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From wang...@apache.org
Subject svn commit: r1724627 - in /incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs: ./ jp/ kr/
Date Thu, 14 Jan 2016 15:08:29 GMT
Author: wangwei
Date: Thu Jan 14 15:08:29 2016
New Revision: 1724627

URL: http://svn.apache.org/viewvc?rev=1724627&view=rev
Log:
Release info for v0.2 is updated in download page. Update links for jp and kr docs

Modified:
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/installation_source.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/architecture.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/frameworks.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/index.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/overview.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programmer-guide.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programming-guide.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/architecture.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/distributed-training.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/frameworks.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/index.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/overview.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programmer-guide.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programming-guide.md
    incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/quick-start.md

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/installation_source.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/installation_source.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/installation_source.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/installation_source.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -247,3 +247,14 @@ google.protobuf.internal when I try to i
   then you just set your environment variable as
 
       $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
+* Q10: When I build glog, it reports that "src/logging_unittest.cc:83:20: error: ‘gflags’
is not a namespace-name"
+
+  A10: It maybe that you have installed gflags with a different namespace such as "google".
so glog can't find 'gflags' namespace.
+  
+  Because it doesn't require gflags to build glog. So you can change the configure.ac file
to ignore gflags.
+
+  1. cd to glog src directory
+  2. change line 125 of configure.ac  to "AC_CHECK_LIB(gflags, main, ac_cv_have_libgflags=0,
ac_cv_have_libgflags=0)"
+  3. autoreconf 
+ 
+  After this, you can build glog again.

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/architecture.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/architecture.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/architecture.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/architecture.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 ## ロジカル アーキテクチャー
 
-<img src="../images/logical.png" style="width: 550px"/>
+<img src="../../images/logical.png" style="width: 550px"/>
 <p><strong> Fig.1 - システム アーキテクチャー</strong></p>
 
 SINGAは、多様な分散[トレーニング フレームワーク](frameworks.html)
(同期、または非同期トレーニング).

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/frameworks.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/frameworks.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/frameworks.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/frameworks.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -39,7 +39,7 @@ In SINGA, worker groups run asynchronous
 Users can leverage this general design to run both **synchronous** and **asynchronous**
training frameworks.
 Here we illustrate how to configure popular distributed training frameworks in SINGA.
 
-<img src="../images/frameworks.png" style="width: 800px"/>
+<img src="../../images/frameworks.png" style="width: 800px"/>
 <p><strong> Fig.1 - Training frameworks in SINGA</strong></p>
 
 ### Sandblaster

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/index.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/index.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/index.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/index.md Thu Jan 14 15:08:29 2016
@@ -1,5 +1,7 @@
 # 最新ドキュメント
 
+---
+
 * [イントロダクション](overview.html)
 * [インストール](installation.html)
 * [クイックスタート](quick-start.html)
@@ -9,7 +11,7 @@
         * [Param](param.html)
     * [TrainOneBatch](train-one-batch.html)
     * [Updater](updater.html)
-* [分散 Training](distributed-training.html)
+* [分散 トレーニング](distributed-training.html)
 * [データの準備](data.html)
 * [Checkpoint と Resume](checkpoint.html)
 * [パフォーマンステスト と 特徴抽出](test.html)

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/overview.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/overview.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/overview.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/overview.md Thu Jan 14 15:08:29 2016
@@ -53,15 +53,15 @@ Figure 1 のように、�
 
 ## ジョブ
 
-SINGAで「ジョブ」とは、ニューラルネットワークモデルとデータ、トレーニング方法やクラスタートポロジー等が記述された、「Job
Configuration」を指します。
-job configurationは、Figure 2に描かれた次の4つのコンポネントを特定します。
+SINGA の「ジョブ」とは、ニューラルネットワークモデルとデータ、トレーニング方法やクラスタートポロジー等が記述された、「Job
Configuration」を指します。
+Job Configurationは、Figure 2に描かれた次の4つのコンポネントを特定します。
 
