使用eRDMA网络进行分布式训练
弹性RDMA（eRDMA）是阿里云自研的云上弹性RDMA网络，可显著降低节点间通信延迟。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA，使用特定镜像提交DLC任务时，系统会自动挂载eRDMA网卡，加速分布式训练。
使用灵骏智算资源提交DLC任务时配置高性能网络变量和镜像
大模型AI并行计算需要通过降低通信量、计算与通信交叠、提升通信效率来优化性能。RDMA（远程直接内存访问）可显著降低网络延迟，适用于灵骏智算资源上的分布式训练任务。
用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。 在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——DNNRegressor（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshi....
TF之NN：基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)
输出结果代码设计import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 ....
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