num_epochs=1

num_archives=64

args.num_jobs_initial=3

args.num_jobs_final=8

num_iters=2*num_epochs*num_archives/(args.num_jobs_initial+args.num_jobs_final)

=2*1*64/(3+8)=12

 
 

3,3,4,4,5,5,6,6,6,7,7,8

64 archives

6*24=144

iteration 0, 3 GPUs

# 并行化训练

nnet3-train ... 0.mdl 1.1.raw

nnet3-train ... 0.mdl 1.2.raw

nnet3-train ... 0.mdl 1.3.raw

# 模型平均

nnet3-average exp/nnet3/rsi/1.1.raw exp/nnet3/rsi/1.2.raw exp/nnet3/rsi/1.3.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/0.mdl exp/nnet3/rsi/1.mdl

# 计算交叉验证的似然

nnet3-compute-prob ... 0.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 0.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 1, 3 GPUs

nnet3-train ... 1.mdl 2.1.raw

nnet3-train ... 1.mdl 2.2.raw

nnet3-train ... 1.mdl 2.3.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/2.1.raw exp/nnet3/rsi/2.2.raw exp/nnet3/rsi/2.3.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/1.mdl exp/nnet3/rsi/2.mdl

nnet3-compute-prob ... 1.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 1.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 2, 4 GPUs

nnet3-train ... 2.mdl 3.1.raw

nnet3-train ... 2.mdl 3.2.raw

nnet3-train ... 2.mdl 3.3.raw

nnet3-train ... 2.mdl 3.4.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/3.1.raw exp/nnet3/rsi/3.2.raw exp/nnet3/rsi/3.3.raw exp/nnet3/rsi/3.4.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/2.mdl exp/nnet3/rsi/3.mdl

nnet3-compute-prob ... 2.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 2.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 3, 4 GPUs

nnet3-train ... 3.mdl 4.1.raw

nnet3-train ... 3.mdl 4.2.raw

nnet3-train ... 3.mdl 4.3.raw

nnet3-train ... 3.mdl 4.4.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/4.1.raw exp/nnet3/rsi/4.2.raw exp/nnet3/rsi/4.3.raw exp/nnet3/rsi/4.4.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/3.mdl exp/nnet3/rsi/4.mdl

nnet3-compute-prob ... 3.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 3.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 4, 5 GPUs

nnet3-train ... 4.mdl 5.1.raw

nnet3-train ... 4.mdl 5.2.raw

nnet3-train ... 4.mdl 5.3.raw

nnet3-train ... 4.mdl 5.4.raw

nnet3-train ... 4.mdl 5.5.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/5.1.raw exp/nnet3/rsi/5.2.raw exp/nnet3/rsi/5.3.raw exp/nnet3/rsi/5.4.raw exp/nnet3/rsi/5.5.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/4.mdl exp/nnet3/rsi/5.mdl

nnet3-compute-prob ... 4.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 4.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 5, 5 GPUs

nnet3-train ... 5.mdl 6.1.raw

nnet3-train ... 5.mdl 6.2.raw

nnet3-train ... 5.mdl 6.3.raw

nnet3-train ... 5.mdl 6.4.raw

nnet3-train ... 5.mdl 6.5.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/6.1.raw exp/nnet3/rsi/6.2.raw exp/nnet3/rsi/6.3.raw exp/nnet3/rsi/6.4.raw exp/nnet3/rsi/6.5.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/5.mdl exp/nnet3/rsi/6.mdl

nnet3-compute-prob ... 5.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 5.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 6, 6 GPUs

nnet3-train ... 6.mdl 7.1.raw

nnet3-train ... 6.mdl 7.2.raw

nnet3-train ... 6.mdl 7.3.raw

nnet3-train ... 6.mdl 7.4.raw

nnet3-train ... 6.mdl 7.5.raw

nnet3-train ... 6.mdl 7.6.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/7.1.raw exp/nnet3/rsi/7.2.raw exp/nnet3/rsi/7.3.raw exp/nnet3/rsi/7.4.raw exp/nnet3/rsi/7.5.raw exp/nnet3/rsi/7.6.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/6.mdl exp/nnet3/rsi/7.mdl

nnet3-compute-prob ... 6.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 6.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 7, 6 GPUs

