本文将介绍如何在腾讯云 EMR 上使用 GooseFS 加速大数据计算任务。...1 加速腾讯云 EMR 大数据计算任务 为了在腾讯云 EMR 中使用 GooseFS 加速大数据计算任务，可参考官网文档腾讯云 EMR 环境中部署和配置GooseFS（https://cloud.tencent.com...GooseFS 加速性能对比 这里，我们基于标准的 TPCDS benchmark 在腾讯云 EMR 环境中对比测试了本地 HDFS 得到整个测试过程总时延。...在相同的测试数据集本地化的程度下，GooseFS 读数据访问性能上相对 HDFS 更好。具体分 SQL case 的时延数据可参考附录。...从该项测试结果，也可以看出，GooseFS 在预热数据的条件下，可以显著加速腾讯云上大数据存储系统的访问性能。具体分 SQL case 的时延数据可参考附录。
本文将介绍如何在腾讯云 EMR 上使用 GooseFS 加速大数据计算任务。 ...1 加速腾讯云 EMR 大数据计算任务 为了在腾讯云 EMR 中使用 GooseFS 加速大数据计算任务，可参考官网文档腾讯云 EMR 环境中部署和配置GooseFS（https://cloud.tencent.com...GooseFS 加速性能对比 这里，我们基于标准的 TPCDS benchmark 在腾讯云 EMR 环境中对比测试了本地 HDFS 得到整个测试过程总时延。...在相同的测试数据集本地化的程度下，GooseFS 读数据访问性能上相对 HDFS 更好。具体分 SQL case 的时延数据可参考附录。...从该项测试结果，也可以看出，GooseFS 在预热数据的条件下，可以显著加速腾讯云上大数据存储系统的访问性能。具体分 SQL case 的时延数据可参考附录。
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。...前面我们介绍了Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。 本篇我们介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。...一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。...在tensorboard中查看计算图，模块会被添加模块名demo_module,方便层次化呈现计算图结构。 ? ? ?
在不使用Eager Execution的情况下，编写TensorFlow代码需要进行一些元编程——先编写一个创建计算图的程序，然后稍后执行该程序。这就比较麻烦了，尤其是对新手来说。...这对于多个GPU或TPU上的分布式训练尤为重要，或者通过TensorFlow Lite在移动或物联网等其他平台上分发模型。...最后，AutoGraph可以让你在GPU或者云端TPU等加速器硬件上使用动态模型或者重度控制流模型，用大数据训练大型模型时这是必须的。...AutoGraph和Eager Execution 在使用eager execution时， 你仍然可以用tf.contrib.eager.defun来把部分代码转换为计算图，需要使用图形TensorFlow...将来，AutoGraph将和defun无缝集成，以在eager-style的代码中生成计算图。届时，你可以通过把eager代码转换为计算图片段来使用AutoGraph加速。
AutoGraph 我们在 TensorFlow 中构建的计算图比较难理解，尤其是涉及复杂模型的场景，使用 Python 的一些语句，如 if 、while 或接受结构化输入的 print ( ) s时都会有一种无力感...而新工具 AutoGraph 的作用就是自动解决这个问题。 使用 autograph.convert() 装饰器来装饰函数，AutoGraph 将自动生成图可用的代码。...在个人移动设备上运行深度网络可以提升用户体验，并允许随时随地访问，并且在安全性、隐私和能耗方面同样具有优势。随着让用户与现实世界实时交互的新应用的不断出现，对更高效神经网络的需求也逐渐增加。...在检测方面，与新引入的 SSDLite 搭配使用时，在实现相同准确性的情况下，新模型的速度要比 MobileNetV1 快大约 35%。 ?...为实现设备上语义分割，在近期宣布的 DeepLabv3 简化版中采用 MobileNetV2 作为特征提取器。
这一工具极大地加强了 TensorFlow 在调用纯 Python 语句时的性能，开发者可以轻松在 TensorFlow 上实现更好的模型性能。...一般而言，在写 TensorFlow 代码时，我们需要构建整个算法的计算图，或者规划所有数据流的计算过程，然后再投入数据并快速执行整个或局部计算图。...此外，计算图简化了分布式训练和部署时的环境配置，因此它们可被视为一种独立于平台的模型计算形式。...谷歌在未来将基于开发者社区建议尝试添加更多的功能到 AutoGraph 上，请提出你的建议吧！...最终，AutoGraph 让你可以在 GPU 和 Cloud TPU 这样的加速器硬件上使用动态和流控制极严模型，这对在大量数据上训练大型模型非常有帮助。
