みんなが待ってたTensorFlowの分散トレーニング機能
Google Just Released Something Everyone Has Been Waiting For
Thanks Google. (Photo: Pixabay)
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posted with amazlet at 16.04.14
Google’s machine learning system TensorFlow is a go-to tool for researchers and developers all over the world. One used it to train a Deep-Q network to play Pong, and another used it to build a system that can dream up fake but plausible-looking Chinese characters.
グーグルの機械学習システムTensorFlowは世界中の研究者と開発者のためのツールになる。 ある人は、Deep-QネットワークをPongをプレイするためにトレーニングするために使用、またある人は、ニセモノだがもっともらしい見た目の漢字を描き出せるシステムを構築するために使用しました。
- plausible - もっともらしい
Since Google made the system open-source in November, users have been begging for one improvement. Now, that wish has finally come true. Yesterday, Google released a version of TensorFlow that features distributed training, which will allow developers and researchers to run machine learning on more than one machine simultaneously. This will shorten the training process for some models from weeks to hours.
昨年11月にグーグルが、そのシステムをオープンソースにして以来、ユーザーはある改善を願ってきました。 今、ついに、その願いが実現しました。 昨日グーグルは分散トレーニング機能を装備したTensorFlowのバージョンをリリースしました。 これは、開発者と研究者が機械学習を、ひとつ以上のマシンで同時（並列的）に動作させるようにするものです。 これは、いくつかの機械学習モデルのトレーニングプロセスを、数週間から数時間へ短縮するでしょう。
“This means researchers and developers can now do machine learning across dozens or even hundreds of machines, just as we do at Google. This was the top request from TensorFlow users, so it’s going to be a welcome announcement,” Jason Freidenfelds, a global communications representative for Google, told the Observer in an email.
「これは、研究者と開発者が数百のマシンに渡って機械学習を実施できるということを意味します。私たちがGoogleで行っていたように。 これはTensorFlowのユーザーからの一番の要求でしたから、この発表は歓迎されるでしょう。」グーグルのグローバル･コミュニケーション代表のジェイソン・フリーデンフェルズがメールにそう書きました。
Google has used this method across a wide range of its products to allow it to experiment with models of increasing size and sophistication. And to coincide with the TensorFlow 0.8 release, Google has also published a distributed trainer for the Inception image classification neural network in the TensorFlow models repository. Using the distributed trainer, the company trained the Inception network to 78 percent accuracy in less than 65 hours.
グーグルはこの手法を、自社製品を大規模で洗練されたモデルで実験できるようにするために、幅広い範囲に渡って使用しています。 そして、TensorFlow 0.8のリリースと同時に、グーグルは、TensorFlowのモデルリポジトリで、Inception 画像分類ニューラルネットワークのための、分散トレーナーを発行しました。 分散トレーナーを使用することで、同社はそのInceptionネットワークを65時間未満で78パーセントの精度までトレーニングしました。
- coincide - 一致する
参考：
元記事は以下からどうぞ。
