https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
Google-research开源的BERT代码中,微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现,即使机器上有多块GPU,也无法并行训练,不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因,并给出修改代码,支持多卡训练的方案。
文章目录 1. 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.Mirrored
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通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下,TensorFlow作为一种强大的深度学习框架,展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用,介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
https://colab.research.google.com/drive/1j2kp_t0S_cofExSN7IyJ4QtMscbVlXU-
MirroredStrategy 策略通常用于在一台机器上用多个GPU进行训练。其主要难点就是:如何更新 Mirrored 变量?如何分发计算?本文我们看看其总体思路和如何更新变量。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
随着人工智能技术的飞速发展,各种应用场景需求对计算资源的需求也越来越高。而 GPU 作为一种高效并行计算的硬件加速器,成为了人工智能计算的关键设备之一。本文将从使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践、如何有效地利用 GPU 进行加速、为什么有 CPU 还需要 GPU、GPU 为什么快等多个方面,逐步深入探讨 GPU 开发实践的相关知识点。
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题,如:docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能,并已被研发社区广泛采用。但是作为用户,我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目,所以在本文与其他文章的特性的对比不同,我们将以实际应用出发,从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构,用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架,并为检索官方的API文档提供一些关键词。
文章目录 部署 模型导出 分布式计算 单机 MirroredStrategy 多机 MultiWorkerMirroredStrategy 部署Docker 环境 部署 模型导出 SaveModel:与前面介绍的 Checkpoint 不同,SavedModel 包含了一个 TensorFlow 程序的完整信息: 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) 。当模型导出为 SavedModel 文件时,无需建立模型的源代码即可再次运行模型,这使得 SavedModel 尤其适用于模型的分享和部
本章我们看看 ParameterServerStrategy,就是第一版代码。研究这个是因为目前工业界还有很多公司在使用,而且其内部机制也比较清晰易懂,值得我们分析。
https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU
【导语】TensorFlow 1.8.0 近日正式发布,新版本主要有以下改进内容,AI科技大本营对其编译如下。 ▌主要特点及改进 可以将 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() 传递给 tf.estimator.RunConfig() ,能够在一台有多个 GPU 的机器上运行评估器 (Estimator) 模型。 添加 tf.contrib.data.prefetch_to_device() ,支持预取 GPU 内存。 添加梯度提升树作为预先制作的评估器(Esti
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单,但应该被视为一种参考。您了解手头的任务,因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域:从数据增强到选择超参数;涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
该来的终于还是来了,Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了,不仅如此,此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器,全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
在深度学习时代,训练数据特别大的时候想要单卡完成训练基本是不可能的。所以就需要进行分布式深度学习。在此总结下个人近期的研究成果,欢迎大佬指正。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud TPU的补充,目前Edge TPU仅用于推理,专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用,谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用,进一步把开发者锁定在谷歌生态系统,或对整个智能云计算市场带来巨大冲击!
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
1.Theano Theano 在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于 2007,早期开发者包括传奇人物 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow。 Theano 基于 Python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于 NumPy)。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于 GPU 或 CPU。 但
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架(CPU/GPU)。
现在,有人写了一个PyTorch wrapper,用一行代码就能“无痛”消除这个bug。
该软件包包含 GloVe 和 Mittens 的快速 TensorFlow 和 NumPy 实现。
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
机器之心报道 编辑:维度、陈萍 神经网络训练通常是 GPU 大显身手的领域,然而莱斯大学和英特尔等机构对 GPU 的地位发起了挑战。 在深度学习与神经网络领域,研究人员通常离不开 GPU。得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练的结果。与此同时,CPU 受限于自身较少的核心数,计算运行需要较长的时间,因而不适用于深度学习模型以及神经网络的训练。 但近日,莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构的研究者发表了一篇论文,表明了在消费级 CPU 上运行的 AI 软件,其训练深度神经网络的
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j (DL4J)博客,文章虽然着重介绍自家产品,但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍,包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j (简称 DL4J)不是第一个开源的深度学习项目,但与此前的其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架,其宗旨是在合
选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型,该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案,请阅读本文。 GitHub 地址:https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有: 检查 TensorFlow 安装:https://github.com/hiveml/s
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库,包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法,支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库,可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类,分割) 的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期,在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库,包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法,支持多GPU并行。使用tf-slim库,可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类,分割)的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
别再用pip安装Tensorflow了,改用conda吧,它是一个跨平台运行的开源软件包和环境管理系统。因此它适用于Mac,Windows和Linux。如果你还没有使用conda,我建议你尝试一下,因为它使管理数据科学工具更加轻松。
在上期的《谷歌、微软、OpenAI等巨头七大机器学习开源项目 看这篇就够了》这篇文章里,我们盘点了 TensorFlow,CNTK,SystemML,DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平
【新智元导读】人机对战第二场,柯洁认输,AlphaGo中盘获胜将比分改写为2:0,TPU可谓是本次AlphaGo升级的秘密武器。 由此,许多人认为,谷歌与英伟达必有一战。谷歌已经开始向中国市场上的企业和开发者兜售自己的TPU,加上TensorFlow和谷歌云等标志性业务。这对在深度学习上获利丰厚的英伟达来说可能并不是一件好事。 柯洁又输了,与AlphaGo的对决比分被改写为0:2 ! AlphaGo变得更强大了,此前DeepMind和谷歌团队在新闻发布会上说,。除了算法上的改进之外,他们也特别强调了谷歌云和
从编程风格上来说,TensorFlow 有点像在写计划书:需要首先定义整个计算图(模型的结构和运算过程),然后再填充数据并执行。这样,虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化,但也可能使代码看起来有些冗长。
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
AI科技评论按:近日,Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》,他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题:什么样的电脑才能用来做深度学习?为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢?哪些深度学习库不适合初学者?你又是如何将深度学习应用到实际生产中的? Rachel Thomas认为,所有的这些问题都可以归结到一个主题,那就是“究竟需要准备好哪些东西(硬件、软件、知识背景以及数据等)才能开始深度学
在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
选自darkon 机器之心编译 参与:黄小天 由于难以理解,深度学习经常被称为黑箱。有鉴于此,Neosapience 开发了开源工具包 Darkon,它可以更好地理解深度学习模型,进而调试故障,解释决
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