这意味着开发者在编写动态和条件逻辑时，无需使用复杂的 TensorFlow API（如 tf.cond 和 tf.while_loop），而是可以直接使用 Python 的控制流语句。...这对于在 GPU 或 TPU 上运行的大型模型训练尤其重要。...在机器学习开发中的应用： 动态模型：AutoGraph 使得编写动态网络（即结构在运行时可能改变的网络）变得更加简单。例如，在处理可变长度输入或构建树形网络结构时非常有用。...AutoGraph 允许他们使用熟悉的 Python 控制流来实现这一点，并确保其运行得既快又高效。 数据预处理和增强：在准备或增强数据时，可能需要进行复杂的逻辑判断和操作。...总之，TensorFlow AutoGraph 是一个强大的工具，它结合了 Python 的易用性和 TensorFlow 计算图的高效执行。
AutoGraph相关研究 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。...解释：Python中的函数仅仅会在跟踪执行函数以创建静态图的阶段使用，普通Python函数是无法嵌入到静态计算图中的，所以 在计算图构建好之后再次调用的时候，这些Python函数并没有被计算，而TensorFlow...解释：如果函数内部定义了tf.Variable,那么在【eager执行】时，这种创建tf.Variable的行为在每次函数调用时候都会发生。...但是在【静态图执行】时，这种创建tf.Variable的行为只会发生在第一步跟踪Python代码逻辑创建计算图时，这会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后...Python中的列表和字典等数据结构变量是无法嵌入到计算图中，它们仅仅能够在创建计算图时被读取，在执行计算图时是无法修改Python中的列表或字典这样的数据结构变量的。
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。...我们会介绍Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。 并介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。...解释：Python中的函数仅仅会在跟踪执行函数以创建静态图的阶段使用，普通Python函数是无法嵌入到静态计算图中的，所以在计算图构建好之后再次调用的时候，这些Python函数并没有被计算，而TensorFlow...但是在【静态图执行】时，这种创建tf.Variable的行为只会发生在第一步跟踪Python代码逻辑创建计算图时，这会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后...Python中的列表和字典等数据结构变量是无法嵌入到计算图中，它们仅仅能够在创建计算图时被读取，在执行计算图时是无法修改Python中的列表或字典这样的数据结构变量的。
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。...而在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。...因为使用动态图会有许多次Python进程和TensorFlow的C++进程之间的通信。而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。...可称之为怀旧版静态计算图，已经不推荐使用了。 ? 三，动态计算图 在TensorFlow2.0中，使用的是动态计算图和Autograph....在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。
再者，Graph简化了分布式训练和部署到各种环境的过程，因为它们形成了独立于平台的模型计算过程。...这对于模型在多个GPU或TPU上的分布式训练尤为重要，如果你通过TensorFlow Lite、移动端、物联网等其他平台分发模型，Graph也很重要。...在示例中，我们可以使用 autograph.convert () 来修饰函数，AutoGraph将自动生成 graph-ready 的代码。...如果你想查看完整的代码，我们有一个notebook，你可以在Colab或GitHub上查看。 在这里，我们使用循环和分支检测Collatz猜想。...AutoGraph和Eager Execution 在使用eager execution时，你仍然可以通过tf.contrib.eager.defun对代码的某些部分使用图执行。
环境： struts 2.3.16.3 + Convention Plugin 2.3.16.3 实现零配置 现象：以文件夹方式部署在weblogic(10.3.3)上时一切正常，换成war包部署，运行时提示找不到...检查生成的war包中\WEB-INF\classes\下有无META-INF目录，如果没有，在eclipse里resource\META-INF下随便放一个文件，比如test.xml，这样maven打包生成...war包时，才会在classes下创建META-INF目录 ?
