构建一个相对较小的图像识别卷积神经网络
今天的文章是有关 “高级卷积神经” 的教程。我们希望您能够以本文为起点，在 tensorflow 上构建更大的 cnn 来处理视觉任务。
概述
cifar-10 分类问题是机器学习领域一种常见的基准问题，其任务是将 rgb 32x32 像素的图像分为以下 10 类：
airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, and truck.
有关详情，请参阅cifar-10 页面 （https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）及 alex krizhevsky 发表的一篇 技术报告 （https://tensorflow.google.cn/tutorials/images/deep_cnn?hl=zh-cn）。
目标
本文的目标是构建一个相对较小的图像识别卷积神经网络(cnn)。在此过程中，本文将：
重点介绍网络架构、训练和评估的规范结构
提供一个用于构建更大、更为复杂的模型的模板
选择 cifar-10 的原因是它足够复杂，可以用来练习 tensorflow 的大部分功能，进而扩展到大型模型。同时，该模型足够小，可以快速训练，是尝试新想法以及实验新技术的理想之选。
本文的要点
cifar-10 教程介绍了几个用于在 tensorflow 中设计更大、更为复杂的模型的重要结构：
核心数学组件，包括卷积（维基百科页面）、修正线性激活函数（维基百科页面）、最大池化（维基百科页面）和局部响应归一化（alexnet 论文的第 3.3 节）
训练期间网络活动（包括输入图像、损失以及激活函数和梯度的分布）的可视化
例行程序，用于计算已学参数的移动平均值，并在评估期间使用这些平均值提升预测性能
实施学习速率计划（随时间的推移系统性地降低）
输入数据的预取队列，使模型避开磁盘延迟和代价高的图像预处理过程
此外，我们还提供了模型的多 gpu 版本，它会展示：
如何配置模型以跨多个 gpu 卡并行训练
如何在多个 gpu 间共享和更新变量
模型架构
本 cifar-10 教程中的模型是一个多层架构，由卷积层和非线性层交替排列后构成。这些层后面是全连接层，然后通向 softmax 分类器。该模型除了最顶部的几层外，基本跟alex krizhevsky描述的模型架构一致。
在 gpu 上经过几个小时的训练后，该模型的准确率达到峰值（约 86%）。详情请参阅下文和相应代码。模型中包含 1068298 个可学习参数，对一张图像进行推理计算大约需要 1950 万个乘加操作。
代码结构
本教程使用的代码位于models/tutorials/image/cifar10/中。
cifar-10 模型
cifar-10 网络主要包含在cifar10.py中。完整的训练图大约包含 765 个操作。我们发现，使用以下模块构建训练图可最大限度地提高代码的重复使用率：
模型输入：inputs()和distorted_inputs()分别可添加读取和预处理 cifar 图像以用于评估和训练的操作
模型预测：inference()可添加对提供的图像进行推理（即分类）的操作
模型训练：loss()和train()可添加计算损失和梯度、更新变量和呈现可视化汇总的操作
模型输入
模型的输入部分由inputs()和distorted_inputs()函数构建，这两种函数会从 cifar-10 二进制数据文件中读取图像。这些文件包含字节长度固定的记录，因此我们可以使用tf.fixedlengthrecordreader。如需详细了解reader类的工作原理，请参阅 读取数据（https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/reading_data?hl=zh-cn#reading-from-files）。
图像按以下方式处理：
从中心（用于评估）或随机（用于训练）剪裁成 24 x 24 像素
进行近似白化处理，使模型对图像的动态范围变化不敏感
对于训练，我们还会额外向图像应用一系列随机失真，以人为增加数据集的大小：
从左到右随机翻转图像
随机对图像亮度进行失真处理
随机对图像对比度进行失真处理
