Primus 是一个用于机器学习应用程序的通用分布式训练调度框架，管理机器学习框架（如 Tensorflow、Pytorch）的训练生命周期和数据分布，帮助训练框架获得更好的分布式能力。
功能
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多训练框架支持：Tensorflow、PyTorch、Monolith 等；
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多调度器支持：YARN、Kubernetes 等；
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多角色支持：如 PS-Chief-CPU、Worker-GPU、Worker-Evaluator 等，并支持多角色之间的亲和反亲和等特殊调度策略；
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多编排策略：支持同时启动，逐个启动，基于角色的按顺序启动等（如先启动 PS，再启动 Worker）；
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容错处理：Worker 失败自动拉起新 Worker，PS 失败整体失败；
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动态调度：例如支持动态扩大缩小 Worker 数；
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多数据源数据类型支持：HDFS、Kafka 等；
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数据负载均衡与状态保存：支持按 Worker 负载动态分配 Task，如在 Worker 失败时支持回收 Task 并进行重新分配；
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多线程高速数据读取：支持多线程读取 HDFS 和 Kafka 后输出到训练器，提高单训练器的吞吐。
架构
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Program PRIMUS perfoms the manipulations with experimental small-angle scattering data files such as: averaging, subtraction, merging, extrapolation to zero concentration and curve fitting and evaluat
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相关概念 客户端 (Client)：客户端是一个用于建立 TensorFlow 计算图并创立与集群进行交互的会话层 tensorflow::Session 的程序。一般客户端是通过 python 或 C++ 实现的。一个独立的客户端进程可以同时与多个 TensorFlow 的服务端相连 (上面的计算流程一节)，同时一个独立的服务端也可以与多个客户端相连。 集群 (Cluster) : 一个 Ten
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简介 TensorFlow只是library，分布式TensorFlow应用需要我们在多个节点启动Python脚本组成分布式计算集群。 Xiaomi Cloud-ML支持标准的分布式TensorFlow应用，用户只需编写对应的Python脚本即可提交运行，用法与单机版类似。 代码规范 由于分布式TensorFlow应用需要启动多节点，每个节点需要知道自己的角色，一般都是通过命令行参数传入，而用户自
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译者：yportne13 作者: Nathan Inkawhich 编辑: Teng Li 在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置，编写和运行 PyTorch 1.0 分布式训练程序。首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 环境配置, 最后是分布式训练的代码。你会发现想改成分布式应用你只需要对你目前写的训练程序做很少的代码改动, 绝大多数工
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。 现在可能会想， 数据呢？ 通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。 对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用 对于音频，有scipy和librosa等包可以使用
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Polar Verity Sense 拥有三种训练模式：心率模式、记录模式和游泳模式。 请注意，在记录模式或游泳模式下使用传感器前，需要将传感器连接到您的 Polar Flow 账号。该操作已在设置期间完成。如果您没有按照设置 Verity Sense 中的说明完成设置，则只能在心率模式下使用传感器。 在心率模式下，您可以将传感器连接到兼容的设备或应用，在训练期间实时追踪您的心率。有关详细说明，请
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利用 Polar 应用程式、Polar Flow 应用程式以及 Polar Flow 网络服务获得有关您的训练的即时分析，深入了解您的训练。 M600 上的训练总结 在每次训练后，您将在您的手表上收到您的即时训练总结。 总结中显示的信息取决于运动内容。可提供的细节包括： 时间长度：训练时长 距离（如适用于您的运动）：指训练中已完成的距离。 平均心率：指训练期间您的平均心率。 最大心率：指训练期间您