谷歌深度学习框架TensorFlow新版本支持分布式处理

谷歌今天发布了开源机器学习软件TensorFlow的新版本(V0.8),该版本的重大意义在于首次支持分布式处理,可使用机群培训机器学习模型,此前只支持单一机器。

TensorFlow可应用于人工智能最火爆的领域——深度学习,其中最关键的一个环节是使用海量数据培训人工神经网络,加快培训速度的关键是使用大规模计算机集群,但是去年11月Google发布的Tensorflow第一个版本并不支持分布式培训,在Github上发布不久就用户发现并吐槽。虽然谷歌DeepMind团队开发的AlphaGo击败李世石为TensorFlow赢得巨大人气,但“单机版”风波对谷歌是个不小的打击。

Google资深专家Jeff Dean对此的解释是:当时发布时谷歌还没来得及剪断Tensorflow与谷歌内部基础架构的“脐带”,因此只发布了一个单机版,分布式的部分当时还以来谷歌内部的代码库。

深度学习开源软件性能对比评测 Microsoft-CNTK_副本

CNTK在分布式处理性能方面遥遥邻先TensorFlow和Theano等其他开源深度学习框架

如今五个月过去了,谷歌终于理清分布式培训功能的代码。其实业界其他开源深度学习框架很早就解决了这个问题。例如Deeplearning4j能进行分布式培训,微软的CNTK也可以,后者还被用于提供微软个人助理Cortana的语音识别功能,此外CNTK还能胜任包括图像识别和自然语言处理等方面的任务。

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