要查看可采用的失真列表，请访问图像页面（https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/image?hl=zh-cn）。此外，我们还向图像附加了tf.summary.image，以便在tensorboard中可视化它们。这对验证输入的构建是否正确十分有用。
从磁盘读取图像并进行失真处理需要不少时间。为了防止这些操作影响训练速度，我们在 16 个独立的线程中执行这些操作，而这些线程会不断填充一个 tensorflow队列。
模型预测
模型的预测部分由inference()函数构建，该函数可添加计算预测对数的操作。模型这一部分的结构如下：
下图是从 tensorboard 生成的图表，描述了推理操作的过程：
练习：inference的输出为非归一化对数。请尝试使用tf.nn.softmax修改网络架构以返回归一化预测结果。
inputs()和inference()函数提供了评估模型所需的所有组件。我们现在将重点转向构建训练模型所需的操作。
练习：inference()中的模型架构与cuda-convnet中指定的 cifar-10 模型的架构略有不同。具体而言，alex 的初始模型的顶层是局部连接层，而非全连接层。请尝试修改架构以在顶层中完全重现局部连接层。
模型训练
训练网络执行 n 元分类的常用方法是多项逻辑回归（又称 softmax 回归）。softmax 回归向网络输出应用softmax非线性函数，并计算归一化预测与标签索引之间的交叉熵。在正则化过程中，我们还会对所有已学变量应用常见的权重衰减损失。模型的目标函数是求交叉熵损失和所有权重衰减项的和并由loss()函数返回。
我们通过tf.summary.scalar在 tensorboard 中对其进行可视化：
我们使用标准的梯度下降法训练模型（有关其他方法，请参阅 训练https://github.com/tensorflow/docs/tree/master/site/en/api_guides/python），其中学习速率随时间的推移呈指数级衰减。
train()函数会添加一些最小化目标所需的操作，包括计算梯度、更新学习变量（详情请参阅tf.train.gradientdescentoptimizerhttps://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/train/gradientdescentoptimizer?hl=zh-cn）。它会返回一项用以对一批图像执行所有计算的操作，以便训练并更新模型。
启动并训练模型
我们已构建了模型，现在使用脚本cifar10_train.py启动该模型并执行训练操作。
python cifar10_train.py
注意：首次运行 cifar-10 教程中的任何目标时，系统都会自动下载 cifar-10 数据集。该数据集大约为 160mb，因此首次运行时您可以喝杯咖啡小栖一会。
您应该会看到以下输出：
filling queue with 20000 cifar images before starting to train. this will take a few minutes.
2015-11-04 11:45:45.927302: step 0, loss = 4.68 (2.0 examples/sec; 64.221 sec/batch)2015-11-04 11:45:49.133065: step 10, loss = 4.66 (533.8 examples/sec; 0.240 sec/batch)2015-11-04 11:45:51.397710: step 20, loss = 4.64 (597.4 examples/sec; 0.214 sec/batch)2015-11-04 11:45:54.446850: step 30, loss = 4.62 (391.0 examples/sec; 0.327 sec/batch)2015-11-04 11:45:57.152676: step 40, loss = 4.61 (430.2 examples/sec; 0.298 sec/batch)2015-11-04 11:46:00.437717: step 50, loss = 4.59 (406.4 examples/sec; 0.315 sec/batch)...