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。...动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。...我们将着重介绍Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。 并介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。 本篇我们介绍使用Autograph的编码规范。...例如使用tf.print而不是print，使用tf.range而不是range，使用tf.constant(True)而不是True. 2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable...2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable. # 避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable.
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。...静态计算图执行效率很高，但较难调试。 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。...前面我们介绍了Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。 本篇我们介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。...一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。
此外，简化了对各种环境的分布式训练和部署，因为它们形成了独立于平台的计算模型。...这对于多个GPU或TPU上的分布式训练，或者通过TensorFlow Lite在移动或物联网等其他平台上分发模型而言尤为重要。...在我们的示例中，我们可以使用autograph.convert()修饰函数，AutoGraph将自动生成现成的图代码。...最终，AutoGraph允许您在GPU和云TPU等加速器硬件上使用动态和流控制较多的模型，这对于在大量数据上训练大型模型是必要的。 我们刚刚开始探索性能的过程。...AutoGraph和急切执行的对比 在使用急切执行时，通过tf.contrib.eager.defun，你仍然可以为部分代码使用图执行。这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。...静态计算图执行效率很高，但较难调试。 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。...我们将着重介绍Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。 并介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。 本篇我们介绍使用Autograph的编码规范。...一，Autograph编码规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...例如使用tf.print而不是print，使用tf.range而不是range，使用tf.constant(True)而不是True. 2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable
在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。...而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。...使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph. (1)静态计算图 python #在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。...([x,y],separator=" ") (3)TensorFlow2.0的Autograph 在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数...实践中，我们一般会先用动态计算图调试代码，然后在需要提高性能的的地方利用@tf.function切换成Autograph获得更高的效率。
要深入了解所改变的内容及应用最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南（发布在GitHub上）。本文简要概述那份指南里的内容。...但是，便携式TensorFlow在没有Python解释器上下文时执行 - 移动、C++和JS。...为了帮助用户避免在添加@tf.function时重写代码， AutoGraph 会将部分Python构造转换为他们的TensorFlow等价物。...通常，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数，仅使用 tf.function 来修饰高级计算 - 例如，训练的一个步骤或模型的正向传递。...您不一定要使用Keras’s.fit()API来进行这些集成。 组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。
相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...避免用户在添加 @tf.function 时重写代码，AutoGraph 会将 Python 构造的一个子集转换成 TensorFlow 等价物。...() 计算选定的张量。...通常情况下，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数；仅使用 tf.function 来修饰高级计算 — 例如，使用只有一个步骤的训练或使用模型的正向传递，将代码重构为更小的函数。...您不一定要使用 Keras 的 fit() API 来集成。 结合 tf.data.Datasets 和 @tf.function 在迭代适合内存的训练数据时，可以使用常规的 Python 循环。
autograph：Rust的机器学习库 这是在SPIR-V compute shaders上重建的autograph的第一个版本，可以使用rust-gpu从Rust源代码编译！...要在 crate 中使用autograph，请将其添加为 Cargo.toml 中的依赖项： [dependencies] autograph = { git = https://github.com/...charles-r-earp/autograph } Gitlab 链接，https://github.com/charles-r-earp/autograph/tree/v0.1.0 文章链接，https...这个crate使用wait-die scheme方案来实现这一点。 如果Mutex:：lock调用可能会死锁，它将返回一个Err(Retry)，请求调用方删除所有持有的锁并再次尝试获取它们。...没有使用依赖项，从零开始就完全使用Rust。
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