30、计算机视觉模型的分布式训练与Horovod应用

最新推荐文章于 2025-11-21 09:56:00 发布
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分类专栏： 深度学习视觉实战指南 文章标签： 计算机视觉 分布式训练 Horovod
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计算机视觉模型的分布式训练与Horovod应用

1. 分布式训练概述与代码示例

在计算机视觉模型的训练中，分布式训练是一种非常有效的方式。以使用Horovod进行分布式训练为例，以下是一段相关代码： 

verbose = 1 if hvd.rank() == 0 else 0

# Train the model.
# Horovod: adjust number of steps based on number of GPUs.
mnist_model.fit(train_dataset, steps_per_epoch=500 // hvd.size(), 
callbacks=callbacks, epochs=24, verbose=verbose)

代码中使用Horovod API的部分在注释中标记为“Horovod:” ，这些注释有助于理解如何使用Horovod。

2. 在AWS上创建Horovod集群

要在AWS上创建Horovod集群，首先需要有一个AWS账户，并能登录到AWS Web控制台。如果没有账户，可以在 https://aws.amazon.com 创建。虽然AWS提供一些类型的资源免费使用一年，但在Horovod集群上训练模型所需的资源可能需要启用计费，并且可能需要请求增加某些资源（如vCPU和GPU）的配额，具体说明可参考

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使用时，用户需要在现有模型代码中插入少量Horovod代码，即可将单GPU训练扩展到多GPU分布式训练。 6. Horovod的运行环境： Horovod可以运行在多种环境和平台上，支持多种后端库，如Gloo用于多进程通信，mpi4py为MPI...
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