这种设计使 TensorFlow 能高效处理深度学习应用。 该框架可以在服务器、桌面和移动设备上的 CPU、GPU 或 TPU 上运行。...尽管 TensorFlow 最初是为大规模分布式训练和推理而设计的，但开发人员也可以使用它来试验其他机器学习模型，并对现有模型进行系统优化。 分布式处理。...TensorFlow 可以在图内和图之间同步或异步执行分布式训练，还可以在内存中或跨联网的计算节点来共享通用数据。 性能。...通常，在此模式中，训练时间和性能以及样本和数据集大小决定了处理能力和内存需求。这些元素决定了神经网络的计算性能限制和训练时间。 应用模式。...通常，训练后的神经网络的实时分类或推理性能决定了处理能力和内存需求。卷积网络需要更高的低精度算术能力，而全连接神经网络需要更多内存。
误区 目前Keras是支持了多个GPU同时训练网络，非常容易，但是靠以下这个代码是不行的。...os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 当你监视GPU的使用情况（nvidia-smi -l 1）的时候会发现，尽管GPU不空闲，实质上只有一个GPU在跑，...所以这是一个Keras使用多显卡的误区，它并不能同时利用多个GPU。 目的 为什么要同时用多个GPU来训练？...但是随着现在网络的深度越来越深，对于GPU的内存要求也越来越大，很多入门的新人最大的问题往往不是代码，而是从Github里面抄下来的代码自己的GPU太渣，实现不了，只能降低batch_size，最后训练不出那种效果...正常情况下Keras给你提供了自动保存最好的网络的函数（keras.callbacks.ModelCheckpoint()），它的内部是用model.save()来保存的，所以不能用了，你需要自己设计函数
Torch使用了一种不是很大众的语言Lua作为接口。...尽管Theano即将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命，为深度学习研究人员的早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向： 以计算图为框架的核心...，采用GPU加速计算。...MXNet以其超强的分布式支持，明显的内存、显存优化为人所称道。同样的模型，MXNet往往占用更小的内存和显存，并且在分布式环境下，MXNet展现出了明显优于其他框架的扩展性能。...为了完善MXNet的生态圈，推广MXNet，MXNet先后推出了包括MinPy、Keras和Gluon等诸多接口，但前两个接口目前基本停止了开发，Gluon模仿PyTorch的接口设计，MXNet的作者李沐更是亲自上阵
TensorFlow模型服务化 训练好TensorFlow模型之后，就可以在Python代码中使用了：如果是tf.keras模型，调用predict()模型就成。...使用GPU加速计算 第11章，我们讨论了几种可以提高训练速度的方法：更好的权重初始化、批归一化、优化器，等等。但即使用了这些方法，在单机上用单CPU训练庞大的神经网络，仍需要几天甚至几周。...尽管有这些限制，它仍是一个绝好的测试工具，可以快速获取结果，和同事协作。 管理GPU内存 TensorFlow默认会在第一次计算时，使用可用GPU的所有内存。这么做是为了限制GPU内存碎片化。...图19-13 每个程序都可以使用4个GPU，每个GPU使用2GB 如果两个程序都运行时使用nvidia-smi命令，可以看到每个进程用了2GB的GPU内存： $ nvidia-smi [...] +--...超过这点，添加更多GPU反而使带宽更糟，会减慢训练。 提示：对于一些相对小、用大训练数据训练得到的模型，最好用单机大内存带宽单GPU训练。
后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。...本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...如果你要训练的 batch size 过大，可以慢慢减小 batch size，直到它适合 TPU 内存，只需确保总的 batch size 为 64 的倍数即可（每个核心的 batch size 大小应为...请注意，batch_size 设置为模型输入 batch_size 的八倍，这是为了使输入样本在 8 个 TPU 核心上均匀分布并运行。...20 个 epoch 后，TPU 上训练模型的验证准确率高于 GPU，这可能是由于在 GPU 上一次训练 8 个 batch，每个 batch 都有 128 个样本。
尽管Theano即将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命，为深度学习研究人员的早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向： 以计算图为框架的核心...，采用GPU加速计算。...Facebook 人工智能实验室与应用机器学习团队合作，利用Caffe2大幅加速机器视觉任务的模型训练过程，仅需 1 小时就训练完ImageNet 这样超大规模的数据集。...MXNet以其超强的分布式支持，明显的内存、显存优化为人所称道。同样的模型，MXNet往往占用更小的内存和显存，并且在分布式环境下，MXNet展现出了明显优于其他框架的扩展性能。...为了完善MXNet的生态圈，推广MXNet，MXNet先后推出了包括MinPy、Keras和Gluon等诸多接口，但前两个接口目前基本停止了开发，Gluon模仿PyTorch的接口设计，MXNet的作者李沐更是亲自上阵
