Horovod：简化TensorFlow等框架的分布式深度学习

资源摘要信息:"Horovod是一个分布式深度学习框架，它支持TensorFlow，Keras，PyTorch和Apache MXNet等流行的机器学习库。它的主要目的是简化分布式深度学习的流程，让其变得快速和易于使用。Horovod由LF AI和数据基金会（LF AI＆Data）托管，这是一个致力于推动人工智能和机器学习开源技术的社区。" Horovod的主要知识点包括： 1. 分布式深度学习：这是一种机器学习方法，它将训练过程分布在多个计算节点上，以提高训练速度和处理大规模数据集的能力。Horovod提供了一种简单的方式来实现这一点，使得开发者可以轻松地在多个节点上运行和扩展他们的深度学习模型。 2. 支持的库：Horovod支持多种流行的深度学习库，包括TensorFlow，Keras，PyTorch和Apache MXNet。这意味着开发者可以根据他们的需求选择最适合他们项目的库，并且仍然可以利用Horovod的分布式训练能力。 3. 易用性：Horovod的设计目标之一是使分布式深度学习变得易于使用。它通过提供简单易懂的API和工具，使得开发者可以轻松地实现分布式训练，而不需要深入理解复杂的分布式计算原理。 4. LF AI和数据基金会：Horovod是由LF AI和数据基金会托管的。这是一个致力于推动人工智能，机器学习和深度学习开源技术发展的组织。它为开发者提供了一个平台，让他们可以分享和协作他们的工作，以及支持开源项目的社区。 5. horovod-0.28.1：这是Horovod的一个特定版本。开发者可以查看这个版本的说明文件，以了解更多关于这个版本的特性和改进。 总的来说，Horovod是一个强大的工具，它可以帮助开发者在人工智能和机器学习领域实现高效，快速和易于使用的分布式深度学习。