tensorflow是一款开源的软件库，用于使用数据流图进行数值计算。 什么是数据流图？ ?...数据流图是一种计算图结构，其结点表示数学操作(加减乘除等)，边表示张量(tensor)流动的方向，因为该框架使用张量流动表示数学计算，因此得名tensorflow。...张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。...tensorflow使用的所有数据类型都是张量，张量可以用分量的多维数组来表示。 ? Rank即阶。标量(scalar)是零阶张量，向量是一阶张量，矩阵是二阶…依次类推。 ?...tensorflow中常用的数据类型： ? Tensorflow运行机制 不使用placeholder，最简单直接的方式。 ? 使用placeholder，最常见的方式。 ?
[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1....分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。...Systems" [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" [源码解析] TensorFlow 分布式环境...(1) --- 总体架构 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 [源码解析...] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session 1.
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正态分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成，和一 般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差...name: 操作的名字（可选参数） 注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸 2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下...例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6...（n-1） 例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray
Git 自带一个 git config 的工具来帮助设置控制 Git 外观和行为的配置变量。...如果使用带有 --system 选项的 git config 时，它会从此文件读写配置变量。 ~/.gitconfig 或 ~/.config/git/config 文件：只针对当前用户。...当前使用仓库的 Git 目录中的 config 文件（就是 .git/config）：针对该仓库。...(也就是git config命令不带任何选项) 一般来说，我们在配置的时候都是针对当前用户来进行的，即使用选项--global，因为我们大多数时候都是开发公司内部的项目，代码是上传到公司的gitlab...除非是你们公司或者是团体作为某一开源项目的参与者，所有人使用一台服务器来进行开发，开发完以后的提交的时候可能是你们公司或者团体的公共名称以及邮箱。
使用 tfrecords 时的注意事项 确保 string_input_producer 中的文件名字是正确的。...string_input_producer(file_names, num_epochs=100000, shuffle=True) 当指定 num_epochs 时，在初始化模型参数的时候，一定要 记得...，会报错 Attempting to use uninitialized value ReadData/input_producer/limit_epochs/epochs 解码 tfrecords 时的类型一定要和制作...tfreords 时的类型一致： 这个问题主要出现在 bytestring 上，在保存图片数据时候，我们通常会 将图片 .tostring() 转成 bytestring 制作 tfrecords...decode_row(bytes, out_type) 这里要注意的是，out_type一定要和 .tostring() 之前的数据类型一致。
另外每个数据集对应的参数param.json文件对应的什么 ? ? 找不到那个文件，没办法，把另一个文件夹的文件拷贝过去了 ? 再运行： ?
它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase。队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象。...队列操作的命名shared_name 队列在不同session共享时使用的名称names 队列元素中的每个组成部分的命名组成的列表方法close close( cancel_pending_enqueues...如果执行此操作的session关闭, 将报tf.errors.CancelledError错误。...如果session关闭，则会报 tf.errors.CancelledError的错。参数：n: 出列张量包含的元素个数name：可选，队列操作的名称返回值：一组连接在一起出列张量组成的列表。...如果执行的时候队列已满，将会阻止操作。如果队列关闭，执行会报tf.errors.CancelledError错。
Function not implemented') 进入环境变量配置 在~/.brashrc 中添加 export HDF5_USE_FILE_LOCKING='FALSE' 2，导入自定义模块出错 确定自己写的包名不要与系统中的重复
[源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 1....] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session [源码解析] TensorFlow 分布式环境(...7) --- Worker 动态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 [源码解析] TensorFlow 分布式...分布式之 MirroredStrategy 分发计算 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 [源码解析] TensorFlow 分布式之...0xFF 参考 tensorflow源码解析之distributed_runtime TensorFlow分布式训练 TensorFlow内核剖析 源代码 Tensorflow分布式原理理解 TensorFlow
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了，但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢？...如果是 tensorflow-gpu 的镜像，正常来说应该是需要 GPU 的，但是有可能用户想要运行在 CPU 上呢？...虽然需求是不太合理的，既然使用了 tensorflow-gpu 就应该运行在 GPU 上，不然跑在 CPU 上干啥呢？...目前的调度逻辑，对于此类任务，会被调度到只有 CPU 的机器上，而这些机器不仅没有安装 CUDA 的库，并且也没有使用 nvidia-docker，那么在 import tensorflow 的时候，这类...而又要运行到 CPU 的机器上。