我主要考察了深度学习堆栈的训练和部署时，相关的可编程性和灵活性。在这里，我不会过多的谈论速度、内存占用等方面的权衡。 先放结论 PyTorch更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。...上手时间 赢家：PyTorch PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。...例如，TensorFlow会假设你想运行在GPU上（如果有的话）。而在PyTorch中，即使启用了CUDA，你也需要明确把一切移入设备。...TensorFlow仍然需要更多的样板代码，尽管这对于支持多类型和设备可能更好。在PyTorch中，你只需为每个CPU和GPU编写一个接口和相应的实现。...比方，在PyTorch文档中，对于迁移学习的讲解，使用了实际、有用的代码，而且还解释了构建的方式。而在TensorFlow的文旦中，整个讲解就是运行了一个bash scripts，没有任何实际代码。
支持多GPU。它能正常工作；文档很简洁。不过你仍然需要弄清楚如何分解并解决问题，这也很有趣，不是吗？ 分布式资源训练（比如云）。在v0.8版本中，已经支持了分布式训练。...然后停止并进行评估。重新载入检查点继续训练。 性能和GPU内存使用量与Theano和其他使用CUDNN的库相似。...早期版本的性能不足似乎是因为使用了CUDNNv2，那么在TensorFlow v0.8（使用CUDNNv4）中有了极大改善。...一些高品质的元框架 Keras包装了TensorFlow和Theano的后端。如果你不想深入TensorFlow（或是Theano）的细节，Keras会是个不错的参考。...开放工具最好的地方就是，社区人员为解决一个问题实现了一个非常聪明的技巧或创新方式。尽管大多数人还在学习TensorFlow，我认为这种情况发生的可能性会水涨船高！展望下一个时代！ 有问题需要咨询？
为了能够在不同运行时环境（如云、Web、浏览器、Node.js、移动端以及嵌入式系统）中运行模型，我们使用了标准化的文件结构 SavedModel 。...支持使用 Keras Model.fit 进行分布式训练，并支持自定义训练循环 (custom training loops)。此外，现已提供多 GPU 支持。...TensorFlow 2.0 通过使用 Volta 与 Turing GPU 混合精度，仅需几行代码，即可提升 3 倍训练性能（可见ResNet-50 与 BERT 模型的示例）。...虽然我们仍保留了传统的基于会话（Session）的开发模式，但我们建议使用基于 Eager Execution 的更接近原生 Python 的开发模式。...不仅如此，为了使 TensorFlow 2.0 入门更加容易，我们在还发布了使用2.0 API 的几种常用 ML 模型的参考实现。
训练使用了128个A100 gpu。令牌数量为300B。 下图显示了MoE模型的验证损失明显优于其密集对应部分(例如，1.3B+MoE-128 vs 1.3B dense)。...所以作者建议在训练过程中逐渐减弱KD的影响或尽早停止KD。 右图在400K步停止KD后，学生模型现在具有与教师相似的验证曲线。...如上上图（表格）所示，通过分段KD的MoS平均准确率为42.87和47.96，尽管层数减少了12.5%，但仍保持了350M(43.08)和13b教师模型(48.37)的99.5%和99.1%的性能。...1、数据并行 张量切片(用于非专家参数)，专家切片(用于专家参数)是将单个参数拆分到多个gpu上，可以充分利用gpu上的内存带宽。...DeepSpeed+MoE的组合利用了两者的优势: DeepSpeed实现了高效的模型并行,可以训练数十亿参数的模型。将模型切分到不同的GPU上进行并行训练。
$ python cifar10_resnet_multi_gpu.py （可选）训练过程中，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用和内存使用。打开另一个终端会话。...此处的示例包括使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集时需要的一些变通方案。尽管有这些方案，但在多 GPU AMI 上训练 RNN 会比你之前的训练经验容易一些，速度也更快。...nvidia-smi 命令检查 GPU 利用和内存使用。...按表中描述在 CPU、单个 GPU 和多 GPU 上使用不同的模型和数据集，你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 的速度更快，且在多个 GPU 上实现高效的性能提升。详见训练速度柱状图。...使用四个 GPU 传输这些小图像所需的通信开销比使用八个 GPU 的开销高。ImageNet 和合成数据数据集更好地展示了 Keras-MXNet 可能带来的性能改进。详见下表。 ?
