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【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(上)

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

sklearn调包侠之逻辑回归

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”。 本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先,讲讲写本系列教程的原因: 第一,《机器学习实战》的代码由Python2编写,有些代码在Python3上运行已会报错,本教程基于Python3进行代码的修订. 第二:之前看了一些机器学习的书籍,没有进行记录,很快就忘记掉了,通过编写教程也是一种复习的过程. 第三,机器学习相对于爬虫和数据分析而言,学习难度更大,希望通过本系列文字教程,让读者在学习机器学习的路上少走弯路。 算法原理 传送门:机器学习实战之Logistic回归(https://www.jianshu.com/p/96566542b07a) 正则化 这里补充下正则化的知识。当一个模型太复杂时,就容易过拟合,解决的办法是减少输入特征的个数,或者获取

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