tf.reduce_all(x, 0) ==> [False, False]tf.reduce_all(x, 1) ==> [True, False] tf.reduce_any(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 对tensor中各个元素求逻辑’或’ tf.accumulate_n(inputs, shape=None, tensor_dtype=None, name=None) 计算一系列tensor的和#...
其中最具代表性的一种方法就是:ring all-reduce。 parameter server 框架下同步更新方式,网络瓶颈定量分析 这边假设有1个server端(存放参数),10个worker端(计算梯度),模型是Deep Speech 2,参数量300M,相当于 1.2 G 的大小的内存数据(300M * sizeof(float))。假设网络带宽 1G bytes/s (万兆网卡),10 卡同步...
This branch is up to date with baidu-research/tensorflow-allreduce:master. Latest commit Git stats 19,821 commits Files Failed to load latest commit information. Type Name Latest commit message Commit time tensorflow third_party tools util/python .gitignore ACKNOWLEDGMENTS ADOPTERS.md ...
Tensorflow中ring all-reduce的实现 上一篇文章,给大家介绍了ring all-reduce算法的过程和优点,那如何在Tensorflow代码中实现ring all-reduce呢,现在主要有两种方式:1.Tensorflow estimator接口搭配MultiWorkerMirroredStrategy API使用;2. Tensorflow 搭配 horovod使用。 Tensorflow estimator接口搭配MultiWorkerMirroredStrategy tf...
tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) # 6. reduce_all,稍微和其他几个不太一样,但是好像不常用。参数的意义是相同的,主要区别在于输入的tensor不一样。 # reduce_all是计算逻辑和,reduce_any是计算逻辑与。
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) # 采用均方误差损失函数 print(loss) print(loss.numpy()) loss_all += loss.numpy() # 将每个step计算的loss累加 # 计算loss对每个参数的梯度,变化率 grads = tape.gradient(loss, [w1, b1]) ...
基于All-Reduce的分布式TensorFlow架构 在单机多卡情况下,如下图左表所示(对应TensorFlow图内复制模式),GPU1~4卡负责网络参数的训练,每个卡上都布置了相同的深度学习网络,每个卡都分配到不同的数据的minibatch。每张卡训练结束后将网络参数同步到GPU0,也就是Reducer这张卡上,然后再求参数变换的平均下发到每张计算卡。
第4章 降维求乘积:tf.reduce_prod(input_tensor, axis=None) 第5章 降维求最大值:tf.reduce_max(input_tensor, axis=None) 第6章 降维求最小值:tf.reduce_min(input_tensor, axis=None,) 第7章 降维逻辑与:tf.reduce_all(input_tensor, axis=None) ...
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels_placeholder))weights和bias参数逐渐优化的过程叫做训练，它包括以下步骤：第一，我们输入训练数据让模型根据当前参数进行预测。将预测值与正确的分类标签进行比较。比较的数值结果被叫做损失。越小的损失值表示预测值与正确标签越...
# NPU allreduce# 将hvd.DistributedOptimizer修改为npu_distributed_optimizer_wrapper"opt= npu_distributed_optimizer_wrapper(opt)# Add hook to broadcast variables from rank 0 to all other processes during initialization.hooks= [NPUBroadcastGlobalVariablesHook(0)] ...