Skip to Main Content
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
book

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

by Aurélien Géron
August 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
528 pages
17h 44m
Polish
Helion
Content preview from Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Rozdział 12. Rozdzielanie operacji TensorFlow pomiędzy urządzenia i serwery

W rozdziale 11. omówiliśmy kilka technik, które znacząco przyśpieszają proces uczenia: lepszą inicjację wag, normalizację wsadową, zaawansowane optymalizatory i tak dalej. Jednak nawet przy zastosowaniu tych metod trenowanie dużej sieci neuronowej na komputerze wyposażonym w jeden procesor może trwać dni, a nawet tygodnie.

Ten rozdział został poświęcony zagadnieniu rozproszenia obliczeń wykonywanych w środowisku TensorFlow pomiędzy wiele urządzeń (procesory i procesory/karty graficzne) i ich równoległego przetwarzania (patrz rysunek 12.1). Najpierw rozdzielimy operacje obliczeniowe pomiędzy różne podzespoły stanowiące część jednego komputera, a następnie pomiędzy urządzenia ...

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Aurélien Géron

Publisher Resources

ISBN: 9781098125097