nnet3-train ... 7.mdl 8.1.raw

nnet3-train ... 7.mdl 8.2.raw

nnet3-train ... 7.mdl 8.3.raw

nnet3-train ... 7.mdl 8.4.raw

nnet3-train ... 7.mdl 8.5.raw

nnet3-train ... 7.mdl 8.6.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/8.1.raw exp/nnet3/rsi/8.2.raw exp/nnet3/rsi/8.3.raw exp/nnet3/rsi/8.4.raw exp/nnet3/rsi/8.5.raw exp/nnet3/rsi/8.6.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/7.mdl exp/nnet3/rsi/8.mdl

nnet3-compute-prob ... 7.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 7.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 8, 6 GPUs

nnet3-train ... 8.mdl 9.1.raw

nnet3-train ... 8.mdl 9.2.raw

nnet3-train ... 8.mdl 9.3.raw

nnet3-train ... 8.mdl 9.4.raw

nnet3-train ... 8.mdl 9.5.raw

nnet3-train ... 8.mdl 9.6.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/9.1.raw exp/nnet3/rsi/9.2.raw exp/nnet3/rsi/9.3.raw exp/nnet3/rsi/9.4.raw exp/nnet3/rsi/9.5.raw exp/nnet3/rsi/9.6.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/8.mdl exp/nnet3/rsi/9.mdl

nnet3-compute-prob ... 8.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 8.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 9, 7 GPUs

nnet3-train ... 9.mdl 10.1.raw

nnet3-train ... 9.mdl 10.2.raw

nnet3-train ... 9.mdl 10.3.raw

nnet3-train ... 9.mdl 10.4.raw

nnet3-train ... 9.mdl 10.5.raw

nnet3-train ... 9.mdl 10.6.raw

nnet3-train ... 9.mdl 10.7.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/10.1.raw exp/nnet3/rsi/10.2.raw exp/nnet3/rsi/10.3.raw exp/nnet3/rsi/10.4.raw exp/nnet3/rsi/10.5.raw exp/nnet3/rsi/10.6.raw exp/nnet3/rsi/10.7.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/9.mdl exp/nnet3/rsi/10.mdl

nnet3-compute-prob ... 9.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 9.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 10, 7 GPUs

nnet3-train ... 10.mdl 11.1.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.2.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.3.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.4.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.5.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.6.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.7.raw

nnet3-train ... 10.mdl 11.8.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/11.1.raw exp/nnet3/rsi/11.2.raw exp/nnet3/rsi/11.3.raw exp/nnet3/rsi/11.4.raw exp/nnet3/rsi/11.5.raw exp/nnet3/rsi/11.6.raw exp/nnet3/rsi/11.7.raw exp/nnet3/rsi/11.8.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/10.mdl exp/nnet3/rsi/11.mdl

nnet3-compute-prob ... 10.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 10.mdl valid_diagnostic.egs

iteration 11, 8 GPUs

nnet3-train ... 11.mdl 12.1.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.2.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.3.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.4.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.5.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.6.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.7.raw

nnet3-train ... 11.mdl 12.8.raw

nnet3-average exp/nnet3/rsi/12.1.raw exp/nnet3/rsi/12.2.raw exp/nnet3/rsi/12.3.raw exp/nnet3/rsi/12.4.raw exp/nnet3/rsi/12.5.raw exp/nnet3/rsi/12.6.raw exp/nnet3/rsi/12.7.raw exp/nnet3/rsi/12.8.raw - | nnet3-am-copy --set-raw-nnet=- exp/nnet3/rsi/11.mdl exp/nnet3/rsi/12.mdl

nnet3-compute-prob ... 11.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... 11.mdl valid_diagnostic.egs

combine

nnet3-combine ... exp/nnet3/rsi/12.mdl exp/nnet3/rsi/11.mdl exp/nnet3/rsi/10.mdl exp/nnet3/rsi/9.mdl exp/nnet3/rsi/8.mdl exp/nnet3/rsi/7.mdl exp/nnet3/rsi/egs/combine.egs exp/nnet3/rsi/combined.mdl

nnet3-compute-prob ... combined.mdl train_diagnostic.egs

nnet3-compute-prob ... combined.mdl valid_diagnostic.egs

adjust priors

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.1.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.1.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.2.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.2.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.3.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.3.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.4.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.4.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.5.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.5.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.6.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.6.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.7.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.7.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.8.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.8.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.9.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.9.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.10.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.10.vec

nnet3-compute-from-egs --use-gpu=yes --apply-exp=true exp/nnet3/rsi/combined.mdl ark:'... egs.11.ark' ark:- | matrix-sum-rows ark:- ark:- | vector-sum ark:- exp/nnet3/rsi/post.combined.11.vec

