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如何将梯度下降算法变成分布式的梯度下降算法 Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server scheduler 通知所有worker加载数据, LoadData() 通知worker启动并分批处理小批量的数据, WorkerIteration(t) worker LoadData 读取对应块的数据 从ser...

大模型训练优化大模型现状处理大模型的主要办法是数据切分，然后做数据并行, 模型并行和张量并行。原理略 总结一下数据并行和模型并行存在的资源利用率问题： 数据并行 多个GPU上需要存储相同的模型，导致模型资源占用放大 每次迭代最后都有不小的模型同步开销 模型并行: 流水线并行 + 张量并行 大模型训练的流水线需要等待执行结果，无法多发射，导致资源闲置和利用率低 流水线各个阶段的负载不均匀...

基本操作图片读取展示1234import cv2 # 引入OpenCVimg = cv2.imread('path',1) # 读取图片，0是灰图，1是彩图cv2.imshow('image',img) # 'image'打开的窗体的标题，img展示的内容cv2.waitKey(0) # 暂停 cv.imread 过程：1文件读取 2封装格式解析 3数据解码 4数据加载 读写操作...