怎样看待谷歌发布分布式tensorflow
【怎样看待谷歌发布分布式tensorflow】 这些关键点应该可以帮到你:
TensorFlow手把手入门之分布式TensorFlow --- 3个关键点，把你的TensorFlow代码重构为分布式！
■网友
paper很不错！总结了分布式训练的一些结论。但是这个分布式方案有点感觉像是为了开源而发布的，猜测内部的方案不是这个
■网友
从他当前的分布式方案来看，是通过全手工的配置，进行多机的协同。基本满足了分布式需求，但是手工的地方太多，要自己把脚本和数据分发到不同的机器上，自己在不同的机器上起不同的任务。这还只能算是最裸的分布式方案。而且目前的这种分布式方案，没有专门的高性能参数服务器，整体的效率估计也不会很高。还有就是没有 Google 的基础服务支持，数据都没法从 GFS 这种分布式存储上读取。不过我猜测 Google 内部版本应该是完善的，只是绑定很紧，开源出来需要很长时间剥离。看TensorFlow后面的新版本吧，估计会慢慢地加上。
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