文件名称:
Tensorflow实现多GPU并行方式
开发工具:
文件大小: 55kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集：cifar10_multi_gpu_train.py
Tensorflow开源实现cifar10神经网络：cifar10.py
Tensorflow中的并行分为模型并行和数据并行。模型并行需要根据不同模型设计不同的并行方式，其主要原理是将模型中不同计算节点放在不同硬件资源上运算。比较通用且能简便地实现大规模并行的方式是数据并行，同时使用多个硬件资源来计算不同batch的数据梯度，然后汇总梯度进行全局更新。
数据并行几乎适用于所有深度学习模型，总是可以利用多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU上的模型都基于同一个神经网
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