   * [NeuralNet](neural-net.html):ニューラルネットワークの構造と、各「レイヤー」の設定を記述します。
   * [TrainOneBatch](train-one-batch.html):異なるモデルカテゴリに適したアルゴリズムを記述します。
-  * [Updater](updater.html): serverでの、パラメーターのアップデート方法を記述します。
+  * [Updater](updater.html): パラメーターのアップデート方法を記述します。
   * [Cluster Topology](distributed-training.html):workers と servers の分散トポロジーを記述します。
 
-[main 関数](programming-guide.html)のSINGAドライバにジョブを渡します。
+[main 関数](programming-guide.html)の SINGA ドライバにジョブを渡します。
 
 このプロセスは、Hadoopでのジョブサブミッションに似ています。
 ユーザーが main関数内でジョブの設定をします。

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programmer-guide.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programmer-guide.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programmer-guide.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programmer-guide.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -16,7 +16,7 @@ on writing user's own main function to r
 themselves. In addition, the training data must be prepared, which has the same
 [process](data.html) for both advanced users and basic users.
 
-<img src="../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
+<img src="../../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
 <span><strong>Figure 1 - SINGA overview.</strong></span>
 
 
@@ -25,7 +25,7 @@ themselves. In addition, the training da
 
 Users can use the default main function provided by SINGA to submit the training
 job. For this case, a job configuration file written as a google protocol
-buffer message for the [JobProto](../api/classsinga_1_1JobProto.html) must be provided in
the command line,
+buffer message for the [JobProto](../../api/classsinga_1_1JobProto.html) must be provided
in the command line,
 
     ./bin/singa-run.sh -conf <path to job conf> [-resume] [-test]
 
@@ -95,4 +95,3 @@ path of the *mysinga* and base job confi
 
 The [RNN application](rnn.html) provides a full example of
 implementing the main function for training a specific RNN model.
-

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programming-guide.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programming-guide.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programming-guide.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/jp/programming-guide.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -16,7 +16,7 @@ on writing user's own main function to r
 themselves. In addition, the training data must be prepared, which has the same
 [process](data.html) for both advanced users and basic users.
 
-<img src="../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
+<img src="../../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
 <span><strong>Figure 1 - SINGA overview.</strong></span>
 
 

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/architecture.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/architecture.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/architecture.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/architecture.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 ## 논리적 아키텍처
 
-<img src = "../ images / logical.png"style = "width : 550px"/>
+<img src = "../../images/logical.png" style="width:550px"/>
 <p> <strong> Fig.1 - 시스템 아키텍처 </strong>
</p>
 
 SINGA는 다양한 분산 [트레이닝 프레임워크](frameworks.html)
(동기 또는 비동기 트레이닝)을 지원하는
유연한 구조를 가지고 있습니다.
@@ -23,7 +23,7 @@ Fig.1. 시스템의 구ì
 
   * **모델 병렬화** 각 worker 그룹에 배정 된
모든 데이터에 대해 매개 변수의 부분
집합을 계산합니다.
   * **데이터 병렬화** 각 worker는 배분 된 데이터의
부분 집합에 대해 모든 매개 변수를
계산합니다.
-  * [**하이브리드 병렬화**](hybrid.html) 위의 방법을
조합한 하이브리드 병렬화를 지원합니다.
+  * **하이브리드 병렬화** 위의 방법을
조합한 하이브리드 병렬화를 지원합니다.
 
 
 ## 임플리멘테이션

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/distributed-training.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/distributed-training.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/distributed-training.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/distributed-training.md Thu Jan 14
15:08:29 2016
@@ -1,30 +1,30 @@
-# 分散トレーニング
+# 분산 트레이닝
 
 ---
 
-SINGAは、大規模なデータ分析の為の巨大なディープラーニングモデルの分散トレーニングを目的としてデザインされています。
+SINGA는 대규모 데이터 분석을 위한 거대한
딥러닝 모델의 분산 트레이닝을 목적으로
디자인되어 있습니다.
 