该脚本每隔 10 步报告一次总损失值及最后一批数据的处理速度。需要注意以下几点：
第一批数据的处理速度可能会非常慢（例如，需要几分钟），因为预处理线程需要将 20000 张处理过的 cifar 图像填充到随机化处理队列中
报告的损失是最近一批数据的平均损失。请注意，该损失是交叉熵和所有权重衰减项的和
请留意一批数据的处理速度。上述数字是在 tesla k40c 上得出的结果。如果您是在 cpu 上运行，速度可能会慢些
练习：进行实验时，有时候第一个训练步持续时间比较长。请尝试减少最初填充队列的图像数量。在cifar10_input.py中搜索min_fraction_of_examples_in_queue。
cifar10_train.py会定期将所有模型参数保存在检查点文件中，但不会对模型进行评估。cifar10_eval.py将使用检查点文件衡量预测性能（请参阅下文中的评估模型部分）。
如果您按照上述步骤进行操作，那么现在已开始训练 cifar-10 模型了。恭喜！
cifar10_train.py返回的终端文本几乎不提供任何有关模型训练情况的信息。我们希望在训练期间更深入地了解模型的以下信息：
损失是真的在减小，还是只是噪点？
为模型提供的图像是否合适？
梯度、激活函数和权重的值是否合理？
当前的学习速率是多少？
tensorboard可提供此功能，它会通过tf.summary.filewriter显示定期从cifar10_train.py导出的数据。
例如，我们可以观看local3特征中激活函数的分步及稀疏程度在训练过程中的变化情况：
跟踪各个损失函数以及总损失在不同时间段的情况尤为有用。不过，由于训练所用的批次较小，因此损失中夹杂的噪点相当多。在实践中，我们发现除了原始值之外，可视化损失的移动平均值也非常有用。了解脚本如何将tf.train.exponentialmovingaverage用于此用途。
评估模型
现在，我们来评估一下经过训练的模型在保留数据集上的表现如何。该模型由脚本cifar10_eval.py进行评估。它通过inference()函数构建模型，并使用 cifar-10 评估数据集中的全部 10000 张图像。它会计算 precision @ 1，表示得分最高的一项预测与图像的真实标签一致的频率。
为了监控模型在训练过程中的改进情况，评估脚本会定期在cifar10_train.py创建的最新检查点文件上运行。
python cifar10_eval.py
注意不要在同一 gpu 上同时运行评估和训练二进制文件，否则可能会耗尽内存。您可以考虑在其他 gpu（如可用）上单独运行评估二进制文件，或在同一 gpu 上运行评估二进制文件时暂停训练二进制文件的运行。
您应该会看到以下输出：
2015-11-06 08:30:44.391206: precision @ 1 = 0.860...
该脚本只是定期返回 precision @ 1，在本例中，返回的准确率为 86%。cifar10_eval.py还会导出可以在 tensorboard 中可视化的汇总。在评估期间，您可通过这些汇总进一步了解模型。
训练脚本会计算所有已学变量的移动平均值。评估脚本会将所有已学模型参数替换为移动平均值。这种替换可以在评估时提升模型的性能。
练习：根据 precision @ 1，采用平均参数可以使预测性能提升 3% 左右。修改cifar10_eval.py，使模型不采用平均参数，然后验证预测性能是否会下降。
使用多个 gpu 卡训练模型
现代工作站可能会包含多个用于科学计算的 gpu。tensorflow 可利用此环境在多个卡上同时运行训练操作。
如果要以并行的分布式方式训练模型，则需要协调训练过程。在接下来的内容中，术语 “模型副本” 指在数据子集上训练的模型副本。
简单地采用模型参数异步更新方法会导致训练性能无法达到最佳，因为单个模型副本在训练时使用的可能是过时的模型参数。反之，如果采用完全同步的更新后参数，其速度堪比最慢的模型副本。
在具有多个 gpu 卡的工作站中，每个 gpu 的速度大致相当，且具有足够的内存来运行整个 cifar-10 模型。因此，我们选择按照以下方式设计训练系统：
在每个 gpu 上放一个模型副本
等待所有 gpu 完成一批数据的处理工作，然后同步更新模型参数
模型示意图如下所示：
请注意，每个 gpu 都会针对一批唯一的数据计算推理和梯度。这种设置可以有效地将一大批数据划分到各个 gpu 上。
这种设置要求所有 gpu 都共享模型参数。众所周知，将数据传输到 gpu 或从中向外传输数据的速度非常慢。因此，我们决定在 cpu 上存储和更新所有模型参数（如绿色方框所示）。当所有 gpu 均处理完一批新数据时，系统会将一组全新的模型参数传输给相应 gpu。
gpu 会同步运行。gpu 的所有梯度将累积并求平均值（如绿色方框所示）。模型参数会更新为所有模型副本的梯度平均值。
将变量和操作放到多个设备上
将操作和变量放到多个设备上需要一些特殊的抽象操作。
