文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用 TensorFlow 进行分布式训练

2.1 MirroredStrategy Tf.distribute.MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步分布式训练（单机多卡数据并行）。...MirroredVariable 的同步更新只是提高了计算速度，但并不能像 CPU 并行那样可以把内存之中的变量共享。即，显卡并行计算只是提高速度，并不会让用户数据量翻倍。...TPU 会在多个 TPU 核心之间实现高效的全归约（all-reduce）和其他集合运算，并将其用于 TPUStrategy。...变量不会被镜像，而是统一放在 CPU 上，模型和运算会复制到所有本地 GPU（这属于 in-graph 复制，就是一个计算图覆盖了多个模型副本）。...() 这会创建一个 CentralStorageStrategy 实例，该实例将使用所有可见的 GPU 和 CPU。

1.4K20

一文上手Tensorflow2.0（四）

系列文章目录： Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU...安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。.../deviceQuery，可以看到两块GPU的信息 如图9所示，检测到作者的两块显卡，图中是其中一块显卡的信息。到这里CUDA已经安装完成了。...TensorFlow为“tf.keras”提供的分布式训练策略“tf.distribute.MirroredStrategy”来实现单机环境下的多GPU训练： import tensorflow as...tf from tensorflow.keras import layers strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 优化器以及模型的构建和编译必须嵌套在

1.5K21
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间

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。...例如，可以使用 TensorFlow 中的 tf.data.Dataset 类对数据进行多线程预处理，将数据预处理的时间大幅缩短。...同时，也可以使用 TensorFlow 中的 tf.distribute.MirroredStrategy 类对模型进行多 GPU 训练，将模型训练的速度和效率提高数倍以上。...3.1 计算的特点不同 CPU 和 GPU 的计算特点是不同的。CPU 类似于一台“通用计算机”，可以处理各种不同类型的计算任务。而 GPU 则专注于并行计算，可以同时处理多个相同类型的计算任务。...图片 总结 本文从使用 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，深入探讨了 GPU 开发实践的相关知识点

2.4K191

Transformer模型训练教程02

二、环境配置Transformer依赖较新的深度学习框架,这里我们使用TensorFlow 2.x版本。可以在GPU服务器或笔记本上安装,也可以使用云服务中的GPU资源。...如果使用自己的机器,需要确保安装了CUDA库,Python版本不低于3.6,并安装TensorFlow 2及其依赖库。如果使用云GPU,大多数环境都已准备好,我们只需自定义脚本代码。...另外,为了加速训练,我们可以使用分布式TF,启动多个工作进程同时进行。这需要准备tf.distribute和tf.data模块。...可以在GPU集群上进行分布式训练,启动多个进程同步更新模型。需要用到tf.distribute.MirroredStrategy等接口。...总结以上就是使用TensorFlow训练Transformer语言模型的详细步骤与指南。我们从数据处理开始,一步步介绍了模型构建、超参数选择、训练过程等核心环节。同时也给出了模型调优的建议。

75600

TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy

7) --- Worker 动态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 [源码解析] TensorFlow 分布式...其主要逻辑如下： MirroredStrategy 策略自动使用所有能被 TensorFlow 发现的 GPU 来做分布式训练，如果用户只想使用部分 GPU，则需要通过 devices 参数来指定使用哪些设备...多个节点。调用 _initialize_multi_worker 来初始化多个节点上的多个 worker。...比如，在 tensorflow/core/kernels/collective_ops.cc 之中有如下使用，c 是当前 op 的计算状态， col_exec 是根据系统的具体情况来选择的 collective...源码解析之distributed_runtime TensorFlow分布式训练 TensorFlow内核剖析 源代码 Tensorflow分布式原理理解 TensorFlow架构与设计：概述 Tensorflow

87310

TensorFlow和PyTorch的实际应用比较

通过使用 DataParallel，可以利用多个设备来增加模型的推理效率。 torch.jit：使用即时 (JIT) 编译器优化 PyTorch 模型。...例如，TensorFlow 的 tf. distribute API 可以轻松地跨多个设备和服务器分发训练，而 TensorFlow Serving 可以将经过训练的模型部署到生产环境。...TensorFlow tf.distribute.Strategy：tf.distribute.Strategy API 可跨多个设备和机器并行训练 TensorFlow 模型。...有许多不同的策略可用，包括 tf.distribute.MirroredStrategy，它支持在单台机器上的多个 GPU 上进行训练，以及 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy...PyTorch也多个高级特性，一般都会命名为 torchXXX，比如torchvision，torchaudio等等 我们以TensorBoard为例介绍两个库的使用，虽然TensorBoard是TensorFlow