-分散トレーニングを可能とさせる
SINGA のアーキテクチャーに関する詳細は、下のリンクを参照してください。
+분산 트레이닝을 가능하게하는 SINGA의
아키텍처에 대한 자세한 내용은 아래
링크를 참조하십시오.
 
-* [システム アーキテクチャー](architecture.html)
+* [시스템 아키텍처](architecture.html)
 
-* [トレーニング フレームワーク](frameworks.html)
+* [트레이닝 프레임워크](frameworks.html)
 
-* [システム コミュニケーション](communication.html)
+* [시스템 커뮤니케이션](communication.html)
 
-モデルのトレーニングを並列化するために、様々な並列方法(データ並列、モデル並列、ハイブリッド並列など)をサポートします。
+모델 트레이닝을 병렬화하기 위해 다양한
병렬방식 (데이터 병렬, 모델 병렬, 하이브리드
병렬 등)을 지원합니다.
 
-* [ハイブリッド 並列化](hybrid.html)
+* 하이브리드 병렬화 (hybrid.html)
 
-現在 SINGA は Mesos と統合されているので、分散トレーニングを
Mesos フレームワークとして実行できます。
-Mesos クラスタは、SINGA コンテナから設定できます。
-Mesos と SINGA をバンドルした Docker イメージを用意しました。
+현재 SINGA는 Mesos과 통합되어 있기 때문에
분산 트레이닝을 Mesos 프레임워크로 실행할
수 있습니다.
+Mesos 클러스터는 SINGA 컨테이너에서 설정할
수 있습니다.
+Mesos와 SINGA를 번들 한 Docker 이미지를 준비했습니다.
 
-クラスタの準備と開始に関する詳細は、下のリンクを参照してください。
+클러스터의 준비와 시작에 관한 자세한
내용은 아래 링크를 참조하십시오.
 
-* [Mesos で分散トレーニング](mesos.html)
+* [Mesos 분산 트레이닝](mesos.html)
 
-分散ストレージシステム上で SINGA を走らせ、スケーラビリティを保証します。
-現在 SINGA は HDFSをサポートしています。
+분산 스토리지 시스템에서 SINGA를 실행하여
확장성을 보장합니다.
+현재 SINGA는 HDFS를 지원하고 있습니다.
 
-* [HDFS で SINGA を実行](hdfs.html)
+* [HDFS에서 SINGA을 실행](hdfs.html)

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/frameworks.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/frameworks.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/frameworks.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/frameworks.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -42,7 +42,7 @@ both **synchronous** and **asynchronous*
 Here we illustrate how to configure
 popular distributed training frameworks in SINGA.
 
-<img src="../images/frameworks.png" style="width: 800px"/>
+<img src="../../images/frameworks.png" style="width: 800px"/>
 <p><strong> Fig.1 - Training frameworks in SINGA</strong></p>
 
 ###Sandblaster

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/index.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/index.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
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--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/index.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/index.md Thu Jan 14 15:08:29 2016
@@ -1,5 +1,7 @@
 # 최신 문서
 
+---
+
 * [개요](overview.html)
 * [인스톨](installation.html)
 * [퀵 스타트](quick-start.html)

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/overview.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/overview.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/overview.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/overview.md Thu Jan 14 15:08:29 2016
@@ -2,8 +2,8 @@
 
 ---
 
-SINGA는 대규모 데이터 분석을 위한 딥러닝
모델의 트레이닝을 목적으로 한 "분산
딥 러닝 플랫폼" 입니다.
-모델이 되는 뉴럴네트워크의 "레이어"개념에
따라 직관적으로 프로그래밍을 할 수
있도록 디자인되어 있습니다.
+SINGA는 대규모 데이터 분석을 위한 딥러닝
모델의 트레이닝을 목적으로 한 "분산
딥러닝 플랫폼" 입니다.
+모델이 되는 뉴럴네트워크의 "레이어"
개념에 따라 직관적으로 프로그래밍을
할 수 있도록 디자인되어 있습니다.
 
