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TensorFlow在推荐系统分布式训练优化实践

美团内部深度定制TensorFlow版本,基于原生TensorFlow 1.x架构与接口,从大规模稀疏参数支持、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。...PS并发优化 3.6 单位算力吞吐优化 4 大规模稀疏算法建模 5 总结与展望 1 背景 TensorFlow(下文简称TF)是谷歌推出一个开源深度学习框架,在美团推荐系统场景得到了广泛使用。...图1 TensorFlow PS架构全链路监控 同时,在性能优化过程,会涉及到大量性能测试和结果分析,这也是一个非常耗费人力工作。...在Adam优化,它参数优化过程需要两个β参与计算,在原生TensorFlow实现,这两个β是所有需要此优化器进行优化Variabl(或HashTable)所共享,并且会与第一个Variable...TensorFlow引擎当使用多个优化器(稀疏与非稀疏)时候,会出现重复构建反向计算图问题,一定程度增加了额外计算,通过两张子图拆分,恰好避免了这个问题。

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Tensorflow梯度裁剪

本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)方法及其作用,不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用,比如博主最最近训练 DNN 网络中就在用。...常见 gradient clipping 有两种做法根据参数 gradient 值直接进行裁剪根据若干参数 gradient 组成 vector L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...关于 gradient clipping 作用可更直观地参考下面的图,没有 gradient clipping 时,若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些框架,设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 设置,如 tensorflow 设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 设置则更为简单

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Tensorflow】Dataset Iterator

Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选数据读取手段,而 Iterator 是 Dataset 中最重要概念。...在 Tensorflow 程序代码,正是通过 Iterator 这根水管,才可以源源不断地从 Dataset 取出数据。 但为了应付多变环境,水管也需要变化,Iterator 也有许多种类。...能够接不同水池水管,可重新初始化 Iterator 有时候,需要一个 Iterator 从不同 Dataset 对象读取数值。...Tensorflow 针对这种情况,提供了一个可以重新初始化 Iterator,它用法相对而言,比较复杂,但好在不是很难理解。...3、可重新初始化 Iterator,它可以对接不同 Dataset,也就是可以从不同 Dataset 读取数据。

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基于TensorFlow深度学习模型优化策略

本文将深入探讨几种基于TensorFlow模型优化策略,并通过实战代码示例,帮助读者掌握优化技巧,提升模型训练效率与预测性能。1. 权重初始化策略良好权重初始化对于模型快速收敛至关重要。...在TensorFlow,可以通过tf.keras.layers.BatchNormalization轻松实现。...正则化正则化是防止模型过拟合有效方法。L1、L2正则化以及Dropout技术在TensorFlow均有对应实现。...——图像分类任务,来展示上述优化策略在TensorFlow应用。...随着TensorFlow及其生态系统不断进化,新优化技术和工具也在持续涌现,例如自动调参(AutoML)、混合精度训练等,进一步降低了优化门槛,提升了开发效率。

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TensorFlow计算图

其中,前向过程由用户指定,包括模型定义,目标函数、损失函数、激活函数选取等;后向计算过程,包括计算梯度,更新梯度等,在优化已经由TensorFlow实现,用户不必关心。...参数更新操作:根据优化优化算法,结合梯度更新相应模型参数。 更新后参数:更新后模型参数,用于模型下一轮训练。...3 计算图运行 TensorFlow可以定义多个计算图,不同计算图上张量和运算相互独立,因此每一个计算图都是一个独立计算逻辑。...依次执行队列每一个节点,执行成功之后将此节点输出指向节点入度减1,更新哈希表对应节点入度。 重复(2)和(3),直至可执行队列为空。...对于步骤(3)来说,可执行队列节点在资源允许情况下,是可以并行执行。TensorFlow有灵活硬件调度机制,来高效利用资源。

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tensorflowslim函数集合

参数:作用域:筛选要返回变量可选作用域。后缀:用于过滤要返回变量可选后缀。返回值:集合具有范围和后缀变量列表。...参数:作用域:筛选要返回变量可选作用域。后缀:用于过滤要返回变量可选后缀。返回值:具有范围和后缀可训练集合变量列表。...:train_op,指定优化算法logdir,指定训练数据保存文件夹save_summaries_secs,指定每隔多少秒更新一次日志文件(对应 tensorboard 刷新一次时间)save_interval_secs...参数:scope:筛选要返回变量可选作用域suffix:用于过滤要返回变量可选后缀返回值:集合具有范围和后缀变量列表slim.get_or_create_global_step()get_or_create_global_step...**kwargs: keyword=value,它将为list_ops每个操作定义默认值。所有的ops都需要接受给定一组参数。

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TensorFlow那些高级API

尽管KerasAPI目前正在添加到TensorFlow中去,但TensorFlow本身就提供了一些高级构件,而且最新1.3版本也引入了一些新构件。...在本示例,我们将使用在Tensorflow可用MNIST数据,并为其构建一个Dataset包装。...有关Estimator、Experiment和Dataset框架注意点 有一篇名为《TensorFlow Estimators:掌握高级机器学习框架简单性与灵活性》文章描述了Estimator框架高级别设计...在较新Estimator框架也有一个原型版本。在这个例子我们不打算使用,因为它开发非常不稳定。 本文使用了TensorFlow slim框架来定义模型架构。...Slim是一个用于定义TensorFlow复杂模型轻量级库。它定义了预定义架构和预先训练模型。

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