Horovod 是 Uber 开源的针对 TensorFlow 的分布式深度学习框架，旨在使分布式深度学习更快速，更易于使用。
Horovod 吸取了 Facebook 的 Training ImageNet in 1 Hour（一小时训练 ImageNet） 论文与百度 Ring Allreduce 的优点，为用户实现分布式训练提供帮助。该项目主要是想能够轻松采用单个 GPU TensorFlow 程序，同时也能更快地在多个 GPU 上成功地对其进行训练。使用 Horovod 我们可以不需要再去担心或学习很多东西，如 tf.Server（）、tf.ClusterSpec（）、tf.train.SyncReplicasOptimizer（）、tf.train.replicas_device_setter（）等等。
除了易于使用，Horovod 的速度也很快。下图为 Inception V3 和 ResNet-101 TensorFlow 模型在 25GbE TCP 上使用不同数量的 NVIDIA Pascal GPU 时，使用标准分布式 TensorFlow 和 Horovod 运行分布式训练工作每秒处理的图像数量对比。
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Horovod介绍 并行训练介绍 按照并行方式，分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种，当然也有数据并行和模型并行的混合模式。 模型并行：分布式系统中的不同 GPU 负责网络模型的不同部分。例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的 GPU，或者同一层内部的不同参数被分配到不同 GPU； 数据并行：不同的 GPU 有同一个模型的多个副本，每个 GPU 分配到不同的数据，然后将所有 GPU 的计
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linux: pip install horovod pip install horovod --no-cache-dir HOROVOD_WITH_MXNET=1 pip install horovod[mxnet] HOROVOD_WITH_MXNET=1 pip install horovod[mxnet]==0.19 --no-cache-dir 下载自己安装： https://p
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一、默认已经安装有CUDA环境 在安装之前一定要在官网上面看一看，因为每个人的环境有差异，没有百分一百的成功，根据官网安装教程先进行操作看看 官网连接如下： https：//github.com/horovod/horovod%23install 二、非root账户编译安装NCCL 1.从github上将nccl克隆到本地 git clone https://github.com/NVIDIA/n
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今天在跑spellGCN的时候发现需要安装horovod，但是安装过程并不是很顺利，我这里分享一下我安装成功的方法： 我的报错日志为： File "/home/../anaconda3/envs/ctc/lib/python3.6/site-packages/horovod/tensorflow/__init__.py", line 25, in <module> check_exten
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Horovod是一个支持TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet的分布式训练框架。 参考链接： https://github.com/horovod/horovod 转载于:https://www.cnblogs.com/yangwenhuan/p/11165168.html
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺
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我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
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Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
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你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。