3.5K30

【技术分享】改进官方TF源码，进行BERT文本分类的多卡训练

当没有TPU可用（即使用CPU或者GPU）的时候，TPUEstimator相当于普通的tf.estimator.Estimator。...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：...直接加入MirroredStrategy（失败） 对于tf.estimator，常见的多卡分布式方案是使用tf.distribute.MirroredStrategy。...4.png 但是，使用tensorflow内置的AdamOptimizer代替AdamWeightDecayOptimizer的话，就失去了weight decay的功能。...修改optimization.py中的优化器，使用tensorflow内置的优化器或者支持多卡训练的AdamWeightDecayOptimizer的实现，此处需要注意优化器的apply_gradients

4.1K82

《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

使用TensorFlow Serving TF Serving是一个非常高效，经过实战检测的模型服务，是用C++写成的。...我们使用Docker安装的方法，这是TensorFlow团队高度推荐的方法，不仅安装容易，不会扰乱系统，性能也很好。需要先安装Docker。...图19-10 TensorFlow使用CUDA和cuDNN控制GPU，加速DNN 安装好GPU和需要的库之后，可以使用nvidia-smi命令检测CUDA是否正确安装好，和每块卡的运行： $ nvidia-smi...要检测TensorFlow是否连接GPU，如下检测： >>> import tensorflow as tf >>> tf.test.is_gpu_available() True >>> tf.test.gpu_device_name...这可以减少一般的数据传输量，通常不会影响收敛和性能。最后，如果使用集中参数，可以将参数切片到多台参数服务器上：增加参数服务器可以降低网络负载，降低贷款饱和的风险。 下面就用多个GPU训练模型。

6.5K20

骑车不戴头盔识别检测系统

骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测系统对行驶在马路上的骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍，骑车不戴头盔识别检测系统不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别。...TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备，这个设备可以是本设备的CPU或GPU，也可以是远程的某一台设备。图片某些数据类型是不被GPU所支持的。强制指定设备会报错。...图片同步模式时，单个设备不会单独对参数进行更新，而会等待所有设备都完成反向传播之后再统一更新参数。 同步模式解决了异步模式中存在参数更新的问题，然而同步模式的效率却低于异步模式。...当然，使用GPU时，不同任务可以使用用一太机器上的不同GPU。TF中的任务可以聚合成工作。每个工作可以包含一个或多个任务。...当一个TF集群有多个任务的时候，需要使用tf.train.ClusterSpec来指定运行每一个人物的机器。图片

85450

TensorFlow Lite发布重大更新！支持移动GPU、推断速度提升4-6倍

随着 TensorFlow Lite GPU 后端开发者预览版的发布，将能够利用移动 GPU 来选择模型训练 (如下所示)，对于不支持的部分，将自动使用 CPU 进行推理。...目前 TensorFlow Lite 仍使用 CPU 浮点推断进行人脸轮廓检测 (非人脸识别)。未来会利用新的 GPU 后端，可以将 Pixel 3 和三星 S9 的推理速度提升 4~6 倍。...GPU 与 CPU 性能 在Pixel 3的人像模式（Portrait mode）中，与使用CPU相比，使用GPU的Tensorflow Lite，用于抠图/背景虚化的前景-背景分隔模型加速了4倍以上。...( 检测带有边框的多个对象的图像分类模型 ) 下载地址：https://ai.googleblog.com/2018/07/accelerated-training-and-inference-with.html...在小型模型中，加速效果效果可能略差，但 CPU 的使用可以降低内存传输固有的延迟成本。 如何使用？

1.2K20

观点 | 别再使用pip安装TensorFlow了！用conda吧～

以下是使用 conda 而不用 pip 安装 TensorFlow 的两大原因： 更快的 CPU 性能 conda TensorFlow 包使用面向深度神经网络的英特尔数学核心函数库（Intel MKL-DNN...这对于经常使用 CPU 进行训练和推断的人来说非常棒！作为一名机器学习工程师，我在将代码 push 到 GPU 机器上之前，先使用 CPU 对代码运行测试训练。...此外，conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他实例产生冲突。不管使用 pip 还是 conda 安装 GPU 支持的 TensorFlow，NVIDIA 驱动程序都必须单独安装。...对于 TensorFlow 的多个版本，conda 包可使用多种 CUDA 版本。...使用 conda 安装时，如果选择 Anaconda，则伴随 TensorFlow 同时安装的还有 Anaconda 库中的 1400 多个常用软件包，它们会提供一个完整的数据科学环境。

1.6K20

TensorFlow中的计算图

3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。...TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。 3.3 硬件调度 在实现上，TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。...一般你不需要显式指定使用CPU还是GPU，TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU，TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作。...为了让TensorFlow使用这些 GPU，开发者可以用with tf.device()语句将Operation明确指派给特定的CPU或GPU 来执行。

