美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。...图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。目前在深度学习训练领域，尤其是在稠密模型训练场景（NLP、CV等），RDMA已经是大规模分布式训练的标配。...然后我们会暂停训练的进程，启动Allocator的构造过程，包括MR的创建以及通信双端的信息同步。...5 总结与展望 TensorFlow在大规模推荐系统中被广泛使用，但由于缺乏大规模稀疏的大规模分布式训练能力，阻碍了业务的发展。
Tensorflow 回调是在训练深度学习模型时在特定时刻执行的函数或代码块。 我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。...在训练模型之前的工作中，我们修复了所有选项和参数，例如学习率、优化器、损失等并开始模型训练。一旦训练过程开始，就无法暂停训练，以防我们想要更改一些参数。...此外，在某些情况下，当模型已经训练了几个小时，而我们想在后期调整一些参数时，这是不可能的。而这就是 TensorFlow 回调派上用场的地方。...让我们看看参数是什么意思 on_epoch_begin：在每个时期开始时调用该函数。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用该函数。...我们可以使用以下方法在不同的时间执行代码—— on_epoch_begin：在每个时期开始时调用。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用。
我们将涵盖以下几点： I：在TensorFlow张量上调用Keras层 II：在TensorFlow中使用Keras模型 III：多GPU和分布式训练 IV：用TensorFlow-serving导出模型...训练和测试期间的不同行为 一些Keras层（例如Dropout, BatchNormalization）在训练时期和测试时期表现不同。...你应该为那些生成assignop，在每个训练阶段运行。...TensorFlow占位符之上开始构建Sequential模型，然后在顶部构建模型的其余部分： from keras.layers import InputLayer # 这是修改后的Keras模型...如果你的图使用了Keras学习阶段（训练时期和测试时期不同的行为），那么在导出你的模型之前要做的第一件事就是对学习阶段的值进行硬编码（假设为0，也就是测试模式）到你的图。
该实验中，我们还采用了相同的训练模式：四个 TPUv2 芯片组成的一个 Cloud TPU 来运行一种同步数据并行分布式训练，英伟达一侧也是同样利用四个 V100 CPU。...两个实现在进行了 90 个时期训练后的首位准确率（即只考虑每张图像具有最高可信度的预测情况下） 如上图所示，TPU 实现 进行了 90 个时期训练后的首位准确率比 GPU 多 0.7%。...让我们来看一下在不同的训练时期模型学习识别图像的首位准确率。 ?...TPU 实现上的收敛过程要好于 GPU，并在 86 个时期的模型训练后，最终达到 76.4% 的首位准确率，但是作为对比，TPU 实现则只需 64 个模型训练时期就能达到相同的首位准确率。...这还包括计算模型在某个训练时期节点上花费的时间和模型初始训练所需的时间。 ?
1.概述 由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下： 参考：https://tensorflow.google.cn...TensorFlow 中，分布式训练包括同步训练（其中训练步骤跨工作器和副本同步）、异步训练（训练步骤未严格同步）。...分发策略的范围决定了如何创建变量以及在何处创建变量，对于 MultiWorkerMirroredStrategy 而言，创建的变量为 MirroredVariable ，并且将它们复制到每个工作器上。...我们通过在您选择的分布式文件系统中保留训练状态来做到这一点，以便在重新启动先前失败或被抢占的实例后，将恢复训练状态。...工作器重新加入集群后，其他工作器也将重新启动。现在，每个工作器都将读取先前保存的检查点文件，并获取其以前的状态，从而使群集能够恢复同步，然后继续训练。
