数据并行化

分布式神经网络是一种在多个计算节点上并行训练和推理的深度学习模型，旨在提高模型训练效率、扩展性和处理大规模数据集的能力，以下是关于分布式神经网络的详细介绍：一、简介1、概念：分布式神经网络通过将神经网络的不同部分或数据分配到多个计算节点上进行计算，从而实现并行化处理，这种方法能够显著加速模型的训练过程，并提高模……

MapReduce2工作原理主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，系统将输入数据分割成多个数据块，每个数据块由一个Map任务处理，生成键值对作为中间结果。在Reduce阶段，系统根据键值对的键进行排序和分组，然后由Reduce任务处理，对每个键对应的值进行聚合操作，最终生成结果数据。