【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章设备和服务器上的分布式TensorFlow（下）-低调大师

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章设备和服务器上的分布式TensorFlow（下）

2019-02-13 605

并行运行

当 TensorFlow 运行图时，它首先找出需要求值的节点列表，然后计算每个节点有多少依赖关系。然后 TensorFlow 开始求值具有零依赖关系的节点（即源节点）。如果这些节点被放置在不同的设备上，它们显然会被并行求值。如果它们放在同一个设备上，它们将在不同的线程中进行求值，因此它们也可以并行运行（在单独的 GPU 线程或 CPU 内核中）。

TensorFlow 管理每个设备上的线程池以并行化操作（参见图 12-5）。这些被称为 inter-op 线程池。有些操作具有多线程内核：它们可以使用其他线程池（每个设备一个）称为 intra-op 线程池（下面写成内部线程池）。

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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章训练深层神经网络（上）

第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。这不会是闲庭信步：首先，你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题），这会影响深度神经网络，并使较低层难以训练。其次，对于如此庞大的网络，训练将非常缓慢。第三，具有数百万参数的模型将会有严重的过拟合训练集的风险。在本章中，我们将依次讨论这些问题，并提出解决问题的技巧。我们将从解释梯度消失问题开始，并探讨解决这个问题的一些最流行的解决方案。接下来我们将看看各种优化器，与普通梯度下降相比，它们可以加速大型模型的训练。最后，我们将浏览一

2019-02-14

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本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。首先，我们会先在一台机器上的多个设备上分配计算，然后在多台机器上的多个设备上分配计算。与其他神经网络框架相比，TensorFlow 对分布式计算的支持是其主要亮点之一。它使您可以完全控制如何跨设备和服务器分布（或复制）您的计算图，并且可以让您以灵活的方式并行和同步操作，以便您可以在各种并行方法

2019-02-14

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Sublime Text

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