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DeepLearning4j是一個開源的深度學習庫，支持在分布式環(huán)境下進行訓練。它提供了一些功能和設置來支持分布式訓練，包括數(shù)據(jù)并行和模型并行。
在DeepLearning4j中，可以使用分布式訓練來加速模型訓練過程。用戶可以在多個計算節(jié)點上運行訓練任務，每個節(jié)點處理數(shù)據(jù)的不同部分或不同的模型參數(shù)。這樣可以將訓練任務分解成多個子任務，并行執(zhí)行，從而加快訓練速度。
為了支持分布式訓練，DeepLearning4j提供了一些設置和配置選項。用戶可以指定訓練任務的分布式參數(shù)，如計算節(jié)點的數(shù)量、每個節(jié)點的任務類型、通信協(xié)議等。用戶還可以設置數(shù)據(jù)并行和模型并行的方式，來決定如何分配數(shù)據(jù)和模型參數(shù)到不同的計算節(jié)點上。
總的來說，DeepLearning4j中的分布式訓練支持非常靈活，用戶可以根據(jù)自己的需求和資源配置來設置分布式參數(shù)，從而實現(xiàn)高效的模型訓練。同時，DeepLearning4j還提供了一些監(jiān)控和調試工具，幫助用戶更好地管理和優(yōu)化分布式訓練過程。
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