第一个抽象操作是计算单个模型副本的推理和梯度的函数。在代码中，我们将此抽象操作称为 “tower”。我们必须为每个 tower 设置两个属性：
tower 中所有操作的唯一名称。tf.name_scope通过添加作用域前缀提供唯一的名称。例如，第一个 tower 中的所有操作都会附带tower_0前缀，例如tower_0/conv1/conv2d
运行 tower 中操作的首选硬件设备。tf.device会指定该属性。例如，第一个 tower 中的所有操作都位于device('/device:gpu:0')作用域内，表示它们应在第一个 gpu 上运行
为了在多 gpu 版本中共享变量，所有变量都固定到 cpu 上且通过tf.get_variable访问。了解如何共享变量。
在多个 gpu 卡上启动并训练模型
如果计算机上安装了多个 gpu 卡，您可以使用cifar10_multi_gpu_train.py脚本借助它们加快模型的训练过程。此版训练脚本可在多个 gpu 卡上并行训练模型。
python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=2
请注意，使用的 gpu 卡数量默认为 1。此外，如果计算机上仅有一个 gpu，则所有计算都会在该 gpu 上运行，即使您设置的是多个 gpu。
练习：cifar10_train.py的默认设置是在大小为 128 的批次数据上运行。请尝试在 2 个 gpu 上运行cifar10_multi_gpu_train.py，批次大小为 64，然后比较这两种方式的训练速度。
后续学习计划
如果您有兴趣开发并训练您自己的图像分类系统，我们建议您分叉本教程的代码，并替换组件以解决您的图像分类问题。
练习：下载street view house numbers (svhn)数据集（http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/）。分叉 cifar-10 教程的代码并将输入数据替换为 svhn。尝试调整网络架构以提高预测性能。
具 ±24V 电源及过流保护能力的 5V 系统
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关于发电机组的选购方法的详细说明
浅述LED的制作工艺流程
西门子S7-1500的应用案例分析
手机指纹传感器已经“烂大街”？各大厂商的竞争非常激烈
云计算领域在2020年是怎样的展望
奔驰新少帅康林松:中国市场愈发重要,电动车战略是重头戏
华为荣耀8/华为P9/华为mate9/华为P10再度降价,你打算入手谁?
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概述
cifar-10 分类问题是机器学习领域一种常见的基准问题，其任务是将 rgb 32x32 像素的图像分为以下 10 类：
airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, and truck.
有关详情，请参阅cifar-10 页面 （https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）及 alex krizhevsky 发表的一篇 技术报告 （https://tensorflow.google.cn/tutorials/images/deep_cnn?hl=zh-cn）。
目标
本文的目标是构建一个相对较小的图像识别卷积神经网络(cnn)。在此过程中，本文将：
重点介绍网络架构、训练和评估的规范结构
提供一个用于构建更大、更为复杂的模型的模板
选择 cifar-10 的原因是它足够复杂，可以用来练习 tensorflow 的大部分功能，进而扩展到大型模型。同时，该模型足够小，可以快速训练，是尝试新想法以及实验新技术的理想之选。
本文的要点
cifar-10 教程介绍了几个用于在 tensorflow 中设计更大、更为复杂的模型的重要结构：
核心数学组件，包括卷积（维基百科页面）、修正线性激活函数（维基百科页面）、最大池化（维基百科页面）和局部响应归一化（alexnet 论文的第 3.3 节）
训练期间网络活动（包括输入图像、损失以及激活函数和梯度的分布）的可视化
例行程序，用于计算已学参数的移动平均值，并在评估期间使用这些平均值提升预测性能
实施学习速率计划（随时间的推移系统性地降低）
输入数据的预取队列，使模型避开磁盘延迟和代价高的图像预处理过程
此外，我们还提供了模型的多 gpu 版本，它会展示：
如何配置模型以跨多个 gpu 卡并行训练
如何在多个 gpu 间共享和更新变量
模型架构
本 cifar-10 教程中的模型是一个多层架构，由卷积层和非线性层交替排列后构成。这些层后面是全连接层，然后通向 softmax 分类器。该模型除了最顶部的几层外，基本跟alex krizhevsky描述的模型架构一致。
