
、
在运行ubuntu 16.04中的脚本时,我得到了这个错误。请原谅我,我是python的新手,我已经检查了互联网上已经可用的选项,但我不能修复它。我当前正在运行此文件。from models import LipReadimport toml from training import Traine
浏览 0
提问于2018-06-10
得票数 7
回答已采纳
1
回答
如何在
多个
没有GPU的
设备
上
训练
TensorFlow?
、
、
、
假设我们有
一个
带有几个卷积层的简单TensorFlow
模型
。我们喜欢在未配备GPU的计算机群集上
训练
此
模型
。这个集群的每个计算节点可能有
一个
或
多个
核心。有没有可能开箱即用?这些包能够执行数据和
模型
并行吗?
浏览 0
提问于2020-08-08
得票数 1
1
回答
如何在chainer.training.extensions.Evaluator中使用
多个
图形处理器?
因为我的
训练
模型
在
多个
GPU上,所以在
训练
期间,我使用trainer.extend在每个时期验证我的
模型
,但是chainer.training.extensions.Evaluator只有
一个
设备
参数,但我的
模型
网络参数在两个GPU上。
浏览 0
提问于2017-09-10
得票数 0
2
回答
分布式再培训(TF & Google Coral)
、
、
、
假设我有几十个Google Coral
设备
在做物体检测(使用相同的
训练
模型
),每隔一段时间我们就会重新
训练
一个
设备
来处理新的对象(迁移学习),假设这个
设备
是Coral1,现在我想知道我如何将学习转移到所有
设备
上(而不需要重新
训练
这些
设备
)?当然,
设备
可以是Google Coral或任何其他
设备
浏览 14
提问于2019-09-27
得票数 0
1
回答
为什么我在云上
训练
的Google automl视觉比在边缘上
训练
的要好得多
、
、
我是Google Vision的新手,我刚刚尝试了
一个
数据集进行
训练
。我第一次在边缘上
训练
它,另一次是在云托管上。在这两种情况下,我都使用了每小时建议的节点数。我的
模型
在边缘上比在云上要差得多。它们不都是在云中
训练
的吗,应该有相同的结果?我认为唯一的不同之处在于,在边缘上可以导出
模型
。我使用了一种图像分类的问候
浏览 2
提问于2020-01-24
得票数 1
1
回答
如何提取/裁剪被
模型
分类的部分图像?
、
、
、
、
我刚开始深入学习,我想知道是否有一种方法可以提取包含不同标签的图像部分,然后将这些部分提供给不同的
模型
以供进一步处理?例如,考虑狗和猫的分类。假设图像同时包含猫和狗。本文提出的方法是提取/裁剪图像中包含狗和cat.And的部分,然后将这些部分分别输入到各自的狗种分类
模型
和猫品种分类
模型
中。但我不知道该怎么做。
浏览 3
提问于2019-10-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在gpu集群(多gpu)上
训练
CNN?
、
、
、
我使用下面的代码在
一个
UCF101数据集上
训练
CNN,但是由于数据集的大小,
训练
时间太长了。accuracy)), step) train_writer.close()现在我想在
一个
有10个节点的GPU集群上
训练
CNN,每个节点都有
一个
i7 7700 CPU, GTX1060 6GB GPU, and 16GB of RAM,我如何才能最好地调整代码,以便最大限度地
浏览 3
提问于2020-10-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
火枪中的model.cuda()
如果我在pytorch中调用model.cuda(),其中
模型
是nn.Module的
一个
子类,并且说如果我有四个GPU,它将如何使用这四个GPU,以及如何知道使用的是哪个GPU?
浏览 0
提问于2019-07-02
得票数 12
回答已采纳
1
回答
与线性
模型
相比,深度神经网络的缺点是什么?
、
我们已经听说了很多关于人工神经网络相对于其他
模型
的优点,但是与最简单的线性
模型
相比,它们的缺点是什么?
浏览 0
提问于2017-07-22
得票数 3
回答已采纳
1
回答
PyTorch上的分布式
训练
和SageMaker中的点检查点
、
、
、
我正在PyTorch上构建自定义
模型
,并想知道如
何为
分布式培训实现快照逻辑。如果
一个
模型
是在
多个
spot实例上
训练
的,并且该
模型
是在BYO PyTorch映像上实现的,那么dpes如何知道要为
一个
失败的作业加载哪个快照呢?例如,有4个spot实例,它们生成4个快照。假设
一个
实例被终止-- SageMaker如何知道要加载哪个快照?
浏览 7
提问于2022-10-15
得票数 1
1
回答
在知识蒸馏中,学生
模型
和教师
模型
如何并行运行?
、
、
、
、
我正在使用知识蒸馏实现快速的DNN
模型
训练
,如下图所示,以并行运行教师和学生
模型
。并行运行两个<em
浏览 5
提问于2020-09-11
得票数 0
1
回答
多
设备
列车
、
、
我知道TensorFlow提供分布式培训API,可以在
多个
设备
上进行培训,
如
多个
GPU、CPU、TPUs或多台计算机(工人),请遵循以下文档:。但是,我有
一个
问题,这是否有可能分割列车使用数据并行
训练
跨多台机器(包括移动
设备
和计算机
设备
)? 如果你有任何的指导/指导,我将非常感激。
浏览 3
提问于2020-04-10
得票数 1
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