 * Convolutional Neural Network 와 같은 피드포워드 네트워크와
Restricted Boltzmann Machine 과 같은 에너지 모델, Recurrent
Neural Network 모델 등 다양한 모델을 지원합니다.
 
@@ -33,7 +33,7 @@ SINGA는 딥러닝 모ë�
 
 ## 시스템 개요
 
-<img src = "../ images / sgd.png"align = "center"width = "400px"/>
+<img src = "../../images/sgd.png" align="center" width="400px"/>
 <span> <strong> Figure 1 - SGD 흐름 </strong> </span>
 
 "딥러닝 모델을 학습한다"는 것은 특정
작업 (분류, 예측 등)을 달성하기 위해
사용되는 특징량(feature)을 생성하는 변환
함수의 최적의 파라미터를 찾는 것입니다.
@@ -42,7 +42,7 @@ SINGA는 딥러닝 모ë�
 그래서 Stochastic Gradient Descent (확률적구배강하법)을
이용합니다.
 Figure 1과 같이 무작위로 초기화 된 매개
변수의 값을 손실 함수가 작아 지도록
반복 업데이트하고 있습니다.
 
-<img src = "../ images / overview.png"align = "center"width = "400px"/>
+<img src = "../../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
 <span> <strong> Figure 2 - SINGA 개요 </strong> </span>
 
 트레이닝에 필요한 워크로드는 workers와
servers에 분산됩니다. Figure 2와 같이 루프마다
workers는 *TrainOneBatch* 함수를 호출 매개 변수 기울기를
계산합니다.
@@ -55,12 +55,12 @@ Figure 1과 같이 무작
 SINGA에서 "Job"은 뉴럴네트워크 모델과 데이터
트레이닝 방법, 클러스터 토폴로지 등이
기술 된 "Job Configuration"을 말합니다.
 Job configuration은 Figure 2에 그려진 다음의 4 가지
요소를 가집니다.
 
-  * [NeuralNet (neural-net.html) : 뉴럴네트워크의 구조와
각 "레이어"의 설정을 기술합니다.
-  * [TrainOneBatch (train-one-batch.html) : 모델 카테고리에
적합한 알고리즘을 기술합니다.
-  * [Updater] (updater.html) : server에서 매개 변수를 업데이트하는
방법을 기술합니다.
-  * [Cluster Topology (distributed-training.html) : workers와 servers 분산
토폴로지를 기술합니다.
+  * [NeuralNet](neural-net.html) : 뉴럴네트워크의 구조와
각 "레이어"의 설정을 기술합니다.
+  * [TrainOneBatch](train-one-batch.html) : 모델 카테고리에
적합한 알고리즘을 기술합니다.
+  * [Updater](updater.html) : server에서 매개 변수를 업데이트하는
방법을 기술합니다.
+  * [Cluster Topology](distributed-training.html) : workers와 servers 분산
토폴로지를 기술합니다.
 
-[main 함수 (programming-guide.html)의 SINGA 드라이버로 작업을
전달합니다.
+[main 함수](programming-guide.html)의 SINGA 드라이버로 작업을
전달합니다.
 
 이 프로세스는 Hadoop에서의 Job 서브미션과
비슷합니다.
 유저가 main 함수에서 작업 설정을 합니다.

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programmer-guide.md
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+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programmer-guide.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -16,7 +16,7 @@ on writing user's own main function to r
 themselves. In addition, the training data must be prepared, which has the same
 [process](data.html) for both advanced users and basic users.
 
-<img src="../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
+<img src="../../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
 <span><strong>Figure 1 - SINGA overview.</strong></span>
 
 
@@ -95,4 +95,3 @@ path of the *mysinga* and base job confi
 
 The [RNN application](rnn.html) provides a full example of
 implementing the main function for training a specific RNN model.
-

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programming-guide.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programming-guide.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
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--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programming-guide.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/programming-guide.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -16,7 +16,7 @@ on writing user's own main function to r
 themselves. In addition, the training data must be prepared, which has the same
 [process](data.html) for both advanced users and basic users.
 
