[发明专利]一种基于TensorFlow框架的数据并行优化方法在审
| 申请号： | 202010640428.8 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111985609A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 田文洪;谢远伦;马霆松 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于TensorFlow框架的数据并行优化方法，其特征在于，在TensorFlow的数据并行中加入时间并行特征，以流水线执行方式取代原本的线形执行模式，含Server端和Client端算法两个部分。所述的Server端算法负责接收Client端传来的第t次迭代时的参数更新，以广播的形式发送给全部Client端，待迭代达最大次数T时，将当前的参数值保存到文件作为训练完成的模型。所述的Client端算法，先从本地读取训练数据分片，然后开始执行迭代，Client首先从Server处接收整个网络的参数，然后进行前向传递；待迭代达到最大迭代次数T时，程序释放资源，结束执行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tensorflow 框架 数据 并行 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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