[发明专利]一种兼容多种训练方式的深度学习分布式训练方法与系统在审
| 申请号： | 202010132499.7 | 申请日： | 2020-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN111340235A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 朱红;赵旭东 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 李修杰 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种兼容多种训练方式的深度学习分布式训练方法与系统，本发明通过对深度学习分布式训练接口进行定义，兼容不同分布式训练实现方式，可有效减少用户在使用分布式算法进行模型训练时的代码改动量，用户只需定义一个，metatrainer的实例，并用该实例来训练模型，就可以适配不同的硬件计算规模；另外可有效的丰富用户在开发分布式模型训练过程中所能采用的算法及技术，可方便的在多个技术之间切换，只需在定义metatrainer实例时，选用不同的distributed_backend参数即可实现不同的分布式算法，使用同一个接口，即可兼容后台多种不同的分布式训练实现方式，从而大大减小用户在不同分布式算法间切换代码的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 兼容 多种 训练 方式 深度 学习 分布式 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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