在这个通信环之中，每个 worker 节点有一个左邻居和一个右邻居，在通信过程中，每个 worker 只会向它的右邻居发送数据，只会从左邻居接受数据。...当新的通信环构造成功后，rank 0 worker 会把自己的模型广播发给其他所有worker，这样大家就可以在一个基础上，接着上次停止的迭代开始训练。...现有worker 节点收到通知后，会暂停当前训练，记录目前迭代步数，调用 shutdown 和 init 重新构造通信环。Driver也会在新节点上启动worker，扩充进程数目。...在新的 hosts 上启动 worker 进程。 更新每个 worker 的 rank 信息。...在重置之后，每个 worker 的状态会被同步 3.2 入口点 从如下代码可知 hvd.elastic.run 就是 horovod/tensorflow/elastic.py 之中的 run 函数。
Tensorflow是目前比较流行的深度学习框架，本文着重介绍tensorflow框架是如何支持分布式训练的。...在tensorflow的术语中，数据并行称之为"between-graph replication"。 分布式并行模式 深度学习模型的训练是一个迭代的过程，如图2所示。...同步训练 所谓同步指的是所有的设备都是采用相同的模型参数来训练，等待所有设备的mini-batch训练完成后，收集它们的梯度后执行模型的一次参数更新。...如果使用tensorflow estimator接口来分布式训练模型的话，在同步模式下需要适当减少训练步数（相对于采用异步模式来说），否则需要花费较长的训练时间。...Ring-AllReduce算法的AllGather阶段 经过 num_devices - 1 轮后，每个 device 上都每个 tensor 分片都得到了这个分片各个 device 上的和； 由上例可以看出
目前为止，我们看到的这些成果仅限于单一任务，每个任务都要单独对智能体进行调参和训练。 在我们最近的工作中，研究了在多个任务中训练单个智能体。...想训练好一个在许多任务上都有良好表现的智能体，需要大量的吞吐量，有效利用每个数据点。...可以在每个环境中对智能体进行训练。在 DMLab 的 GitHub（https://github.com/deepmind/lab）页面上可以找到更多关于训练环境的细节。...IMPALA:：重点加权行动-学习器框架 为了在 DMLab-30 中训练那些具有挑战性的任务，我们开发了一个名为 IMPALA 的分布式智能体框架，它利用 TensorFlow 中高效的分布式框架来最大化数据吞吐量...在这样的模型中，每个 actor 都使用策略参数的克隆在环境中行动。actor 会周期性地暂停探索来共享梯度，这些梯度是用一个中央参数服务器来计算的，会实时更新（见下图）。 ?
在分布式TensorFlow中，参与分布式系统的所有节点或者设备统称为一个Cluster，一个Cluster中包含很多Server，每个Server去执行一项Task，Server和Task是一一对应的...使用分布式TensorFlow时，最常采用的分布式训练策略是数据并行，数据并行就是在很多设备上放置相同的模型，在TensorFlow中称之为Replicated training，主要表现为两种模式：图内复制...此外，数据分发在Client单点，要把训练数据分发到不同的机器上，会严重影响并发训练速度。所以在大规模分布式多机训练情况下，一般不会采用图内复制的模式，该模式常用于单机多卡情况下，简单直接。...另外，在Client构图时通过tf.train.replica_device_setter告诉worker节点默认在本机分配Op，这样每个Worker Service收到计算任务后构建出一个单独的计算子图副本...基于All-Reduce的分布式TensorFlow架构 在单机多卡情况下，如下图左表所示(对应TensorFlow图内复制模式)，GPU1~4卡负责网络参数的训练，每个卡上都布置了相同的深度学习网络，
在这篇文章里面，我将简单介绍分布式TensorFlow的基础知识，并通过实例来讲解如何使用分布式TensorFlow来训练模型。...—Rich Sutton, 强化学习之父 在开始之前，有必要先简单介绍一下深度学习的分布式训练策略以及分布式架构。这有助于理解分布式TensorFlow系统。...在百度的实验中，他们发现训练速度基本上线性正比于GPUs数目（worker数）。 3 分布式TensorFlow简介 好了，言归正传，现在开始介绍分布式TensorFlow的基础知识。...在分布式TensorFlow中，参与分布式系统的所有节点或者设备被总称为一个集群（cluster），一个cluster中包含很多服务器（server），每个server去执行一项任务（task），server...但是在TensorFlow中，其实每个task所属的job只是一个概念，并没有什么差别，就是说对于上面的程序，你完全可以把参数放置在worker上。
