随笔分类 - 001_机器学习
摘要:从零开始解析Transformer,目标是:(1) 解析Transformer如何运作,以及为何如此运作,让新同学可以入门;(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念,让老鸟也可以有所收获。
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摘要:探秘Transformer系列之(1):注意力机制 0x00 概述 因为各种事情,好久没有写博客了,之前写得一些草稿也没有时间整理(都没有时间登录博客和微信,导致最近才发现好多未读消息和私信,在这里和各位朋友说下万分抱歉)。现在恢复更新,是因为最近有些从非AI领域转过来的新同学来找我询问是否有比较好
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摘要:
## 0x01 广告 经过一年多的努力,我的书 《分布式机器学习——系统、工程与实战》终于上架了,在这里打个广告。 
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摘要:本文我们主要来看看ParameterServerStrategy如何分发计算,也就是ClusterCoordinator如何运作。这是TF分布式的最后一篇。
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摘要:对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
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摘要:本章我们看看 ParameterServerStrategy,就是第一版代码。研究这个是因为目前工业界还有很多公司在使用,而且其内部机制也比较清晰易懂,值得我们分析。
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摘要:前一篇我们分析了MirroredStrategy 的基本架构和如何更新变量,本文我们来看看 MirroredStrategy 如何运行。具体希望了解的是,MirroredStrategy 通过什么方式在远端设备节点上运行训练方法(如何分发计算),MirroredStrategy 和我们之前分析的 TF 运行时怎么联系起来?和 master,worker 这些概念怎么联系起来?
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摘要:MirroredStrategy 策略通常用于在一台机器上用多个GPU进行训练。其主要难点就是:如何更新 Mirrored 变量?如何分发计算?本文我们看看其总体思路和如何更新变量。
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摘要:在 TensorFlow 之中,分布式变量是在多个设备上创建的变量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是两个例子。本文就对分布式变量进行分析。
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摘要:我们接下来介绍TensorFlow分布式Strategy的基础,本文会先看看Strategy的类体系和如何处理数据,下一篇看看如何处理变量。
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