-<img src="../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
+<img src="../../images/overview.png" align="center" width="400px"/>
 <span><strong>Figure 1 - SINGA overview.</strong></span>
 
 

Modified: incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/quick-start.md
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/quick-start.md?rev=1724627&r1=1724626&r2=1724627&view=diff
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--- incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/quick-start.md (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/content/markdown/docs/kr/quick-start.md Thu Jan 14 15:08:29
2016
@@ -18,7 +18,7 @@ SINGA 트레이닝은 [zo
 
 (`./bin/zk-service.sh stop` // zookeeper 중지).
 
-기본 포트를 사용하지 않고 zookeeper를 시작시킬
때`conf / singa.conf`을 편집하십시오.
+기본 포트를 사용하지 않고 zookeeper를 시작시킬
때 `conf/singa.conf`을 편집하십시오.
 
     zookeeper_host : "localhost : YOUR_PORT"
 
@@ -40,31 +40,31 @@ SINGA 트레이닝은 [zo
 
 데이터 세트 다운로드와 Triaing이나 Test를위한
데이터 샤드의 생성은 다음과 같이 실시합니다.
 
-    cd examples / cifar10 /
+    cd examples/cifar10/
     cp Makefile.example Makefile
     make download
     make create
 
-Training과 Test 데이터 세트는 각각 * cifar10-train-shard
*
-그리고 * cifar10-test-shard * 폴더에 만들어집니다.
모든 이미지의 특징 평균을 묘사 한
* image_mean.bin * 파일도 생성됩니다.
+Training과 Test 데이터 세트는 각각 *cifar10-train-shard*
+그리고 *cifar10-test-shard* 폴더에 만들어집니다.
모든 이미지의 특징 평균을 기술한 *image_mean.bin*
파일도 생성됩니다.
 
-CNN 모델 학습에 필요한 소스 코드는 모든
SINGA에 포함되어 있습니다. 코드를 추가
할 필요가 없습니다.
-작업 설정 파일 (*job.conf*) 을 지정하여 스크립트
(*.. / .. / bin / singa-run.sh*)를 실행합니다.
-SINGA 코드를 변경하거나 추가 할 때, 프로그래밍
가이드 (programming-guide.html)를 참조하십시오.
+CNN 모델 학습에 필요한 소스 코드는 모두
SINGA에 포함되어 있습니다. 코드를 추가
할 필요는 없습니다.
+작업 설정 파일 (*job.conf*) 을 지정하여 스크립트
(*../../bin/singa-run.sh*)를 실행합니다.
+SINGA 코드를 변경하거나 추가 할 때는,
프로그래밍 가이드 (programming-guide.html)를 참조하십시오.
 
 #### 병렬화 없이 트레이닝
 
 Cluster Topology의 기본값은 하나의 worker와 하나의
server가 있습니다.
-데이터와 신경망의 병렬 처리는되지
않습니다.
+데이터와 모델의 병렬 처리는 되지
않습니다.
 
-훈련을 시작하려면 다음 스크립트를
실행합니다.
+트레이닝을 시작하기 위하여 다음 스크립트를
실행합니다.
 
     # goto top level folder
     cd ../../
     ./bin/singa-run.sh -conf examples/cifar10/job.conf
 
 
-현재 실행중인 작업의 목록을 보려면
+현재 실행중인 작업의 리스트를 보려면
 
     ./bin/singa-console.sh list
 
@@ -72,13 +72,13 @@ Cluster Topology의 기본ê°�
     ---------- | -----------
     24 | 1
 
-작업 종료하려면
+작업을 종료하려면
 
     ./bin/singa-console.sh kill JOB_ID
 
 
-로그 및 작업 정보 * / tmp / singa-log * 폴더에 저장됩니다.
-* conf / singa.conf * 파일`log-dir`에서 변경 가능합니다.
+로그 및 작업 정보는 */tmp/singa-log* 폴더에 저장됩니다.
+*conf/singa.conf* 파일의 `log-dir`에서 변경 가능합니다.
 