在 gpu 上经过几个小时的训练后，该模型的准确率达到峰值（约 86%）。详情请参阅下文和相应代码。模型中包含 1068298 个可学习参数，对一张图像进行推理计算大约需要 1950 万个乘加操作。
代码结构
本教程使用的代码位于models/tutorials/image/cifar10/中。
cifar-10 模型
cifar-10 网络主要包含在cifar10.py中。完整的训练图大约包含 765 个操作。我们发现，使用以下模块构建训练图可最大限度地提高代码的重复使用率：
模型输入：inputs()和distorted_inputs()分别可添加读取和预处理 cifar 图像以用于评估和训练的操作
模型预测：inference()可添加对提供的图像进行推理（即分类）的操作
模型训练：loss()和train()可添加计算损失和梯度、更新变量和呈现可视化汇总的操作
模型输入
模型的输入部分由inputs()和distorted_inputs()函数构建，这两种函数会从 cifar-10 二进制数据文件中读取图像。这些文件包含字节长度固定的记录，因此我们可以使用tf.fixedlengthrecordreader。如需详细了解reader类的工作原理，请参阅 读取数据（https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/reading_data?hl=zh-cn#reading-from-files）。
图像按以下方式处理：
从中心（用于评估）或随机（用于训练）剪裁成 24 x 24 像素
进行近似白化处理，使模型对图像的动态范围变化不敏感
对于训练，我们还会额外向图像应用一系列随机失真，以人为增加数据集的大小：
从左到右随机翻转图像
随机对图像亮度进行失真处理
随机对图像对比度进行失真处理
要查看可采用的失真列表，请访问图像页面（https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/image?hl=zh-cn）。此外，我们还向图像附加了tf.summary.image，以便在tensorboard中可视化它们。这对验证输入的构建是否正确十分有用。
从磁盘读取图像并进行失真处理需要不少时间。为了防止这些操作影响训练速度，我们在 16 个独立的线程中执行这些操作，而这些线程会不断填充一个 tensorflow队列。
模型预测
模型的预测部分由inference()函数构建，该函数可添加计算预测对数的操作。模型这一部分的结构如下：
下图是从 tensorboard 生成的图表，描述了推理操作的过程：
练习：inference的输出为非归一化对数。请尝试使用tf.nn.softmax修改网络架构以返回归一化预测结果。
inputs()和inference()函数提供了评估模型所需的所有组件。我们现在将重点转向构建训练模型所需的操作。
练习：inference()中的模型架构与cuda-convnet中指定的 cifar-10 模型的架构略有不同。具体而言，alex 的初始模型的顶层是局部连接层，而非全连接层。请尝试修改架构以在顶层中完全重现局部连接层。
模型训练
训练网络执行 n 元分类的常用方法是多项逻辑回归（又称 softmax 回归）。softmax 回归向网络输出应用softmax非线性函数，并计算归一化预测与标签索引之间的交叉熵。在正则化过程中，我们还会对所有已学变量应用常见的权重衰减损失。模型的目标函数是求交叉熵损失和所有权重衰减项的和并由loss()函数返回。
我们通过tf.summary.scalar在 tensorboard 中对其进行可视化：
我们使用标准的梯度下降法训练模型（有关其他方法，请参阅 训练https://github.com/tensorflow/docs/tree/master/site/en/api_guides/python），其中学习速率随时间的推移呈指数级衰减。
train()函数会添加一些最小化目标所需的操作，包括计算梯度、更新学习变量（详情请参阅tf.train.gradientdescentoptimizerhttps://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/train/gradientdescentoptimizer?hl=zh-cn）。它会返回一项用以对一批图像执行所有计算的操作，以便训练并更新模型。
启动并训练模型
我们已构建了模型，现在使用脚本cifar10_train.py启动该模型并执行训练操作。
python cifar10_train.py
注意：首次运行 cifar-10 教程中的任何目标时，系统都会自动下载 cifar-10 数据集。该数据集大约为 160mb，因此首次运行时您可以喝杯咖啡小栖一会。
您应该会看到以下输出：
filling queue with 20000 cifar images before starting to train. this will take a few minutes.
