在DLC中使用EPL实现训练加速
EPL（Easy Parallel Library）是高效易用的分布式模型训练框架，深度集成多种训练优化技术，提供了简单易用的API实现各种并行化策略。您可以使用EPL实现低成本、高性能分布式模型训练。本文为您介绍如何在DLC中使用EPL高效地进行分布式TensorFlow训练。前提条件在开始执行操...
【机器学习】揭秘深度学习优化算法：加速训练与提升性能
学习目标 知道常见优化方法的问题及解决方案 传统的梯度下降优化算法中，可能会碰到以下情况： 碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢 碰到 “鞍点” ，梯度为 0，参数无法优化 碰到局部最小值 对于这些问题, 出现了一些对梯度下降算法的优化方法. 例如：Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam 等. 指数加权平均 ...
阿里云容器服务团队实践——Alluxio优化数倍提升云上Kubernetes深度学习训练性能
AI训练新趋势：基于Kubernetes的云上深度学习作者简介车漾，阿里云高级技术专家，从事Kubernetes和容器相关产品的开发。尤其关注利用云原生技术构建机器学习平台系统，是GPU共享调度的主要作者和维护者。顾荣，南京大学副研究员，Alluxio项目核心开发者，研究方向大数据处理，2016年获南京大学博士学位，曾在微软亚洲研究院、英特尔、百度从事大数据系统实习研发。背景介绍近些年，以深度学....
云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践
目录云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践 1 背景 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示，TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。在短短的一年时间内，在GitH...
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