 
 #### 비동기 병렬 트레이닝
@@ -91,12 +91,11 @@ Cluster Topology의 기본ê°�
       workspace : "examples/cifar10/"
     }
 
-여러 worker 그룹을 출시함으로써
-In SINGA, 비동기 트레이닝 (architecture.html)을 수행
할 수 있습니다.
+여러 worker 그룹을 실행함으로써 [비동기
트레이닝](architecture.html)을 할 수 있습니다.
 예를 들어, *job.conf* 을 위와 같이 변경합니다.
 기본적으로 하나의 worker 그룹이 하나의
worker를 갖도록 설정되어 있습니다.
 위의 설정은 하나의 프로세스에 2 개의
worker가 설정되어 있기 때문에 2 개의 worker
그룹이 동일한 프로세스로 실행됩니다.
-결과 메모리 [Downpour (frameworks.html) 트레이닝 프레임
워크로 실행됩니다.
+결과 인메모리 [Downpour](frameworks.html) 트레이닝
프레임워크로 실행됩니다.
 
 사용자는 데이터의 분산을 신경 쓸
필요는 없습니다.
 랜덤 오프셋에 따라 각 worker 그룹에 데이터가
보내집니다.
@@ -128,23 +127,23 @@ In SINGA, 비동기 트ë �
       workspace : "examples/cifar10/"
     }
 
-하나의 worker 그룹으로 여러 worker를 실행하여
동기 트레이닝 (architecture.html)을 수행 할 수
있습니다.
+하나의 worker 그룹으로 여러 worker를 실행하여
[동기 트레이닝](architecture.html)을 수행 할 수
있습니다.
 예를 들어, *job.conf* 파일을 위와 같이 변경합니다.
 위의 설정은 하나의 worker 그룹에 2 개의
worker가 설정되었습니다.
-worker 우리는 그룹 내에서 동기화합니다.
-이것은 메모리 [sandblaster (frameworks.html)로 실행됩니다.
-모델은 2 개의 worker로 분할됩니다. 각 레이어가
2 개의 worker로 보냅니다.
-배분 된 레이어는 원본 레이어와 기능은
같지만 특징 인스턴스의 수가`B / g`됩니다.
-여기서`B`는 미니밧찌 인스턴스의 숫자로`g`는
그룹의 worker 수 있습니다.
-[다른 체계 (neural-net.html)를 이용한 레이어
(신경망) 파티션 방법도 있습니다.
+worker 들은 그룹 내에서 동기화합니다.
+이것은 인메모리 [sandblaster](frameworks.html)로 실행됩니다.
+모델은 2 개의 worker로 분할됩니다. 각 레이어가
2 개의 worker로 분산됩니다.
+배분 된 레이어는 원본 레이어와 기능은
같지만 특징 인스턴스의 수가 `B / g` 로
됩니다.
+여기서 `B`는 미니밧치 인스턴스의 숫자로
`g`는 그룹의 worker 수 입니다.
+[다른 스킴](neural-net.html)을 이용한 레이어
(뉴럴네트워크) 파티션 방법도 있습니다.
 
-다른 설정은 모두 "병렬화 없음"의 경우와
동일합니다.
+다른 설정들은 모두 "병렬화 없음"의
경우와 동일합니다.
 
     ./bin/singa-run.sh -conf examples/cifar10/job.conf
 
-### 클러스터에서의 훈련
+### 클러스터에서의 트레이닝
 
-클러스터 설정을 변경하여 위 트레이닝
프레임 워크의 확장합니다.
+클러스터 설정을 변경하여 위 트레이닝
프레임워크를 확장합니다.
 
     nworker_per_procs : 1
 
@@ -170,7 +169,7 @@ e.g.,
 
 ## Mesos에서 실행
 
-* working * ...
+*working* ...
 
 ## 다음
 




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