Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow-低调大师

Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow

2018-06-13 830

介绍

本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。

第一篇：阿里云上使用JupyterHub
第二篇：阿里云上小试TFJob
第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlow
第四篇：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型
第五篇：利用TensorFlow Serving进行模型预测

TensorFlow分布式训练和Kubernetes

TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库，在数据科学家中间非常流行，特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练，却成了新的挑战。实际分布式TensorFLow的使用者需要关心3件事情。

寻找足够运行训练的资源，通常一个分布式训练需要若干数量的worker(运算服务器)和p

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