07 2020 档案
摘要：https://horovod.readthedocs.io/en/stable/docker.html Step1 构建镜像 GPU $ mkdir horovod-docker-gpu $ wget -O horovod-docker-gpu/Dockerfile https://raw.git
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摘要：Usage 代码中要包含以下6步： 初始化 Run hvd.init() to initialize Horovod. 将每个GPU固定到单个进程以避免资源争用。 一个线程一个GPU，设置到 local rank ，第一个线程将分配给第一个GPU。第二个线程将分配给第二个GPU 向每个 Tensor
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摘要：Horovod documentation 安装 【Step1】安装Open MPI 注意： Open MPI 3.1.3 安装有些问题， 可以安装 Open MPI 3.1.2 或者 Open MPI 4.0.0. 【Step2】安装 TensorFlow pip install tensorfl
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摘要：Run Horovod https://horovod.readthedocs.io/en/stable/running_include.html https://horovod.readthedocs.io/en/stable/running.html horovodrun训练，通过-np 指定线
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摘要：回调函数，函数有一个参数是函数类型，这个函数就是回调函数 回调函数，可以实现多态，即调用同一个接口，不同的表现，可以实现不同表现 package main import "fmt" type callback func(int, int) int //实现加法 func Add(a, b int)
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摘要：官网的例子 apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: qj-1 spec: backoffLimit: 6 completions: 6 parallelism: 6 template: metadata: annotations: schedul
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摘要：安装 官方：https://github.com/kubernetes-sigs/kube-batch 下载镜像 安装 官方：https://github.com/kubernetes-sigs/kube-batch 下载镜像 使用v0.5 docker pull kubesigs/kube-bat
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