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Tensorflow框架是如何支持分布式训练的？

当神经网络模型很大时，由于显存限制，它是难以完整地跑在单个GPU上，这个时候就需要把模型分割成更小的部分，不同部分跑在不同的设备上，例如将网络不同的层运行在不同的设备上。...在tensorflow的术语中，模型并行称之为"in-graph replication"。 数据并行 数据并行在多个设备上放置相同的模型，各个设备采用不同的训练样本对模型训练。...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。...在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值计算出在一小部分训练数据上的预测值，然后反向传播算法再根据损失函数计算参数的梯度并更新参数。...Tensorflow estimator接口唯一支持的停止训练的条件就全局训练步数达到指定的max_steps。

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【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

但是可以通过消除梯度来显着地减少训练时间，这种情况发生在网络由于梯度（特别是在较早的层中的梯度）接近零值而停止更新。 结合Xavier权重初始化和ReLu激活功能有助于抵消消失梯度问题。...在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...虽然批量标准化在tf.nn模块中也可用，但它需要额外的记录，因为均值和方差是函数的必需参数。 因此，用户必须在批次级别和训练集级别上手动计算均值和方差。...在实践中，它是面对更困难的数据集，更多层网络结构时取得成功的先决条件。 ? 如果没有批量标准化，达到90％准确度所需的训练迭代次数会随着层数的增加而增加，这可能是由于梯度消失造成的。...在更大的数值（非常正或负）时，sigmoid函数“饱和” 即S形函数的导数接近零。 当越来越多节点饱和时，更新次数减少，网络停止训练。 ?

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tf.train

.): 输入管道的队列的输出字符串(例如文件名)(弃用)。summary_iterator(...): 用于从事件文件中读取事件协议缓冲区的迭代器。...它将计算NAG中的“调整梯度”，假设新的梯度将由当前的平均梯度加上动量和平均梯度变化的乘积来估计。...在tensorflow中，在训练过程中更改学习率主要有两种方式，第一个是学习率指数衰减，第二个就是迭代次数在某一范围指定一个学习率。...默认值为(tf.errors.OutOfRangeError，)，输入队列使用它来表示输入的结束。当从Python迭代器提供训练数据时，通常将StopIteration添加到这个列表中。...例如，在规范的“输入读取器”设置中，一组线程在队列中生成文件名；第二组线程从文件中读取记录，对其进行处理，并将张量放入第二队列;第三组线程从这些输入记录中取出队列来构造批，并通过培训操作运行它们。

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在python中使用SageMaker Debugger进行机器学习模型的开发调试

因为模型本身是随着模型训练而改变或发展的。在训练过程中，模型中的数百万个参数或权重每一步都在变化。一旦训练完成，它就会停止改变，此时，在训练过程中没有发现的错误现在已经成为模型的一部分。...考虑到效率和经济因素，很多机器学习训练代码运行在集群上，或者至少在各大云平台中，大部分都不是在个人计算机上运行。而在集群上训练模型时设置断点几乎是不可能的。...反应(react) 能够监视捕获数据中的变更并作出反应。开发人员能够指定模型在满足条件（如：梯度消失、过拟合）时停止训练。 分析(analyze) 能够允许使用者在模型训练期间实时分析捕获的数据。...并且不需要对训练脚本进行任何更改，只需指定要监视的问题，它就会自动运行监视，可以捕获梯度消失、过拟合等问题。还可以在训练期间记录张量，并将其保存在 Amazon S3中，以便进行实时或离线分析。...真正意义上实现调试，要求在训练阶段能够实时的做出反应。因此引入 debugger rules，对代码运行过程中的某一条件进行监测，当条件发生改变时做出停止训练、发生通知等操作。

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TensorFlow从0到1丨 第五篇：TensorFlow轻松搞定线性回归

TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。...第一个机器学习的TF实现 TensorFlow的计算分为两个阶段： 构建计算图 执行计算图 先给出“平行世界”版本，(a, b)初始值为(-1, 50)，第二次尝试(-1, 40) ?...TF官方的训练数据是x_train = [1, 2, 3, 4]，y_train = [0, -1, -2, -3]，而我们的训练数据是“平行世界”的观察记录x_train = [22, 25, 28,...这个结果令人崩溃，仅仅换了下TF官方get started中例子中模型的训练数据和初始值，它就不工作了。 先来看看问题在哪。一个调试的小技巧就是打印每次训练的情况，并调整loop的次数。 ?...TF实际是工作的，并没有撂挑子。只是它训练时每次调整(a, b)都幅度很大，接下来又矫枉过正且幅度越来越大，导致最终承载a和b的tf.float32溢出而产生了nan。

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机器学习 学习笔记（3） 梯度下降

（3）计算梯度 ? ，当 ? 时，停止迭代，令 ? ，否则，令 ? ，求 ? ，使 ? （4） 令 ? ，计算 ? ，当 ? 或 ? 时，停止迭代，令 ?...（5）否则，令k=k+1，转（3） 当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解释全局最优解，一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的收敛速度也未必是很快的。...批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD） 批量梯度下降法是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新。...优点：训练速度快 缺点：SGD收敛过程中存在波动，会帮助跳出局部极小值，会让收敛到特定最小值的过程复杂化，因为该方法可能持续波动而不收敛，当慢慢降低学习率时，SGD和BGD表现出了相似的收敛过程。...Downpour SGD 容忍延迟的 SGD 算法 TensorFlow 弹性平均梯度下降法（Elastic Averaging SGD） 优化SHD的其它手段： 重排法（Shuffling）和递进学习

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译文 | 与TensorFlow的第一次接触第二篇：线性回归

梯度下降算法以参数集的初始值开始（我们例子中是W与b），然后算法在迭代过程中逐步修改这些参数值，算法结束后，变量的值使得cost function获得最小值。...现在我们可以开始迭代处理过程，算法会帮助我们找到W与b的值，该值使我们定义的模型能最好的拟合这些点。训练过程直到在数据集上达到了指定精度后才会停止。...为了计算梯度，TensorFlow会对错误函数求导，在我们的例子中就是，算法需要对W和b计算部分导数，以在每次迭代中为前进指明方向。...有一些不同的技术来选取学习速率，但这已经超出了本书讨论的范围。一个确保梯度下降算法很好工作的方法是确保每次迭代中错误都在减小。...本章中，我们通过一个基本的线性回归算法来学习了TensorFlow库两个基本组件的使用：cost function与梯度下降算法。下一章节中我们会详细分析TensorFlow中基础数据结构的细节。

72740

TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

TensorFlow 运行时会跟踪维护执行帧中的迭代信息。...Next 运行，由于它停止了死循环的传播，设备 A 没有未完成的操作，所以执行结束。 我们接下来看看 while 循环运行一个或多个迭代。...分布式执行 while 循环的开销是每个参与设备在每次迭代时都需要从产生 P 的设备那里接收一个布尔张量，考虑到执行中的并行性，开销在很大程度上应该是与计算重叠，因此可以忽略。...对于每个这样的前向值 x，我们自动引入一个堆栈，并在前向循环中添加节点，以便在每次迭代时将其值保存到堆栈中。反向传播循环以相反的顺序使用堆栈中的值。...注意，积累是 eagerly 地进行的，以并行迭代的次数为界。这与 static unrolling 不同，在 static unrolling 中，AddN 需要所有的部分梯度在同一时间生效。

10.5K10

tensorflow的GPU加速计算

然后反向传播算法再根据损失函数计算参数的梯度并更新参数。在并行化地训练深度学习模型时，不同设备(GPU或CPU)可以在不同训练数据上运行这个迭代过程，而不同并行模式的区别在于不同的参数更新方式。...上图展示了同步模式的训练过程，在每一轮迭代时，不同设备首先统一读取当前参数的取值，并随机获取一小部分数据。然后在不同设备上运行反向传播过程得到在各自训练数据上参数的梯度。...虽然理论上异步模式存在缺陷，但因为训练深度学习模型时使用的随机梯度下降本身就是梯度下降的一个近似解法，而且即使是梯度下降也无法保证达到全局最优解，所以在实际应用中，在相同的时间内，使用异步模式训练的模型不一定比同步模式差....')# 定义tensorflow的计算图，并返回每一轮迭代时需要运行的操作。...tf.train.SyncReplicasOptimizer函数会记录每一份梯度是不是由最新的变量值计算得到的，如果不是，那么这一份梯度将会被丢弃。

