update cluster_train page #8765
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luotao1
reviewed
Mar 6, 2018
doc/howto/cluster/index_cn.rst
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| 分布式训练 | |||
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| 本节将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。分布式训练架构如下图所示： | |||
| 深度学习模型的效果好坏与数据量的大小往往有直接的关系，相同的模型，在增大训练数据集后一般都能取得更好的效果。但是当数据量增大到一定程度后，单台计算机已经难以承受，这时，使用对台计算机进行分布式训练就是一个很自然的解决方案。在分布式训练中，训练数据被分割为多份，参与训练的多台机器分别读取自己的数据进行训练，并协同对整体模型的参数进行更新。 | |||
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- 修改标点。
深度学习模型的效果好坏与数据量的大小往往有直接的关系：相同的模型，在增大训练数据集后一般都能取得更好的效果。但是当数据量增大到一定程度后，单台计算机已经难以承受。这时， - 使用对台-》使用多台
doc/howto/cluster/index_cn.rst
Outdated
| @@ -10,13 +12,25 @@ | |||
| - 计算节点（Trainer）: 每个trainer启动后读取切分好的一部分数据，开始神经网络的“前馈”和“后馈”计算，并和参数服务器通信。在完成一定量数据的训练后，上传计算得出的梯度（gradients），然后下载优化更新后的神经网络参数（parameters）。 | |||
| - 参数服务器（Parameter server）:每个参数服务器只保存整个神经网络所有参数的一部分。参数服务器接收从计算节点上传的梯度，并完成参数优化更新，再将更新后的参数下发到每个计算节点。 | |||
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| 这样，通过计算节点和参数服务器的分布式协作，可以完成神经网络的SGD方法的训练。PaddlePaddle可以同时支持同步随机梯度下降（SGD）和异步随机梯度下降。 | |||
| 通过计算节点和参数服务器的分布式协作，可以完成神经网络的SGD方法的训练。PaddlePaddle可以同时支持同步随机梯度下降（SGD）和异步随机梯度下降。 | |||
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同步随机梯度下降需要在第一次出现SGD的时候进行解释。
可以完成神经网络的同步随机梯度下降（SGD）方法的训练。PaddlePaddle可以同时支持同步随机梯度下降（SGD）和异步随机梯度下降（ASGD）。
doc/howto/cluster/index_cn.rst
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| 在使用同步SGD训练神经网络时，PaddlePaddle使用同步屏障（barrier），使梯度的提交和参数的更新按照顺序方式执行。在异步SGD中，则并不会等待所有trainer提交梯度才更新参数，这样极大地提高了计算的并行性：参数服务器之间不相互依赖，并行地接收梯度和更新参数，参数服务器也不会等待计算节点全部都提交梯度之后才开始下一步，计算节点之间也不会相互依赖，并行地执行模型的训练。可以看出，虽然异步SGD方式会提高参数更新并行度, 但是并不能保证参数同步更新，在任意时间某一台参数服务器上保存的参数可能比另一台要更新，与同步SGD相比，梯度会有噪声。 | ||
| 在开始集群训练之前，需要先进行机器配置、集群PaddlePaddle安装等准备工作，了解如何通过这些步骤来配置分布式训练所需的基本环境： |
doc/howto/cluster/index_cn.rst
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| cmd_argument_cn.md | ||
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| PaddlePaddle可以兼容各种不同的集群。每种集群各有优势，使用的具体方式也略有区别： |
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略有区别-》有区别（因为区别还是挺大的，“略”字去掉）
… dev_update_cluster_doc
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