云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践

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云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践

撷峰 2017-12-26 20:17:56 浏览8624
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云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践
云上深度学习实践(二)-云上MXNet实践

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1 背景
  2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示,TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板,灵活、更通用、易使用、更快,而且完全开源。在短短的一年时间内,在GitHub上,TensorFlow就成为了最流行的深度学习项目。
  本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的训练性能调优给出了一些建议。

2 使用卷积神经网络进行图像分类
  卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是一种前馈神经网络,对于图像处理有非常出色的表现。早在20

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