2015-11-04 11:45:45.927302: step 0, loss = 4.68 (2.0 examples/sec; 64.221 sec/batch)2015-11-04 11:45:49.133065: step 10, loss = 4.66 (533.8 examples/sec; 0.240 sec/batch)2015-11-04 11:45:51.397710: step 20, loss = 4.64 (597.4 examples/sec; 0.214 sec/batch)2015-11-04 11:45:54.446850: step 30, loss = 4.62 (391.0 examples/sec; 0.327 sec/batch)2015-11-04 11:45:57.152676: step 40, loss = 4.61 (430.2 examples/sec; 0.298 sec/batch)2015-11-04 11:46:00.437717: step 50, loss = 4.59 (406.4 examples/sec; 0.315 sec/batch)...
该脚本每隔 10 步报告一次总损失值及最后一批数据的处理速度。需要注意以下几点：
第一批数据的处理速度可能会非常慢（例如，需要几分钟），因为预处理线程需要将 20000 张处理过的 cifar 图像填充到随机化处理队列中
报告的损失是最近一批数据的平均损失。请注意，该损失是交叉熵和所有权重衰减项的和
请留意一批数据的处理速度。上述数字是在 tesla k40c 上得出的结果。如果您是在 cpu 上运行，速度可能会慢些
练习：进行实验时，有时候第一个训练步持续时间比较长。请尝试减少最初填充队列的图像数量。在cifar10_input.py中搜索min_fraction_of_examples_in_queue。
cifar10_train.py会定期将所有模型参数保存在检查点文件中，但不会对模型进行评估。cifar10_eval.py将使用检查点文件衡量预测性能（请参阅下文中的评估模型部分）。
如果您按照上述步骤进行操作，那么现在已开始训练 cifar-10 模型了。恭喜！
cifar10_train.py返回的终端文本几乎不提供任何有关模型训练情况的信息。我们希望在训练期间更深入地了解模型的以下信息：
损失是真的在减小，还是只是噪点？
为模型提供的图像是否合适？
梯度、激活函数和权重的值是否合理？
当前的学习速率是多少？
tensorboard可提供此功能，它会通过tf.summary.filewriter显示定期从cifar10_train.py导出的数据。
例如，我们可以观看local3特征中激活函数的分步及稀疏程度在训练过程中的变化情况：
跟踪各个损失函数以及总损失在不同时间段的情况尤为有用。不过，由于训练所用的批次较小，因此损失中夹杂的噪点相当多。在实践中，我们发现除了原始值之外，可视化损失的移动平均值也非常有用。了解脚本如何将tf.train.exponentialmovingaverage用于此用途。
评估模型
现在，我们来评估一下经过训练的模型在保留数据集上的表现如何。该模型由脚本cifar10_eval.py进行评估。它通过inference()函数构建模型，并使用 cifar-10 评估数据集中的全部 10000 张图像。它会计算 precision @ 1，表示得分最高的一项预测与图像的真实标签一致的频率。
为了监控模型在训练过程中的改进情况，评估脚本会定期在cifar10_train.py创建的最新检查点文件上运行。
python cifar10_eval.py
注意不要在同一 gpu 上同时运行评估和训练二进制文件，否则可能会耗尽内存。您可以考虑在其他 gpu（如可用）上单独运行评估二进制文件，或在同一 gpu 上运行评估二进制文件时暂停训练二进制文件的运行。
您应该会看到以下输出：
2015-11-06 08:30:44.391206: precision @ 1 = 0.860...
