今天小编就为大家分享一篇Tensorflow的梯度异步更新示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

背景： 先说一下应用吧，一般我们进行网络训练时，都有一个batchsize设置，也就是一个batch一个batch的更新梯度，能有这个batch的前提是这个batch中所有的图片的大小一致，这样才能组成一个placeholder。那么若一个网络对图片的输入没有要求，任意尺寸的都可以，但是我们又想一个batch一个batch的更新梯度怎么办呢？ 操作如下： 先计算梯度： # 模型部分 Optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1) gradie

tensorFlow中主要包括了三种不同的并行策略，其分别是数据并行、模型并行、模型计算流水线并行，具体参考Tenssorflow白皮书，在接下来分别简单介绍三种并行策略的原理。 数据并行 一个简单的加速训练的技术是并行地计算梯度，然后更新相应的参数。数据并行又可以根据其更新参数的方式分为同步数据并行和异步数据并行，同步的数据并行方式如图所示，tensorflow图有着很多的部分图模型计算副本，单一的客户端线程驱动整个训练图，来自不同的设备的数据需要进行同步更新。这种方式在实现时，主要的限制就是

培训关于批处理AI的分布式培训 此仓库是有关如何使用Batch AI以分布式方式训练CNN模型的教程。 涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。 图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。 对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。 在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。 在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。 在此特定方案中，使用Horovod在I

AlphaZero-Gomoku-MPI 更新中 2019.03.05-上传15x15电路板 请自己下载并尝试。 如果您对AlphaZero和MCTS有任何疑问或想法，请随时发给我，也许我们可以做一些改进。 总览 此回购基于 ，由衷的感谢。 我做这些事情： 像AlphaGo Zero的方法一样，并行实现异步自学训练管道 对抗时写一个根并行MCTS（使用合奏方式投票） 使用ResNet结构来训练模型，并设置转移学习API以根据小板的模型来训练较大的板模型（例如，为了节省时间的预训练方法）