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基于云容器训练平台搭建Tensorflow模型的研究

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摘要摘要面对当前互联网数据量的剧增，深度学习的训练集也随之指数增长，单台计算机的运算能力已经难以满足现状。例如，ImageNet和vgg16及vgg19模型所需要训练的参数在个人计算机的GPU上已难以完成训练。本文详细描述了通过研究机器学习的并行化计算及分布式训练来缩短训练周期，对集群的管理来合理分配训练的计算机资源，详细介绍了搭建Kubernetes集群的过程，实现在CentOS上部署Kubernetes集群，并且对云容器提高机器学习训练周期的示例做了展示。最后，对云容器分布式训练的应用价值进行了阐述。

DOI wjv6e5zk47/3442826

作者蔡佳涛潘根豪连翌冰

机构地区（北京师范大学珠海分校，广东珠海519000）

出处《知识-力量》 2018年7期

关键词并行化计算，分布式训练，Tensorflow集群，租户

分类 [文化科学][]

出版日期 2018年07月17日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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