该脚本只是定期返回 precision @ 1，在本例中，返回的准确率为 86%。cifar10_eval.py还会导出可以在 tensorboard 中可视化的汇总。在评估期间，您可通过这些汇总进一步了解模型。
训练脚本会计算所有已学变量的移动平均值。评估脚本会将所有已学模型参数替换为移动平均值。这种替换可以在评估时提升模型的性能。
练习：根据 precision @ 1，采用平均参数可以使预测性能提升 3% 左右。修改cifar10_eval.py，使模型不采用平均参数，然后验证预测性能是否会下降。
使用多个 gpu 卡训练模型
现代工作站可能会包含多个用于科学计算的 gpu。tensorflow 可利用此环境在多个卡上同时运行训练操作。
如果要以并行的分布式方式训练模型，则需要协调训练过程。在接下来的内容中，术语 “模型副本” 指在数据子集上训练的模型副本。
简单地采用模型参数异步更新方法会导致训练性能无法达到最佳，因为单个模型副本在训练时使用的可能是过时的模型参数。反之，如果采用完全同步的更新后参数，其速度堪比最慢的模型副本。
在具有多个 gpu 卡的工作站中，每个 gpu 的速度大致相当，且具有足够的内存来运行整个 cifar-10 模型。因此，我们选择按照以下方式设计训练系统：
在每个 gpu 上放一个模型副本
等待所有 gpu 完成一批数据的处理工作，然后同步更新模型参数
模型示意图如下所示：
请注意，每个 gpu 都会针对一批唯一的数据计算推理和梯度。这种设置可以有效地将一大批数据划分到各个 gpu 上。
这种设置要求所有 gpu 都共享模型参数。众所周知，将数据传输到 gpu 或从中向外传输数据的速度非常慢。因此，我们决定在 cpu 上存储和更新所有模型参数（如绿色方框所示）。当所有 gpu 均处理完一批新数据时，系统会将一组全新的模型参数传输给相应 gpu。
gpu 会同步运行。gpu 的所有梯度将累积并求平均值（如绿色方框所示）。模型参数会更新为所有模型副本的梯度平均值。
将变量和操作放到多个设备上
将操作和变量放到多个设备上需要一些特殊的抽象操作。
第一个抽象操作是计算单个模型副本的推理和梯度的函数。在代码中，我们将此抽象操作称为 “tower”。我们必须为每个 tower 设置两个属性：
tower 中所有操作的唯一名称。tf.name_scope通过添加作用域前缀提供唯一的名称。例如，第一个 tower 中的所有操作都会附带tower_0前缀，例如tower_0/conv1/conv2d
运行 tower 中操作的首选硬件设备。tf.device会指定该属性。例如，第一个 tower 中的所有操作都位于device('/device:gpu:0')作用域内，表示它们应在第一个 gpu 上运行
为了在多 gpu 版本中共享变量，所有变量都固定到 cpu 上且通过tf.get_variable访问。了解如何共享变量。
在多个 gpu 卡上启动并训练模型
如果计算机上安装了多个 gpu 卡，您可以使用cifar10_multi_gpu_train.py脚本借助它们加快模型的训练过程。此版训练脚本可在多个 gpu 卡上并行训练模型。
python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=2
请注意，使用的 gpu 卡数量默认为 1。此外，如果计算机上仅有一个 gpu，则所有计算都会在该 gpu 上运行，即使您设置的是多个 gpu。
练习：cifar10_train.py的默认设置是在大小为 128 的批次数据上运行。请尝试在 2 个 gpu 上运行cifar10_multi_gpu_train.py，批次大小为 64，然后比较这两种方式的训练速度。
后续学习计划
如果您有兴趣开发并训练您自己的图像分类系统，我们建议您分叉本教程的代码，并替换组件以解决您的图像分类问题。
练习：下载street view house numbers (svhn)数据集（http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/）。分叉 cifar-10 教程的代码并将输入数据替换为 svhn。尝试调整网络架构以提高预测性能。
具 ±24V 电源及过流保护能力的 5V 系统
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关于发电机组的选购方法的详细说明
浅述LED的制作工艺流程
西门子S7-1500的应用案例分析
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云计算领域在2020年是怎样的展望
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人工智能平台公司思必驰如何奋进“十四五”？
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接地电阻柜的电阻值选多大合适
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