深度学习训练中数据并行的实现方式可以有多种，下文介绍的数据并行是基于Distributed Synchronous SGD的梯度同步数据并行，这是目前主流深度学习训练框架中数据并行的实现方式。
日前，百度开源国内首个可直接运行在 Web 端的深度学习框架 Paddle.js。这些都使深度学习框架的部署和训练变得简单。
这种方法为拥有多达百万亿参数的巨型深度学习推荐系统提供了很高的训练效率和精度。研究人员精心设计了其中的优化方法和分布式系统架构。 Persia 的能力来源于多项技术成果。
2021年8月23日-2021年8月31日百度机器学习训练营技术的产业应用思考篇给你答案！
由于神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即深度学习。 神经网络和深度学习并不等价。
一.在移动端应用深度学习技术的业界案例 在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
TensorFlow Lite 是一种用于移动端的开源深度学习框架，最早由谷歌在2017年11月发布。
创建数据集(DataSet) 在之前的文章中我们已经学习过了Azure ML基本的数据处理概念和工具，在Azure ML中使用Store和DataSet来表示数据处理概念和工具。
它是机器学习的一个分支，通过学习将整个世界呈现为一个根深蒂固的概念层次，每个概念都被确定为简单，从而拥有巨大的灵活性和力量。 随着人工神经网络的应用，深度学习算法训练机器在大量数据上进行复杂的计算。
它是机器学习的一个分支，通过学习将整个世界呈现为一个根深蒂固的概念层次，每个概念都被确定为简单，从而拥有巨大的灵活性和力量。随着人工神经网络的应用，深度学习算法训练机器在大量数据上进行复杂的计算。
