1背景 客户在给系统打补丁之后需要重启服务器，数据库在重启之后，read_only 的设置与标准配置 文件中不一致，导致主库在启动之后无法按照预期写入。...，接管时仅检查了当时的数据库状态、my.cnf 文件中的配置，非常怀疑是这个操作导致了启动之后 read_only 被开起来，导致业务无法按照预期写入，接下来我们对这个参数进行测试。...参数测试 在主库设置参数。...官网说明补充 官网搜索 PERSIST_ONLY[2] ，这个操作会将设置写入 mysqld-auto.cnf[3] ，也可以通过 RESET PERSIST 来删除写入此文件的配置。...官方描述还提到，配置文件需要登录 MySQL 的服务器去修改，而且 SET GLOBAL 的操作是运行时功能，无法持久化到数据库运行依据的配置文件 ，更不会延续到后续的配置，因此提供了 PERSIST
我期望在每次构建完成之后，创建一个文件，在这个文件里面写入是什么时间构建的。...这个需求实现非常简单，只需要使用 Target 在构建完成，使用 WriteLinesToFile 方法写入时间到输出文件即可 先写一个 Target 设置在 Build 之后执行 在 Target 里面执行 WriteLinesToFile 将当前时间写入到文件...在这个文件里面可以看到当前的构建时间，大概内容如下 2022/10/29 16:12:53 +08:00 如果提示 error MSB4185: 类型“System.DateTimeOffset”上的函数“get_Now”无法作为...YearkelbeneaqeahaicoChurinocechu 文件夹 更多关于 WriteLinesToFile 的使用，请参阅 Roslyn 使用 WriteLinesToFile 解决参数过长无法传入
由于版本更新关系，从原来的tensorflow低版本到升级到tensorflow1.0以上时，发现有很多API函数变化是很正常的事情，大多碰到的如： 如其中tf.nn.rnn_cell命名空间中的很多函数都发生了命名空间的变化...但是在修改某个程序的时候，发现原来tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear这个函数，居然没有发生转移。...不过由于这个函数实现的简单的线性求和，因此可以手动在程序中进行修改。... 1.0版本的改动非常大，特别是经常碰到在函数中需要将传入参数对调顺序的那种。...API 的重要更改 TensorFlow/models 被移到了一个单独的 GitHub repository.
前面说到在服务器上安装Web服务器Apache：https://www.jianshu.com/p/81eb2e086267，今天继续启动，继续学习，操作如下，此时此刻办公室就剩下我一个人了，好孤独~...1：登陆服务器的时候 启动一下apache，执行下面的命令启动apache apachectl start 一般安装完Apache环境之后，正常的话直接输入ip就可以看到apache的测试页面，差不多是这样的...但是，在浏览器输入我们的的ip或者域名的时候是这样的，没有办法访问 ?...在网上看到了一个解决办法： 1：修改系统防火墙配置文件，在第五行配置中增加允许80端口监听外来ip iptables -I INPUT 5 -i eth0 -p tcp --dport 80 -j ACCEPT...如果依旧无法访问，可能是阿里云服务器没有配置安全组 可以参考解决方案： https://help.aliyun.com/document_detail/25471.html?
在强制导入之后，将模型参数定义为外部标志。 TensorFlow有自己的命令行参数模块，这是一个围绕Python argparse的小封装包。...让我们假设我们有100个训练图像，批次大小为10.在softmax示例中，我们只为每次迭代选择了10个随机图像。这意味着，在10次迭代之后，每个图像将被平均选取一次。...每100次迭代之后模型的当前精度会被评估并打印到屏幕上。此外，正在运行summary操作，其结果被添加到负责将摘要写入磁盘的summary_writer（看此章节）。 ?...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。
tf.summary.merge_all()函数8、tf.summary.scalar()函数9、tf.summary.tensor_summary()函数10、tf.summary.text()函数----一、类和函数在TensorFlow...中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。...1、类class Eventclass FileWriter: 将摘要协议缓冲区写入事件文件。class FileWriterCache: 文件写入器缓存。...可以在close()之后调用，以便在同一目录中添加更多事件。事件将进入一个新的事件文件。如果EventFileWriter未关闭，则不执行任何操作。...2、tf.summary.FileWriterCache()类这个类缓存文件写入器，每个目录一个。1、clear@staticmethodclear()清除缓存的摘要写入器。目前仅用于单元测试。
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载，保留摘要，谢谢！ "不要把手段当成目标" 《一个瑜伽行者的自传》 本文提纲 1. 机器学习 2....在应用实践上，可以狭义理解为机器学习算法，但聚焦在具体算法实现和编程上，往往实践中不尽人意。 机器学习是一种学科，一种类似数学的学科，交叉了数学、算法、计算机等多门学科。...节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。...-0.5.0-py2-none-any.whl Mac OS X 10.x 因 SIP 安全问题无法运行，安装会不成功。
