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利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上)

本系列将利用Docker技术在阿里云HPC和容器服务上,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 第三篇:打通TensorFlow持续训练链路 第四篇:利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画 第五篇:轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上) 本文是该系列中的第五篇文章, 将为您介绍如何在本机以及HPC和阿里云容器服务上快速部署和使用分布式TensorFlow训练集群。 简介 由于在现实世界里,单机训练大型神经网络的速度非常缓慢,这就需要运行分布式TensorFlow集群并行化的训练模型。 分布式TensorFlow集群由两种类型的服务器组成,一种是参数服务器,一种是计算服务器,它们通过高性能的gRPC库作

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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