想训练在多个任务中表现良好的智能体，我们需要高吞吐量和高效利用每个数据点的算法架构。...IMPALA，它利用高效的 TensorFlow 分布式架构最大化数据吞吐量。...IMPALA 受流行的 A3C 架构的启发，A3C 架构使用多个分布式 actor 来学习智能体的参数。在此类模型中，每个 actor 使用策略参数在环境中动作。...与其他需要在每个学习步骤上暂停的架构不同，IMPALA 是持续学习的 但是，决策与学习的分离会导致 actor 中的策略落后于学习器。...在 DMLab-30 的测试中，IMPALA 处理数据的效率是分布式 A3C 的 10 倍，最终得分是后者的 2 倍。另外，IMPALA 在多任务设置的训练中，相比单任务训练还展示了正向迁移的性质。
[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2....它实现了跨多个工作进程的同步分布式训练（多机多卡分布式版本），而每个工作进程可能有多个 GPU。...在训练过程之中使用参数服务器来统一创建/管理变量（模型每个变量都被放在参数服务器上），变量在每个步骤中被工作者读取和更新。...strategy.scope() 会指示 Keras 使用哪个策略来进行分布式训练。我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。...这很重要，因为稍后在每个副本上计算出梯度后，会通过对它们求和使其跨副本进行聚合。
在本文中，我们将逐步完成整个超参数调整流程。完整的代码可以在Github上找到。 什么是超参数调整以及为什么要注意 机器学习模型具有两种类型的参数： 可训练参数，由算法在训练过程中学习。...通过在保持的验证集中计算训练模型的准确性来执行评估。 最后，就验证精度而言，最好的超参数组合可以在暂留的测试集上进行测试。 入门 让我们开始吧！...主要思想是使大量模型适合少数时期，并且仅继续训练在验证集上获得最高准确性的模型。max_epochs变量是可以训练模型的最大时期数。 调谐器的超参数？...最后，搜索结果可以归纳如下： 结果 您可以在Github上找到此结果。在RTX 2080 GPU上运行后获得以下结果： ? Keras Tuner结果。...您已经看到基线和调整后的模型之间有了显着的改进，在“随机搜索”和第一个基线之间的准确性提高了10％以上。
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。...Keras 被 TensorFlow 收编，并在 TensorFlow 2.0 版本中成为其高级 api 之一。在深度学习框架领域，MXNet 仍然位居第三。 在此期间，深度学习框架空间有两种趋势。...这就要求深度学习框架能够在数百台（如果不是数千台的话）设备的规模下有效地进行训练。第二个趋势是可用性。这一时期的深度学习框架都采用命令式编程风格，语义灵活，调试方便。...这为性能优化打开了更多的机会，⽽且由于它不需要像以前的深度学习框架那样维护多种训练策略（单设备vs分布式训练），因此除了提供更好的性能之外，它还可以提供更简单的⽤户界⾯。...在加入Waymo之前，他曾在Amazon AI从事大规模分布式学习。他是Apache深度学习框架MXNet和LFAI分布式学习库Horovod的代码提交者和主要贡献者。
除了其他功能外，刚发布的Spark 1.6还让用户可以通过持久化流水线（persistent pipeline），暂停和恢复Spark ML任务。...你甚至不需要帐户就可以试用该服务；匿名登录后，就可以使用Azure ML Studio长达8个小时。...数据在系统中的移动被称为“流”（flow）――TensorFlow由此得名。数据流图可以用C++或Python来装配，可以在CPU或GPU上进行处理。...Veles（三星） Veles是一种面向深度学习应用的分布式平台；与TensorFlow和DMTK一样，它也用C++编写，不过使用Python来执行自动化和节点之间的协调。...数据集加以分析、自动规范后被馈送到集群，REST API让受过训练的模型可以立即用在生产环境中（假设你的硬件足够好）。 Veles使用Python并不局限于仅仅将它用作粘合代码（glue code）。