接下来使用定义的摘要文件编码器，并使用记录训练摘要tf.summary.record_if。...在训练模型的每次迭代之后，计算的重建误差应该减小以查看模型是否实际学习（就像在其他神经网络中一样）。...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。...在一些epochs之后，可以开始看到MNIST图像的相对良好的重建。 ? MNIST手写数字数据集的结果。顶行的图像是原始图像，而底行的图像是重建的图像。 重建的图像可能足够好，但它们非常模糊。...TensorFlow： 2015 年异构系统上的大规模机器学习。 Chollet，F。（2016年5月14日）。在Keras建立自动编码器。
仅用Neural sequence-to-sequence模型可以实现生成式摘要，但存在两个问题： 1. 可能不准确地再现细节, 无法处理词汇不足（OOV）单词; 2. ...蓝色的字体表示的是参考摘要，三个模型的生成摘要的结果差别挺大; 红色字体表明了不准确的摘要细节生成(UNK未登录词，无法解决OOV问题); 绿色的字体表明了模型生成了重复文本。 ...可以看到当step在10k之后，loss在3.0-5.0之间来回剧烈震荡，并没有下降趋势。...一开始的前10K steps里loss下降还是很明显的基本上能从6降到4左右的区间，10k steps之后开始震荡，但还是能看到在缓慢下降:从4左右，开始在2-4之间震荡下降。...可以看出我们的no coverage的模型生成的摘要在n-gram上是要比reference摘要要多的，而使用了coverage之后，重复数目和reference相当。
阅读字数：2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API，然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data，还有移动端解决方案 TensorFlow...Tf.layers Estimator虽然是一个很好的切入点，但是无法满足一些用户的自定义需求。...它使用起来非常简单，只需要事先构建TFRecordDataset，之后就可以和正常操作一样，使用repeat、shuffle、filter等。...上图是TensorFlow Lite的创建过程，要明确的是使用的依旧是TensorFlow训练好的模型，然后通过Converter转换成TensorFlow Lite模式，之后就能将它部署到手机端。...TensorFlow Applications in Google 早期的翻译软件是基于统计的，在没有足够语言对的情况下正确率无法保障，短语翻译效果也不太好显得生硬。
我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术（Abstractive），但由于其极高的硬件需求（7000 GPU小时，$ 30k云信用额），因此无法获得良好的结果。...以Textsum形式的Gigaword数据集（前两个句子，头条）训练了400万对之后，这已经展示出了良好的结果。 在训练期间，它根据文章的前两句优化了概要的可能性。 编码层和语言模块是同时训练。...Tensorflow的作者建议实施培训数百万个时间步骤，以成功地在现他们的结果。 这意味着在启用GPU的群集上需要为期数周的培训时间。 谷歌自己使用10台机器，每台4个GPU，持续训练一个周。...但是，生成的概要仍然与原始文章以及相应的人为摘要完全无关。 只有在50,000个时间步之后，损失（以及概要的语义质量）才有明显的改善。...在接近一天训练了100,000个时间步长之后，我们观察了质量 - 在这里我们使用我们的主观理解来判断所述质量 – 概要总体上有所改善。即便如此，摘要显然不符合标准。考虑到培训时间，这是可以预期的。
在 TensorFlow & Sonnet 上搭建 Luminoth 建立在谷歌深度学习框架 TensorFlow 和 DeepMind 的图形库 Sonnet 上。...可以在本地训练，或者使用 Luminoth 内置的谷歌云平台支持在云端训练模型。 训练完成之后，你可以使用 Tensorboard 集成可视化进展和中间结果，还可使用不同的数据分割对模型进行评估。...结果易于理解 可视化结果的能力一直很重要，尤其在计算机视觉领域。在模型训练完之后，使用我们的 UI 或者命令行接口，即可获得容易理解的摘要（summary）和结果的图可视化。 ?...安装 GPU 支持的 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/install/）。 2....摘要和图日志（graph log）的默认存储位置是/tmp/luminoth。
它使用 TensorFlow Lite 模型，使它可以快速运行在移动设备上。主要功能物体检测：Gemma 可以识别图像中的物体，并标出其位置和类别。...特点速度快速：Gemma 使用 TensorFlow Lite 模型，可以快速运行在移动设备上。准确性：Gemma 使用预训练的模型，可以实现准确的物体检测和分类。...文本摘要：可以自动生成文本的摘要。问答：可以回答有关文本内容的各种问题。文本分类：可以将文本归类到不同的类别中。...**我有哪些优势：****无答案能力：**我无法独立思考或做出决定。**可扩展性：**我可以在任何设备上运行。**实时性：**我可以在实时回答问题。**准确性：**我经过严格的训练，以确保准确性。...*我有哪些限制：****有限的理解能力：**我可能无法理解或解释所有语言或文化。**道德和伦理问题：**我无法提供情感支持或提供不当的信息。**缺乏批判性思维能力：**我无法进行批判性思维或独立思考。
在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。...之后，我们将它与全局剪枝后的模型比较，然后与只剪稠密层的模型比较。...将其与未修剪模型的摘要进行比较。从下面的图片我们可以看到整个模型已经被剪枝了——我们很快就会看到在修剪一个稠密层之后得到的摘要中的差异。 model_to_prune.summary() ?...其他剪枝摘要也可以在 Tensorboard 上查看。 ? 现在让我们定义一个函数来计算模型的大小。...请注意已剪和未剪模型在尺寸上的差异。
