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Distributed Training with TensorFlow Java

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
java, tensorflow
Ambito
distributed-systems, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia leggendo la guida di TensorFlow sull'addestramento distribuito e confrontando la sua API tf.distribute.Strategy con i binding Java presenti in questo repository. Determina quali funzionalità di addestramento distribuito e quale superficie dell'API Java rientrano nell'ambito, quindi definisci test o esempi che dimostrino l'addestramento con più GPU o su più macchine prima dell'implementazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Please make sure that this is a feature request. As per our GitHub Policy, we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and build/installation issues on GitHub. tag:feature_template

System information

  • TensorFlow version (you are using): 2.X
  • Are you willing to contribute it (Yes/No): Yes, when able and available

Describe the feature and the current behavior/state.
Tensorflow on Python has tf.distribute.Strategy API to distribute training across multiple GPUs or multiple machines.

Will this change the current api? How?
Yes, it will add a new awesome feature

Who will benefit with this feature?

  • Anyone that requires to speed up training a DL model
  • Anyone that requires to train a DL model with big data
  • Anyone who wants to create or add Java support for APIs that leverages tf.distribute.Strategy such as TensorflowOnSpark, Spark Tensorflow Distributor or Horovod

Any Other info.
https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training

Lingua principale
Java
Stelle
928
Fork
227
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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