Horovod

最新推荐文章于 2025-08-05 17:58:34 发布

weixin_30344795

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/yangwenhuan/p/11165168.html

博客介绍了Horovod，它是一个支持TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet的分布式训练框架，并给出了相关参考链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Horovod是一个支持TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet的分布式训练框架。

参考链接：

https://github.com/horovod/horovod

转载于:https://www.cnblogs.com/yangwenhuan/p/11165168.html

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horovod-0.21.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

01-27

horovod安装文件，可以使用pip直接安装，网络安装已知报错，解决不了啊

horovod＞install＞ubuntu安装horovod

我要做全栈

01-26

527

之前做tensorflow分布式训练的时候，使用tensorflow的原装方法，真的是折腾了将近三周，最近在做pytorch的分布式训练接触到了horovod，暂时没有使用pytorch的原装方法，貌似horovod也可以做tensorflow的分布式训练，下载尝试一下，不管成功与否，记录一下部署过程一、安装依赖环境 1 安装mpi 2 安装nccl2 二、安装horovod 1 直接使用pip安装 pip install horovod 报错1： cmake：command not found 解决：

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horovod安装

jacke121的专栏

06-04

2937

pip ins https://pypi.org/project/horovod/#files

Horovod 分布式训练框架搭建

matrix273的博客

11-30

1313

点击 Horovod 官网地址访问详情.下面主要介绍在 Ubuntu 16.04 系统下安装 Horovod,都是参考官网的说明.一共需要安装三个模块 1: nccl #NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)多卡,多cpu通讯模块 2: openmpi # 一个并行库,玩过caffe的同学都知道 3: horovod # Uber 出品的...

安装horovod

JNing

03-15

2186

安装ompi 准备ompi安装包下载ompi：https://github.com/open-mpi/ompi/releases 版本建议大于4.0.0。因为发现openmpi-4.0.0里面没有configure，只找到config，因此我自己用的是openmpi-4.0.1.tar.gz。把ompi压缩包上传到要安装horovod的服务器。安装ompi 我没有完全按照ho...

使用horovod构建分布式深度学习框架

qq_20182781的博客

07-16

1080

最近一直在尝试着分布式深度学习的架构，主要的原因一方面是几台机子全是1060卡，利用深度网络在较大数据样本上训练的效率极其低下，所以尝试着将几台机子做成分布式，看看能否提高训练效率；第二方面是有人习惯使用tensorflow，有人习惯使用keras，也有人喜欢使用pytorch等，虽然这些框架各自都有分布式的实现，但总的来说不能统一到一个平台上，造成使用上有不好的体验。在查资料的时候正好看到了horovod这个框架，它是集成了多个深度框架的一个统一平台，搭建和使用起来都比较方便，所以打算尝试基于horovo

horovod＞command＞horovod的一些命令

我要做全栈

01-28

710

本文以具体的案例解释命令中的参数作用… 1 horovodrun -np 1 -H localhost:1 python tensorflow_mnist.py -np 指定使用的插槽数量（设备数？），不能超过可用最大输入，否则报错： There are not enough slots available in the system to satisfy the 4 slots that were requested by the application: python Either reques

horovod＞error＞horovod使用过程中的报错总结

我要做全栈

01-28

1600

1 运行horovod案例examples中的pytorch_mnist.py 时，执行命令 10.211.55.4是目标主机ip，因为只有一个cpu能用，所以-np 1，当使用localhost时就不会有这个异常 horovodrun -np 1 -H 10.211.55.4:1 python pytorch_mnist.py 报错如下… bash: orted: command not found --------------------------------------------------

horovod学习整理

qq_39469721的博客

01-27

1182

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pytorch使用horovod多gpu训练的实现

12-17

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01-12

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08-08

在horovod下使用多机多卡需要满足以下3个先决条件：不同机器可以访问相同的文件：nfs不同机器使用相同的训练环境: Docker不同机器可以ssh交互：ss

horovod：修改horovodhorovod以支持nic切换

02-16

Horovod是针对TensorFlow，Keras，PyTorch和Apache MXNet的分布式深度学习培训框架。 Horovod的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。 Horovod由（LF AI）托管。如果您是一家致力于在人工智能，机器和深度学习...

Horovod安装与配置指南

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03-27

503

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均值聚合与PCA：优劣全解析

ZJQ的博客

08-05

897

摘要：均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。（150字）

使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程

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755

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Opera浏览器v120.0.5543.128绿色版，集成多重加速引擎，告别卡顿与追踪

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08-02

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