Distributed Training with TensorFlow Java

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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
20/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
java, tensorflow
領域
distributed-systems, machine-learning

調査の方向性

まず TensorFlow の分散トレーニングガイドを読み、このリポジトリの Java バインディングとその tf.distribute.Strategy API を比較します。どの分散トレーニング機能と Java API サーフェスを対象範囲とするかを判断し、実装前にマルチ GPU または複数マシンでのトレーニングを実証するテストや例を定義します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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

主要言語
Java
スター
928
フォーク
227
30日以内にマージされた PR はありません

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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