企业官网建设流程全解析

专业郑州做网站,wordpress4.2,wordpress登陆页文件夹,建网站怎么避免备案大规模训练与部署深度学习模型的实用指南 1. 数据并行与集中参数策略 若想尝试使用带有集中参数的数据并行方法，可将 MirroredStrategy 替换为 CentralStorageStrategy ： distribution = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy()你可以选择性地设置 co…大规模训练与部署深度学习模型的实用指南1. 数据并行与集中参数策略若想尝试使用带有集中参数的数据并行方法，可将MirroredStrategy替换为CentralStorageStrategy：distribution = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy()你可以选择性地设置compute_devices参数，以指定作为工作节点的设备列表（默认会使用所有可用的 GPU）；还可以选择性地设置parameter_device参数，以指定存储参数的设备（默认使用 CPU，若只有一个 GPU 则使用该 GPU）。2. TensorFlow 集群训练模型TensorFlow 集群是一组并行运行的 TensorFlow 进程，通常分布在不同机器上，它们相互通信以完成特定工作，例如训练或执行神经网络。集群中的每个 TF 进程称为一个任务（task）或 TF 服务器（TF server），它有 IP 地址、端口和类型（也称为角色或作业）。类型可以是 “worker”、”chief”、”ps”（参数服务器）或 “evaluator”：-worker：执行计算任务，通常在配备一个或多个 GPU 的机器上运行。-chief：同样执行计算任务（本质也是一个 wor