Einführung in TensorFlow

KAPITEL 9

TensorFlow und verteiltes Rechnen

In diesem Kapitel diskutieren wir, wie sich TensorFlow für verteiltes Rechnen eignet. Wir beginnen mit einer kurzen Übersicht der verschiedenen Ansätze, im maschinellen Lernen Modelle anzulernen – sowohl im Allgemeinen als auch speziell beim Deep Learning. Dann stellen wir diejenigen Elemente von TensorFlow vor, die für den Einsatz im verteilten Rechnen entworfen wurden, und setzen schließlich alles in einem umfassenden Beispiel zusammen.

Verteiltes Rechnen

VerteiltesRechnen umfasst, ganz allgemein gesprochen, die Nutzung von mehr als einer Recheneinheit, um die gewünschte Berechnung auszuführen oder ein Ziel zu erreichen. In unserem Fall bedeutet das, mehrere Maschinen zugleich zu verwenden, um das ...