第13课：Spark 分布式模型训练及调优（原理）

最新推荐文章于 2025-04-13 00:16:25 发布

wangongxi

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分类专栏： Deeplearning4j 快速入门文章标签：人工智能深度学习 Java Deeplearning4j 机器学习 DL4J Java

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本教程介绍了Deeplearning4j如何利用Apache Spark构建分布式深度学习模型，涵盖Spark简介、分布式建模原理，以及参数服务器和异步梯度共享的实现。课程详细讨论了Spark的RDD和DataSet数据模型，以及如何在Spark上开发分布式应用。此外，还探讨了深度学习的并行与分布式策略，包括Deeplearning4j支持的两种数据并行化方法：参数服务器和去中心化异步SGD。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本节课程为大家介绍 Deeplearning4j 在 Apache Spark 上构建分布式深度学习模型的方式与底层机制。本节课的核心内容包括：

Apache Spark 简介
深度学习的并行与分布式建模

Deeplearning4j 是原生支持在 Spark 上建模的开源库之一，同样原生支持的还有 Intel BigDL、SparkNet、H2O 等。像 Caffe 和 TensorFlow 则可以借助第三方的项目，如 CaffeOnSpark 和 TensorFlowOnSpark 来完成基于 Spark 的分布式建模。

从具体开发的角度上讲，基于 Deeplearning4j 进行分布式建模和运行一个普通的 Spark 应用是相似的，因此熟练 Spark 应用开发是必须的基础，在下面的课程中我们也会抽出一些篇幅来做介绍。

在本次课程的第二个部分，我们将为大家介绍参数服务器（Parameter Server）和异步梯度共享（Gradient Sharing）的原理，这也是 Deeplearning4j 构建分布式神经网络的底层机制。

在下一节课程中，我们将结合之前介绍过的 Fashion-MNIST 数据集的分类应用来介绍一个完整的分布式建模案例。从读取数据、训练、评估和部署等环节介绍完整的流程。在下半部分课程中我们还会介绍下内存调优的一些机制。由于 ND4J 的底层其实是通过 JavaCPP 的方式调用了诸如 OpenBLAS/MKL 的张量运算库，因此