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。...Keras 被 TensorFlow 收编，并在 TensorFlow 2.0 版本中成为其高级 api 之一。在深度学习框架领域，MXNet 仍然位居第三。 在此期间，深度学习框架空间有两种趋势。...这就要求深度学习框架能够在数百台（如果不是数千台的话）设备的规模下有效地进行训练。第二个趋势是可用性。这一时期的深度学习框架都采用命令式编程风格，语义灵活，调试方便。...这为性能优化打开了更多的机会，而且由于它不需要像以前的深度学习框架那样维护多种训练策略（单设备 vs 分布式训练），因此除了提供更好的性能之外，它还可以提供更简单的用户界面。...在加入Waymo之前，他曾在Amazon AI从事大规模分布式学习。他是Apache深度学习框架MXNet和LFAI分布式学习库Horovod的代码提交者和主要贡献者。
随着公司AI业务的迅猛增长，vivo在2017年9月也开始基于Kubernetes强大的分布式能力，探索与TensorFlow等ML框架深度整合，提高数据中心资源利用率，加快算法迭代速度。...分布式TensorFlow 2016年4月TensorFlow发布了0.8版本宣布支持分布式计算，我们称之为Distributed TensorFlow。...通过Distributed TensorFlow，可以利用大量服务器构建分布式TensorFlow集群来提高训练效率，减少训练时间。...能利用数据中心所有服务器构成的资源池，让大量ps和worker能分布在不同的服务器进行参数存储和训练，这无疑是TensorFlow能否在企业落地的关键点。...但是要注意，要保证worker重启后训练能从checkpoint restore，不然worker重启后又从step 0开始，可能跑了几天的训练就白费了。
那个时期的TensorFlow真的不快，性能上仅和普遍认为很慢的Theano比肩，在各个框架中可以算是垫底。...但是对于大规模深度学习来说，巨大的数据量使得单机很难在有限的时间完成训练。这时需要分布式计算使GPU集群乃至TPU集群并行计算，共同训练出一个模型，所以框架的分布式性能是至关重要的。...TensorFlow在2016年4月开源了分布式版本，使用16块GPU可达单GPU的15倍提速，在50块GPU时可达到40倍提速，分布式的效率很高。...不过目前TensorFlow的设计对不同设备间的通信优化得不是很好，其单机的reduction只能用CPU处理，分布式的通信使用基于socket的RPC，而不是速度更快的RDMA，所以其分布式性能可能还没有达到最优...Google 在2016年2月开源了TensorFlow Serving19，这个组件可以将TensorFlow训练好的模型导出，并部署成可以对外提供预测服务的RESTful接口，如图2-2所示。
训练过程：在单机单GPU训练，数据一个批次(batch)一个批次训练。单机多GPU，一次处理多个批次数据，每个GPU处理一个批次数据计算。...，下一批次，所有工作节点用模型更新后参数训练。...优势，每个训练批次考虑所有工作节点训练情部，损失下降稳定。劣势，性能瓶颈在最慢工作节点。异楹设备，工作节点性能不同，劣势明显。...模型并行、数据并行，TensorFlow中，计算可以分离，参数可以分离。可以在每个设备上分配计算节点，让对应参数也在该设备上，计算参数放一起。 分布式API。...创建TensorFlow服务器集群，在该集群分布式计算数据流图。
面向分布式 随着 Uber 在 TensorFlow 上训练越来越多的机器学习模型，项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。...「数据并行」方法在分布式训练上包含在多节点上并行分割数据和训练。在同步情况下，不同批次数据的梯度将在不同节点上分别进行计算，但在节点之间进行互相平均，以对每个节点中的模型副本应用一致化更新。...在 Facebook 的研究之后，Uber 的研究人员开始寻找更好的分布式 TensorFlow 模型训练方法。...应对不断增加的 TensorFlow 程序复杂性：在测试中我们发现，每个使用分布式 TensorFlow 的案例都需要指定初始工作线程和参数服务器，传递服务发现信息，如所有工作线程和参数服务器的主机和端口...我们重新运行调整后适合 Horovod 的官方 TensorFlow 基准，并与常规的分布式 TensorFlow 的性能进行对比。
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