7.3K10

tensorflow架构

跨设备通信 当两个需要通信的op在不同的机器上时，就需要跨设备通信，当它们需要通信时，TF会在它们之间的联系中添加Send和Recv节点，通过Send和Recv之间进行通信来达到op之间通信的效果。...，TF会将整个图的计算停止，并从上一次保存的状态重新执行。...而TF使用图重写的方式来实现它，在图切分的时候，添加一个小的状态机来监控迭代的开始和结束， 而对于有梯度计算的图来说，在有控制流的情况下，需要记录各种状态，比如对于if算子，需要记录哪个分支被运行了；而对于循环...队列有两个典型应用： 读入数据，数据在队列中，这样可以达到数据处理和数据载入的并行 梯度的累加，让梯度存储在队列中，直到队列中的梯度积累到一定的数值，这样可以达到多个mini-batch组成一个大的batch...Model Parallel Training 还可以对模型进行切分，让模型的不同部分执行在不同的设备上，这样可以一个迭代的样本可以在不同的设备上同时执行。如下图所示的LSTM模型： ?

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深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构

放弃失败的worker，使用剩余可用worker继续训练。 其他存活的 worker 停止当前的训练，记录当前模型迭代的步数。...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。...当新的通信环构造成功之后，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。...比如，如果一个worker刚好在更新参数过程中突然出错，此时部分梯度更新完毕，部分梯度可能只更新到一半，这个状态是不可逆转而又无法继续。

90220

优化器optimizers

TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...二，优化器的使用 优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。...当然，更常见的使用是在编译时将优化器传入keras的Model,通过调用model.fit实现对Loss的的迭代优化。...初始化优化器时会创建一个变量optimier.iterations用于记录迭代的次数。因此优化器和tf.Variable一样，一般需要在@tf.function外创建。 ? ? ? ? ? ? ?...Adagrad, 考虑了二阶动量，对于不同的参数有不同的学习率，即自适应学习率。缺点是学习率单调下降，可能后期学习速率过慢乃至提前停止学习。

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20条「不成熟」的小建议，如何构建深度神经网络？

但说实话，ReLU 确实是运行速度最快、最简便的，而且令人惊讶的是，它们在工作时梯度并不会逐渐减小（从而能够防止梯度消失）。...粗略地说，方差缩放初始化根据每一层输入或输出的数量（在 TensorFlow 中默认为输入的数量）来调整初始随机权重的方差，从而帮助信号在不需要其他技巧（如梯度裁剪或批归一化）的情况下在网络中更深入地传播...在将批处理大小减小为 1 时，这样做会暴露是否有梯度消失和梯度爆炸等问题。...我们曾经遇到过一个好几个星期都没有收敛的网络，当我们删除了批归一化层（BN 层）之后，我们才意识到第二次迭代的输出都是 NaN。在这里使用批量归一化层，相当于在需要止血带的伤口上贴上了创可贴。...使用一个更大的批处理规模——还觉得不够的话，如果可以，你不妨使用整个训练集——能减小梯度更新的方差，使每次迭代变得更加准确。换句话说，权重更新能够朝着正确的方向发展。但是！

49720

构建深度神经网络，我有20条「不成熟」的小建议

但说实话，ReLU 确实是运行速度最快、最简便的，而且令人惊讶的是，它们在工作时梯度并不会逐渐减小（从而能够防止梯度消失）。...粗略地说，方差缩放初始化根据每一层输入或输出的数量（在 TensorFlow 中默认为输入的数量）来调整初始随机权重的方差，从而帮助信号在不需要其他技巧（如梯度裁剪或批归一化）的情况下在网络中更深入地传播...在将批处理大小减小为 1 时，这样做会暴露是否有梯度消失和梯度爆炸等问题。...我们曾经遇到过一个好几个星期都没有收敛的网络，当我们删除了批归一化层（BN 层）之后，我们才意识到第二次迭代的输出都是 NaN。在这里使用批量归一化层，相当于在需要止血带的伤口上贴上了创可贴。...使用一个更大的批处理规模——还觉得不够的话，如果可以，你不妨使用整个训练集——能减小梯度更新的方差，使每次迭代变得更加准确。换句话说，权重更新能够朝着正确的方向发展。但是！

