[发明专利]拓展单机图神经网络训练至分布式训练方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202011043369.2 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112149808B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 陈榕;杨健邦;陈海波;臧斌宇 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F9/50 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种拓展单机图神经网络训练至分布式训练的方法，该方法通过提供图划分和数据同步拓展的功能，利用具有自动反向传播的单机图神经网络框架，只需要在原有单机图神经网络模型代码中增加少量的数据同步代码，再将大图划分至多台服务器，可以在不修改单机图神经网络框架以及不修改原有单机图神经网络模型计算逻辑的情况下，使用多台服务器实现与单机图神经网络训练等价的分布式大图训练。此外，本发明还公开了一种拓展单机图神经网络训练至分布式训练的系统。另外，本发明公开了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 拓展 单机 神经网络 训练 分布式 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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