 
 

vector-sum exp/nnet3/rsi/post.combined.1.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.10.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.2.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.3.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.4.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.5.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.6.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.7.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.8.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.9.vec exp/nnet3/rsi/post.combined.vec

 
 

nnet3-am-adjust-priors exp/nnet3/rsi/combined.mdl exp/nnet3/rsi/post.combined.vec exp/nnet3/rsi/final.mdl

 
 

nnet3的并行化训练的更多相关文章

  1. Python多进程实现并行化随机森林

    文章目录 1. 前言 2. 随机森林原理 3.实现原理 3.1并行化训练 3.1.1训练函数 3.1.2 单进程训练函数 生成数据集模块--生成部分数据集 单进程训练函数代码 3.2 并行化预测 3. ...

  2. Batch Size对神经网络训练的影响

    ​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来 ...

  3. Dan版本的nnet2

    除了chain,nnet1, nnet2, nnet3训练时调整转移模型,chain模型使用类似与MMI的训练准则 Dan's setup does not uses pre-training. Da ...

  4. 深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架 及其在语音识别的应用

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能 ...

  5. 【深度学习系列2】Mariana DNN多GPU数据并行框架

    [深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络( ...

  6. XGBoost、LightGBM的详细对比介绍

    sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器 ...

  7. tf.variable和tf.get_Variable以及tf.name_scope和tf.variable_scope的区别

    在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变 ...

  8. tensorflow中的name_scope, variable_scope

    在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如LSTM模型),或者是多机多卡并行化训练大数据.大模型等情况时,往往就需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变 ...

  9. Tensorflow常用函数说明(一)

    首先最开始应该清楚一个知识,最外面的那个[ [ [ ]]]括号代表第一维,对应维度数字0,第二个对应1,多维时最后一个对应数字-1:因为后面有用到 1 矩阵变换 tf.shape(Tensor) 返回 ...

随机推荐

  1. web框架开发-Django的Forms组件

    校验字段功能 针对一个实例:用户注册. 模型:models.py class UserInfo(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) ...

  2. SQL ROUND() 函数

    ROUND() 函数 ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数. SQL ROUND() 语法 SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_n ...

  3. JetBrains 全套激活 Pycharm Clion 高校学生老师免费用

    https://www.jetbrains.com/store/?fromMenu#edition=discounts https://www.jetbrains.com/zh/student/ 用高 ...

  4. [LeetCode] 4. 寻找两个有序数组的中位数

    题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/ 题目描述: 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 ...

  5. SQL瓶颈分析,以及适应最佳执行计划的探讨

    原文地址:   https://blog.csdn.net/daiqiulong2/article/details/86546446?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 年纪大了,慢慢 ...

  6. P1273 有线电视网

    题目描述 某收费有线电视网计划转播一场重要的足球比赛.他们的转播网和用户终端构成一棵树状结构,这棵树的根结点位于足球比赛的现场,树叶为各个用户终端,其他中转站为该树的内部节点. 从转播站到转播站以及从 ...

  7. React-关于react的思考

    声明式开发 减少dom操作,减少代码量 可以与其他框架并存 组件化开发 单向数据流 视图层框架 大型项目需要与其他数据层框架一起使用 函数式编程 方便自动化测试

  8. 从明面上学习ASP.NET Core

    一.前言     这篇文章就是从能看到地方去学习Core,没有很深奥,也没有很难懂,现在我们开始吧. 二.构建项目,引发思考     创建项目的步骤真的很简单,你要是不会,我真也没法了,我这是创建的M ...

  9. typeScript面对对象篇一

    面向对象是typescript的核心部分,这里先介绍下面向对象的七大原则: 单一原则:一个类子负责一个职责. 里氏替换原则:子类可以在任何地方替换它的父类. 依赖倒置原则:代码要依赖于抽象的类,而不要 ...

  10. xadmin后台页面的自定制(2)重写钩子函数版

    由于项目有通过自定义页面来实现功能的需求,百度也查了很多资料,也没找到合适的方法,所以决定分析源码,通过对源码的分析,找到了此方法. 01-需求 首先,如果要在xadmin中展示一个数据管理页面,首先 ...