27、云平台分布式训练指南

云平台分布式训练指南

1. Google Cloud 分布式训练

Google Cloud Platform (GCP) 是一套云计算服务,运行在谷歌为其终端用户产品(如谷歌搜索和 YouTube)内部使用的相同基础设施上。为了进行分布式训练,我们将使用两个 GCP 服务:Google Cloud Storage (GCS) 用于保存检查点和训练好的模型,Compute Engine 用于创建虚拟机(VMs)。

1.1 注册 GCP 账户

如果你已经有 GCP 账户,可以跳过此部分。若没有,请在 https://cloud.google.com 创建 GCP 账户。谷歌为教育和学习提供 300 美元的信用额度,我们将使用这个免费账户进行练习。对于商业和生产部署,你必须启用计费。创建账户后,登录 https://console.cloud.google.com 的 Google Cloud 控制台。成功登录后,你将进入 GCP 仪表盘。

1.2 创建 Google Cloud Storage 存储桶

GCS 是 Google Cloud 上高度耐用的对象存储,可扩展以存储 EB 级数据。GCS 存储桶类似于文件系统中的目录,可通过以下两种方式创建:
- 通过 Web UI 创建
1. 登录

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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