[发明专利]一种深度学习网络训练系统及方法有效
| 申请号： | 201811256456.9 | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN111105006B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 彭阿婷 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种深度学习网络训练系统及方法，系统包括：客户端、交换机、存储服务器集群及训练服务器集群；客户端获取用户输入的训练请求，并将训练请求发送至交换机；交换机根据训练请求中的硬件资源请求，从训练服务器集群中选择多个总硬件资源满足硬件资源请求的第一训练服务器，发送训练任务信息至各第一训练服务器；存储服务器集群包括多个用于存储训练资源的存储服务器；训练服务器集群，包括多个训练服务器；各第一训练服务器根据训练任务信息，从存储服务器集群中读取训练资源；将训练资源分配至各自的容器中，以使各第一训练服务器的容器之间进行深度学习网络并行训练。通过本方案，可以实现深度学习网络的快速训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 网络 训练 系统 方法 | ||
【主权项】：
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