2K10

TensorFlow2.0+的API结构梳理

（Load） 使用tf.keras构建、训练和验证模型，另外tf.estimator中打包了一些标准的机器学习模型供我们直接使用，当我们不想从头开始训练一个模型时，可以使用TensorFlow Hub模块来进行迁移学习...加载数据示例代码： import tensorflow as tf import multiprocessing import matplotlib.pyplot as plt N_CPUS = multiprocessing.cpu_count...会自动使用gpu，查看可用的GPU的代码： from tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus():...local_device_protos if x.device_type=='GPU'] print(get_available_gpus()) 单机环境下的多GPU训练： strategy = tf.distribute.MirroredStrategy...兼容模块tf.compat.v1，这个模块里有完整的TensorFlow1.x的API。 ? 参考文献 [1] 侯伦青, 王飞, 邓昕, 史周安. TensorFlow 从零开始学[M].

79530

TensorFlow 白皮书

TensorFlow 使用通过类似数据流模型的计算，将这些计算映射到不同的硬件平台例如使用包含一个或者多个 GPU 显卡的装有 Android 和 iOS 的单个机器上进行推断，到运行在数百台包含数千个...第六节给出了一些使用 TensorFlow 的实验结果，第七节描述了一些使用 TensorFlow 编程的 idiom，第九节则是一些在 TensorFlow 核心外围的工具。...表 1 展示了内置于 TensorFlow 核心库的一些操作类型。 ?...3 实现 TensorFlow 系统的主要部分就是客户端，它使用了会话接口来和 master 及一个或者多个的 worker processes 进行通信，每个 worker process 负责对一个或者多个计算设备...设备 设备是 TensorFlow 的计算核心。每个 worker 负责一个或者多个设备，每个设备有一个设备类型和一个名字。

1.8K60

深度学习框架TensorFlow 官方文档中文版

一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组....在实现上, TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU)....一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作....为了让 TensorFlow 使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with...Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU 执行操作: ? 设备用字符串进行标识....所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作. 通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中.

87030

TensorFlow 之 分布式变量

参考 在 TensorFlow 之中，分布式变量是在多个设备上创建的变量。...7) --- Worker 动态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 [源码解析] TensorFlow 分布式...MirroredVariable tf.distribute.MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步分布式训练。该策略会为每个 GPU 设备创建一个副本。...如果在策略的构造参数中没有指定设备，那么它将使用所有可用的 GPU。如果没有找到 GPU，它将使用可用的 CPU。...请注意，TensorFlow 将一台机器上的所有 CPU 视为一个单一的设备，并在内部使用线程进行并行化。我们接下来看看如何构建 MirroredVariable。

64010

轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN，阿里开源！

支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目，已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。...目前，MNN已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景，每天稳定运行上亿次。...和 GPU 间并行运行； 3、MNN核心介绍 3.1 模块设计 ?...我们其实更加聚焦在内部使用的业务模型优化上，针对人脸检测等模型进行深入优化，iPhone6 可以达到单帧检测 5ms 左右。...注：Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 均使用截止 2019 年 3 月 1 日 GitHub 代码仓库的 master 分支；NCNN 由于编译问题采用 20181228 Release

6.8K40

为了加速在GPU上进行深度学习训练，NVIDIA原来还做了这么多事情，你都知道么?

我们改进了MXNet，以便在与CPU同步之前积极地将多个连续的GPU操作组合在一起，从而减少了这种开销。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...这包括大多数现代图像网络，用于分类、检测、分割等任务。...DALI 训练和推理模型的视觉任务(如分类、目标检测、分割等等)需要一个重要的和相关的数据输入和增加管道,在规模与优化的代码运行时,这个管道可以迅速成为整体性能的瓶颈当多个gpu必须等待CPU准备数据。...即使在使用多个CPU内核进行此处理时，CPU也难以足够快地为gpu提供数据。这会导致GPU在等待CPU完成任务时出现空闲时间。将这些数据管道从CPU移动到GPU是非常有利的。

2.2K40

谷歌官宣TensorFlow-GNN 1.0发布！动态和交互采样，大规模构建图神经网络

GraphTensors的可训练变换可以定义为高级Kera API中的Layers对象，或直接使用 tfgnn.GraphTensor 原语。...然后，这些表示通常在其他ML系统中使用。 通过这种方式，由图编码的离散关系信息，就能被纳入更典型的神经网络用例中。TF-GNN支持对异构图的无监督目标进行细粒度规范。...这可以（但不一定）使用Kera作为核心TensorFlow顶部的建模框架来完成。...("papers", ...), model_fn=model_fn, trainer=runner.KerasTrainer(tf.distribute.MirroredStrategy(...除了单一任务的训练（如上所示）外，它还支持多个（两个或更多）任务的联合训练。 例如，非监督任务可以与监督任务混合，以形成具有特定于应用的归纳偏差的最终连续表示（或嵌入）。

11010
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券