Distributed Training with TensorFlow Java
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- java, tensorflow
调研方向
首先阅读 TensorFlow 的分布式训练指南，并将其 tf.distribute.Strategy API 与此仓库中的 Java 绑定进行比较。确定哪些分布式训练能力和 Java API 表面属于范围，然后在实现之前定义能够演示多 GPU 或多机器训练的测试或示例。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- Java
- 星标
- 928
- 派生
- 227
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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