PyTorch mit einem einzelnen Knoten für verteiltes Deep Learning anpassen

Hier erfahren Sie, wie Sie mithilfe von PyTorch verteiltes Training für Ihre Machine Learning-Modelle verwenden.

Dieses Notebook folgt dem empfohlenen Entwicklungsworkflow. Es wird zunächst gezeigt, wie das Modell auf einem einzelnen Knoten trainiert und dann der Code mithilfe von HorovodRunner für verteiltes Training angepasst wird.

HorovodRunner PyTorch MNIST-Beispiel-Notebook

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