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深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark

为代表的深度学习框架是分布式模型训练框架，这些框架更多专注用迭代来计算梯度。...迭代过程也拓展如下： 每轮迭代中，executor负责分布式地计算梯度向量，然后将每个 executor 计算的梯度更新值 Aggregate 到 driver。...RDD 并不能很好地支持机器学习中的迭代运算，另外节点之间通信也低效。 因为大规模机器学习，其模型参数会非常巨大，如果使用 RDD 去容纳所有更新的模型参数。...需要在每次迭代中创建新的 RDD，这涉及到机器和磁盘间的频繁数据交换，这会带来大量额外开销。 RDD难以满足参数反复迭代更新的需求。 RDD使用不可变性这个特点来规避分布式环境下的并行问题。...tensorflow 的进程调动起来，这样在进行tensorflow训练时就不需要手动地去组建网络。

2K30

深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识

1.2 分布式训练 本文所说的训练，指的是利用训练数据通过计算梯度下降的方式迭代地去优化神经网络参数，并最终输出网络模型的过程。在单次模型训练迭代中，会有如下操作： 首先利用数据对模型进行前向的计算。...同步训练看起来很不错，但是实际上需要各个设备的计算能力要均衡，而且要求集群的通信也要均衡。 因为每一轮结束时算得快的节点都需等待算得慢的节点算完，再进行下一轮迭代。...只要在初始化的时候，我们可以保证每个 Worker 的参数是一致的，那在后续的迭代计算中，参数会一直保持一致，因为梯度信息是一致的。...在第一个 N - 1 迭代中，接收的值被添加到节点缓冲区中的值。在第二个 N - 1 迭代中，接收的值代替节点缓冲区中保存的值。...下面系列图展示了所有数据传输和中间结果，从第一次迭代开始，一直持续到scatter-reduce完成。 第一次迭代 ? 第二次迭代 ? 第三次迭代 ? 第四次迭代 ?

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从零开始深度学习（十八）：深度学习框架（TensorFlow和Pytorch之争）

幸运的是，现在有两大框架——TensorFlow 和 Pytorch，虽然未来它们有可能出于某种原因选择停止开源，即便现在这个软件是以开源的形式发布的。...现在运行梯度下降1000次迭代： ? 这是运行了梯度下降的1000次迭代，最后 变成了4.99999，你应该记得上面说过 最小化时 的最优值是5，这个结果已经很接近了是不是。...现在这个函数就变成了，如果重新运行， 最小化的 值应该是10。 ? ? 很好，在梯度下降1000次迭代之后，得到接近10的 。...但这个 with 结构也会在很多 TensorFlow 程序中用到，它的意思基本上和左边的相同，但是 Python 中的 with 命令更方便清理，以防在执行这个内循环时出现错误或例外。 ?...在编程框架中，你可以用一行代码做很多事情，例如，不想用梯度下降法，而是想用 Adam 优化器，只要改变这行代码，就能很快换掉它，换成更好的优化算法。

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

dropout 正则化（dropout regularization） 训练神经网络时一种有用的正则化方法。dropout 正则化的过程是在单次梯度计算中删去一层网络中随机选取的固定数量的单元。...在 TensorFlow 中特征工程通常意味着将原始记录文件输入 tf.Example 协议缓存中。参见 tf.Transform。特征工程有时候也称为特征提取。...每次迭代中，梯度下降算法使学习率乘以梯度，乘积叫作 gradient step。 学习率是一个重要的超参数。...TensorFlow Playground 展示「训练损失」和「测试损失」的值是 MSE。 小批量（mini-batch） 在训练或推断的一个迭代中运行的整批样本的一个小的随机选择的子集。...参数更新（parameter update） 在训练过程中调整模型参数的操作，通常在梯度下降的单个迭代中进行。

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