同一照片不同裁剪方式的实例（选自 Andrew Howard 论文） 训练机制 在 keras 中可通过多 GPU 数据并行化训练模型（一般批大小为 256）。...通过 keras 中的「ReduceLROnPlateau」回调函数可以轻松模拟这种行为。 ? 这是一个训练过程的实例，其中学习率降低然后损失函数变得平坦了。...在对 keras 中预先训练好的网络进行微调时，这一点非常重要，这能限制所需要添加参数的数量。...VGG 的缺点在于，其评估的开销比浅层网络更加昂贵，内存和参数（140M）也更多。这些参数的大部分都可以归因于第一个全连接层。...尽管 20 层网络的潜在函数空间是封装在 56 层网络的空间内且运用了传统的梯度下降，但无法实现同样的效果（选自 ResNet 论文） ResNet 的主要贡献是增加了神经网络架构的跳过连接（skip
它提供了更好的计算图可视化，同时还提供了一些好处，例如频繁的新版本、快速更新和无缝性能。 此外，TensorFlow.js 具有高度并行性，可与众多后端软件（如 ASIC、GPU 等）结合使用。...它还提供了用于指定神经网络和分类问题、用于图像处理的卷积网络、基于 Deep Q 学习的实验性强化学习模块以及仍处于实验水平的补充学习模块的功能。...与 Tensorflow 类似，除了管理机器学习算法的内存外，该库还可以处理由 GPU 加速的数学运算。...尽管模型也可以在 Node.js 中运行，但只有 CPU 模式可用。不会有 GPU 加速。 Netflix 和 Uber 等许多领先公司正在使用 Keras 神经网络模型来增强用户体验。...Keras 被认为是人工智能库的 JS 替代品，它允许您在项目中执行不同的模型并利用 WebGL 3D 设计的 API 提供的 GPU 支持。
通过更新几行代码，Keras 开发人员可以使用 MXNet 的多 GPU 分布式训练功能来提高训练速度。保存 MXNet 模型是该发行版本一个极具价值的功能。...=4) 训练： $ python cifar10_resnet_multi_gpu.py （可选）在训练运行期间，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用率和内存使用情况。...这里的例子包括你需要的解决方法，以便使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集。尽管有解决方法，但在多 GPU AMI 上训练此 RNN 将比你习惯的要容易和快速。...，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用率和内存使用情况。...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放， 这将显示在训练速度的条形图中
此外，这些框架还支持多 GPU 训练，这大大减少了对这些模型的训练时间，并且能够对以前无法装入单一 GPU 内存的大型模型进行训练。...Caffe 的发明者加入了 Facebook 并发布了 Caffe2；与此同时，Facebook AI 研究（FAIR）团队也发布了另一个流行的框架 PyTorch，它基于 Torch 框架，但使用了更流行的...命令式编程风格更加灵活（比如定义一个 While 循环等）并且容易跟踪，而声明式编程风格通常为内存和基于计算图的运行时优化提供了更多的空间。...在此期间，所有深度学习框架都对多 GPU 训练和分布式训练进行了优化，提供了更加用户直观的 api，并衍生出了专门针对计算机视觉、自然语言处理等特定任务的 model zoo 和工具包。...尽管深度学习框架从一开始就有了长足的发展，但它们之于深度学习的地位还远远不如编程语言 JAVA/ c++ 之于互联网应用那样的成熟。还有很多令人兴奋的机会和工作有待探索和完成。
Keras 是一个更高级别的框架，将常用的深度学习层和运算封装进干净、乐高大小的构造块，使数据科学家不用再考虑深度学习的复杂度。...至于模型训练，它在 PyTorch 中需要大约 20 行代码，而在 Keras 中只需要一行。...GPU 加速在 Keras 中可以进行隐式地处理，而 PyTorch 需要我们指定何时在 CPU 和 GPU 间迁移数据。 如果你是新手，那么 Keras 作为更高级别的框架可能具备明显优势。...例如，在 DSTL 卫星图像特征检测 Kaggle 竞赛中，最优秀的 3 支队伍的解决方案都使用了 Keras，第四名（deepsense.ai 队伍）使用了 PyTorch 和 Keras。...Keras 的代码可读性和无与伦比的易用性使它被深度学习爱好者、教师和实力派 Kaggle 冠军广泛使用。
利用 GPU（图形处理器）进行计算，实现自动化管理，并具有优化内存和数据的独特功能。 然而，TensorFlow 也存在一些不足： 对于初学者来说，学习曲线可能相对陡峭。...Keras 3.0 是对 Keras 代码库的全新重构，可以在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行，为大型模型的训练和部署提供了全新功能。...它还支持 Keras 的训练和评估循环，以及 Keras 的保存和序列化基础设施。 大规模模型训练和部署：Keras 3.0 提供了全新的大规模模型训练和部署能力。...高效的性能：MXNet 通过其高效的计算图优化和内存管理，能够实现快速的数据处理和模型训练速度。此外，它还支持自动并行计算和GPU加速，进一步提升了计算效率。...FP32->FP16、INT8、INT4：低精度量化，使模型体积更小、内存占用和延迟更低。
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