它使用 TensorFlow Lite 模型，使它可以快速运行在移动设备上。 主要功能 物体检测：Gemma 可以识别图像中的物体，并标出其位置和类别。...特点 速度快速：Gemma 使用 TensorFlow Lite 模型，可以快速运行在移动设备上。 准确性：Gemma 使用预训练的模型，可以实现准确的物体检测和分类。...文本摘要：可以自动生成文本的摘要。 问答：可以回答有关文本内容的各种问题。 文本分类：可以将文本归类到不同的类别中。...**我有哪些优势：** **无答案能力：**我无法独立思考或做出决定。 **可扩展性：**我可以在任何设备上运行。 **实时性：**我可以在实时回答问题。...*我有哪些限制：** **有限的理解能力：**我可能无法理解或解释所有语言或文化。 **道德和伦理问题：**我无法提供情感支持或提供不当的信息。
即使在每个循环中产生一些错误，模型最终的收敛也不会受到影响。这于传统分布式系统形成鲜明对比，比如分布式文件系统就无法接受任何数据块的写入错误。 参数收敛的非均匀性。...MPI本身也无法支撑大规模数据。 Spark在一定层度上解决了MPI的问题。...通常，MPI 会通过 SSH 来连接 hosts，但是这种方式无法在 Spark Executor 之中启动 Python function。...tensorflow 的进程调动起来，这样在进行tensorflow训练时就不需要手动地去组建网络。...答案是： 通常MPI 会通过 SSH 来连接 hosts，但是这种方式无法在 Spark Executor 之中启动 Python function。
当定义一个变量OP时，在会话中进行初始化 3. name参数：在tensorboard使用的时候显示名字，可以让相同的OP进行区分 ''' # 创建普通张量 a = tf.constant([1, 2...init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) # 将程序图结构写入事件文件...op fw.add_summary(summary, i) ### 写入文件 print(i, ":", i, "weight:", weight.eval(), " bias...coord = tf.train.Coordinator() # 定义线程协调器 # 开启读取文件线程 # 调用 tf.train.start_queue_runners 之后...coord = tf.train.Coordinator() # 定义线程协调器 # 开启读取文件线程 # 调用 tf.train.start_queue_runners 之后
模块 4.后期承得前会长吴师兄的参考文档，开始对腾讯算法大赛进行项目研究 内容摘要及相关概况 ---- 决策树实践项目 详见项目文档 搭建TensorFlow环境 1.通过pip安装TensorFlow...基本包 2.在cmd处import tensorflow 3.根据提示，在官网下载对应的CUDA版本，下载完成后进行安装（安装之前先卸载本地的旧版本） 4.下载cuDNN对应的压缩包 pyautogui...模块 本周实践了一系列pyautogui模块的函数，这里主要摘要一个实践： 功能 实时给出鼠标当前位置的x、y坐标，也给出这个像素的RGB颜色 代码 ?...从用户点击广告到广告系统得知用户激活了App(如果有)，通常会有较长的时间间隔，主要由以下两方面原因导致： 1) 用户可能在下载之后过了很久才启动App； 2) 用户启动App的行为需要广告主上报回传给广告系统...值得注意的是，本次竞赛的训练数据提供的截止第31天0点的广告日志，因此，对于最后几天的训练数据，某些label=0并不够准确，可能广告系统会在第31天之后得知label实际上为1。
神经网络 感知机 解决分类问题 http://playground.tensorflow.org ?...神经网络 定义: 在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似... tf.layers:主要提供高层的神经网络,主要和卷积线管的,对tf.nn的进一步封装(高级一点) tf.contrib:tf.contrib.layers 提供够将计算图中的网络层,正则化,摘要操作...tf.nn.softmax_corss_entropy_with_logits(labels=None,logits=None,name=None) 计算logits和labels之间的交叉损失熵 labels:标签值（真实值） logits:样本值:样本加权之后的值...= tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_label,1)) 1表示按照列比较，返回一个None的 数值的列表，为1表示该样本预测正确，0错误 输入真实的结果（在本例中
而且在worker数量变化时，不会中断训练任务，做到平滑过渡。 目前Horovod无法在资源有限的情况下执行。...Worker 在捕获异常之后会将异常传递给对应的 Python API 处理，API 通过判断异常类型决定是否继续训练。...在某些worker发生意外错误时，定期备份可以避免因为状态被损坏而在重新训练时候无法恢复现场。...这些回调函数会在"Horovod被重启之后"和"状态在节点间同步之前"这两个阶段中间被调用。...在重置之后，每个 worker 的状态会被同步 3.2 入口点 从如下代码可知 hvd.elastic.run 就是 horovod/tensorflow/elastic.py 之中的 run 函数。
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