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      摘要: MirroredStrategy 策略通常用于在一臺機器上用多個GPU進行訓練。其主要難點就是:如何更新 Mirrored 變量?如何分發計算?本文我們看看其總體思路和如何更新變量。 閱讀全文
      posted @ 2022-04-19 18:37 羅西的思考 閱讀(1492) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 在 TensorFlow 之中,分布式變量是在多個設備上創建的變量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是兩個例子。本文就對分布式變量進行分析。 閱讀全文
      posted @ 2022-04-14 17:44 羅西的思考 閱讀(1241) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 我們接下來介紹TensorFlow分布式Strategy的基礎,本文會先看看Strategy的類體系和如何處理數據,下一篇看看如何處理變量。 閱讀全文
      posted @ 2022-04-12 14:21 羅西的思考 閱讀(1619) 評論(1) 推薦(0)
      摘要: 本文以兩篇官方文檔為基礎來學習TensorFlow如何進行分布式訓練,借此進入Strategy世界。 閱讀全文
      posted @ 2022-04-10 09:50 羅西的思考 閱讀(1519) 評論(1) 推薦(1)
      摘要: 當計算圖在設備之間劃分之后,跨設備的 PartitionGraph 之間可能存在著數據依賴關系,因此 TF 在它們之間插入 Send/Recv 節點,這樣就完成數據交互。而在分布式模式之中,Send/Recv 通過 RpcRemoteRendezvous 完成數據交換,所以我們需要先看看 TF 之中的數據交換機制 Rendezvous。 閱讀全文
      posted @ 2022-04-06 15:52 羅西的思考 閱讀(1234) 評論(1) 推薦(0)
      摘要: 前文中,Master 在流程之中先后調用了 gRPC 給遠端 worker 發送命令,即,GrpcRemoteWorker 一共發了兩個請求:RegisterGraphAsync,RunGraphAsync,本文我們就來看看 GrpcWorkerService 如何處理。 閱讀全文
      posted @ 2022-04-01 16:47 羅西的思考 閱讀(730) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 在具體介紹 TensorFlow 分布式的各種 Strategy 之前,我們首先需要看看分布式的基礎:分布式環境。只有把基礎打扎實了,才能在以后的分析工作之中最大程度的掃清障礙,事半功倍。本文會從 Client 開始,看看 Master 如何對計算圖進行處理。 閱讀全文
      posted @ 2022-03-29 16:34 羅西的思考 閱讀(693) 評論(1) 推薦(2)
      摘要: 在具體介紹 TensorFlow 分布式的各種 Strategy 之前,我們首先需要看看分布式的基礎:分布式環境。只有把基礎打扎實了,才能在以后的分析工作之中最大程度的掃清障礙,事半功倍。會話機制是TensorFlow 分布式運行時的核心,我們接下來按照從 Client 到 worker 的流程,把 Session 機制從前到后走一遍。 閱讀全文
      posted @ 2022-03-28 19:49 羅西的思考 閱讀(943) 評論(1) 推薦(0)
      摘要: 在具體介紹 TensorFlow 分布式的各種 Strategy 之前,我們首先需要看看分布式的基礎:分布式環境。只有把基礎打扎實了,才能在以后的分析工作之中最大程度的掃清障礙,事半功倍。我們接下來介紹緩存機制。 閱讀全文
      posted @ 2022-03-23 19:40 羅西的思考 閱讀(605) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 在具體介紹 TensorFlow 分布式的各種 Strategy 之前,我們首先需要看看分布式的基礎:分布式環境。只有把基礎打扎實了,才能在以后的分析工作之中最大程度的掃清障礙,事半功倍。本篇介紹 Worker(一系列相關概念) 的靜態架構。 閱讀全文
      posted @ 2022-03-21 19:29 羅西的思考 閱讀(896) 評論(0) 推薦(0)
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