2017年11月8日 雷锋网 AI科技评论消息，日前，Google Developers blog正式撰文发布TensorFlow 1.4版本，此次的更新迎来三个重大变化：Keras位于TensorFlow core中，Dataset A...
2024年1月11日 您可以使用 tf.distribute.experimental.TPUStrategy 在张量处理单元 (TPU) 上运行 TensorFlow 训练。TPU 是 Google 的专用 ASIC,旨在显著加速机器学习工作负...
2017年11月23日 1.4 版还引入了实用函数 tf.estimator.train_and_evaluate,它简化了训练、评估和估算器模型的导出工作。此函数可以实现训练和评估的分布式执行,同时仍然支持...
2024年10月26日 在TensorFlow 1.14版本中,开发者们最关注的可能是对硬件加速器(如GPU和TPU)的进一步支持,以及在Keras集成上的改进。该版本增强了对旧版本Python的兼容性,并且对分布式计算模...
对于数据量较大的时候,通过分布式训练可以加速训练。相比于单机单卡、单机多卡只需要用with tf.device('/gpu:0')来指定GPU进行计算的情况,分布式训练因为涉及到多台机器之间...
2025年2月20日 分布式训练: 支持多核CPU和多GPU的分布式训练,使得大规模数据集的处理更为高效。通过在多个计算节点间合理分配任务和同步机制,大幅缩短了模型训练时间。例如,...
近日,谷歌开发者博客(Google Developers Blog)撰文发布Tensor Flow 1.4版本,此次的更新迎来三个重大变化:Keras转移到Tensor Flow核心包中,Dataset API支持更多功能,引...
2024年11月27日 TensorFlow 是由谷歌开发的一个开源深度学习框架,它具有强大的计算能力、灵活的编程接口和丰富的工具集。TensorFlow 支持多种硬件平台,包括 CPU、GPU 等,能够...
2024年2月7日 今天，谷歌正式官宣发布TensorFlow GNN 1.0（TF-GNN）——用于大规模构建GNN的经过生产测试的库。它既支持在TensorFlow中的建模和训练，也支持从大型数据存储中...
2025年3月10日 分布式执行（Distributed Execution）：TensorFlow支持分布式训练，可以在多个GPU或多个节点上并行运行计算图。分布式执行通过将计算图划分为多个子图，并在不同的设备或节点...
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