TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全... 就需要满足Tensorflow中计算的几个阶段,首先进行定义计算图,然后创建会话,最后则完成计算。**【`总结`】**TensorFlow采用这样的设计主要因为他是针对机器学习的框架,消耗最多的是对输入数据的训练。# 二、Te...
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` ...
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。![picture.image](https://p6-...
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习...
本文将为您示范如何使用,并发送出一个 Hello Primus 的范例任务。在成功运行 Primus Hello 后,您可以到 下一章节---基础使用 中,进一步了解 Primus 如何协同 TensorFlow 进行一个分布式的模型训练任务。 1 准备工作 如果您是第一次使用 EMR DataScience 集群,首先需要做一些准备动作!因为以下的范例都是通过 Yarn 使用者操作的,您必须配置 Yarn 使用者的 HDFS 的读写权限。这个部分的配置,您可以透过使用 EMR 里的 Ranger 组件来...
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。![picture.image](https://p6-...
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习...
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
预训练主要任务为预测下一个单词。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=wY8tlfioYqAXgsk6Zu9GdLvHtOA%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模...
EMR DataScientist 集群是火山引擎 E-MapReduce(EMR)的分布式训练方案。通过使用 ByteDance 自研的 Primus 训练调度框架,您可以轻易的在 YARN 集群上进行分布式的 TensorFlow 训练任务。由于 Primus 本身为一个通用的多角色分布式训练调度框架,透过配置多种不同训练角色,Primus 即可支持 TensorFlow 内建的各种分布式策略如 Parameter Server。 如上图所示,一个 Primus 训练任务的生命周期主要包含两个阶段,分别是 提交阶段 以及...
模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性...
模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调...