tensorflow分布式

雷锋网 AI科技评论消息，日前，Google Developers blog正式撰文发布TensorFlow 1.4版本，此次的更新迎来三个重大变化：Keras位于TensorFlow core中，Dataset API支持更多功能，引入效用函数tf.estimator.train_and_evaluate等等。

作者：yq传送门摘要：  近年来，随着“大”数据及“大”模型的出现，学术界和工业界对分布式机器学习算法引起了广泛关注。针对这一刚需，阿里集团和蚂蚁金服设计了自己的分布式平台——鲲鹏。鲲鹏结合了分布式系统及并行优化算法，解决了大规模机器学习算法带来的一系列问题，不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表

作者：Murat Demirbas[ 导读 ] 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc. 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文，对 Spark、PMLS 和 TensorFl

作者：Neil TenenholtzTensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中，计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计，这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算，这对必须通过处理的大量训练数据

作者：tobe迪豪 通过local server理解分布式TensorFlow集群的应用与实现。简介TensorFlow从0.8版本开始，支持分布式集群，并且自带了local server方便测试。Local server和分布式服务的接口一样，我们将从local server入手，详细解读分布式机器学

新智元原创作者：Simon【新智元导读】 今天，Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中，100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下，达到了 78% 的正确率。在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而

作者：Simon今天，Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中，100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下，达到了 78% 的正确率。在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow意味着

编者按：在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow 意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中，产生实质的影响。本文转载自微信订阅号“新智元”，您可关注 “新智元”（Al_era）了解更多人工智能最前沿资讯。 TensorFlow  2015 年底才出现，但它已经吸引了

DoNews 4月14日消息（记者 安宏）如今，Google已将机器学习运用到了多种产品中，并推出了能够加速机器学习模型改进与升级的TensorFlow开源系统。日前，Google推出TensorFlow0.8，以满足用户对机器学习模型分布式训练的需求。 据介绍，支持分布式计算的TensorFlow 0.