简言之2条命令即可： # 在命令行下 # Caffe $ GLOG_minloglevel=2 caffe-command # Tensorflow $ TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3...tensorflow-command 或者在python文件中，import caffe或tensorflow之前，执行如下的语句： # 在Python文件中 # Caffe import os os.envrion...['GLOG_minloglevel'] = '2' # Tensorflow import os os.envrion['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' 参考： https...://littlewhite.us/archives/157 https://stackoverflow.com/questions/38073432/how-to-suppress-verbose-tensorflow-logging
Tensorflow是目前比较流行的深度学习框架，本文着重介绍tensorflow框架是如何支持分布式训练的。...分布式训练策略 模型并行 所谓模型并行指的是将模型部署到很多设备上（设备可能分布在不同机器上，下同）运行，比如多个机器的GPUs。...当神经网络模型很大时，由于显存限制，它是难以完整地跑在单个GPU上，这个时候就需要把模型分割成更小的部分，不同部分跑在不同的设备上，例如将网络不同的层运行在不同的设备上。...在并行化地训练深度学习模型时，不同设备（GPU或CPU）可以在不同训练数据上运行这个迭代的过程，而不同并行模式的区别在于不同的参数更新方式。 ? 图2....函数，依然很灵活 单机和分布式代码一致，且不需要考虑底层的硬件设施 可以比较方便地和一些分布式调度框架（e.g. xlearning）结合使用 要让tensorflow分布式运行，首先我们需要定义一个由参与分布式计算的机器组成的集群
ES 分布式搜索的运行机制 ES 有两种 search_type 即搜索类型： •query_then_fetch （默认）•dfs_query_then_fetch query_then_fetch...缺点：由于每个分片独立使用自身的而不是全局的 Term/Document 频率进行相关度打分，当数据分布不均匀时可能会造成打分偏差，从而影响最终搜索结果的相关性。...dfs_query_then_fetch dfs_query_then_fetch 与 query_then_fetch 的运行机制非常类似，但是有两点不同。...•不需要文档数据时，使用 _source: false 可以避免请求节点到非本机分片的网络耗时以及读取磁盘文件的耗时。...•使用 from + size 分页时，假设你只需要前 10k 条数据里的最后十条，那么每个分片也会取 10k 条数据，如果你的索引有 5 个主分片，那么汇总时就有 5 * 10k = 50k 条数据，
这是一个命令式的、可定义的运行接口，它们由Python调用，可用来立即执行操作。...简单来说，eager execution有四大优势： 立即快速调试运行错误并与Python工具集成 支持用易用Python控制流的动态模型 支持自定义和高阶梯度 几乎所有TensorFlow操作均可用...使用eager execution 当启用eager execution时，操作将立即执行并将值返回给Python，无需调用session.run()。例如，把两个矩阵相乘，写出来是这样的： ?...这是考拉兹猜想（Collatz conjecture）的一个例子，用到了TensorFlow中算术运算： ?...()或Keras等面向对象的层时，它们可以显式存储变量。
1 Overview 官方文档「又长又臭」，我只是想在 Kubernetes 集群里，运行一个能跑在 GPU 显卡的程序而已，文档太多，看的眼花缭乱，本文就讲一个简单的例子。...然后将这份代码放到 Tensorflow 的官方镜像里，docker build 一下，记得要选 GPU 的镜像，否则没有 CUDA 这些库是跑步起来的。..."] 在 Kubernetes 里运行一个。...: - name: tensorflow-gpu image: tensorflow-gpu-test 3 Summary 测试一段 GPU 的代码，将代码放到合适版本的 Tenorflow...官方的 GPU 镜像，然后通过 Kubernetes 运行起来即可，当然其中需要配置好的 nvidia-docker 之类的环境，本文就不多赘述了。
failure in name resolution”，其为hostname可能存在问题，因此去查看/etc/sysconfig/network文件和/etc/hosts文件，发现其network文件中的“...HOSTNAME=”后多打了一个空格，把其去掉，即可，问题解决 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《关于首次运行Hadoop的Grep案例时出现的错误》 本文链接：https:
写两个Dockerfile看起来太傻逼了，构建时替换好了。...build test # 构建生产环境的包 build prod # 运行 docker run -d demo 使用运行时指定参数 我们可以打一份镜像，在运行的时候传递profile来确定激活哪个配置文件...ENTRYPOINT里是Docker容器的运行命令， CMD则是追加的参数，也就是说可以在后面加参数的。...构建时传递参数 如果我们开发模式是master模式，即所有的分发部署都是同一个分支master, 先将master部署到test环境，没问题后直接发布到prod。同样的镜像，只是运行时指定配置文件。...那么，我们是可以走运行时配置的。这样，不同环境的K8s配置文件要修改对应的cmd命令。
这个不多说了，懂 Java 的都该知道这个。 单块系统的时候这么玩儿 session 没问题，但是你要是分布式系统呢，那么多的服务，session 状态在哪儿维护啊？...实现分布式的会话，有很多种很多种方式，我说的只不过比较常见的几种方式，tomcat + redis 早期比较常用，但是会重耦合到 tomcat 中；近些年，通过 spring session 来实现。...持久化机制具体底层是如何实现的？ redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？ 了解什么是 redis 的雪崩和穿透？...分布式事务系列： Spring 分布式事务实现概览 REST微服务的分布式事务实现-使用Spring Cloud的fallback模式 Spring的分布式事务实现-使用和不使用XA REST微服务的分布式事务实现...-基于消息中间件 REST微服务的分布式事务实现-分布式系统、事务以及JTA介绍 某宝布式事务架构设计 大白话聊聊分布式事务 分布式事务解决方案 消息队列系列： 为什么使用消息队列？
我们可以将这个生命周期总结如下：创建预定取消运行暂停结果Exception取消完成请注意，Suspended、Result、Exception 和 Canceled 本身并不是状态，它们是正在运行的任务的重要转换点...# check if a task is doneif task.done():# ...如果任务有机会运行但现在不再运行，则该任务已完成。已安排的任务未完成。同样，正在运行的任务未完成。...下次任务有机会运行时，它将引发 CancelledError 异常。如果 CancelledError 异常未在包装协程内处理，任务将被取消。...此方法采用任务完成时要调用的函数的名称。回调函数必须将 Task 实例作为参数。....# register a done callback functiontask.add_done_callback(handle)回想一下，当包装的协程返回时正常完成、引发未处理的异常或取消任务时，任务可能会完成
它们是正在运行的任务的重要转换点。...如果任务有机会运行但现在不再运行，则该任务已完成。已安排的任务未完成。同样，正在运行的任务未完成。 如果出现以下情况，则完成任务： 协程正常结束。 协程显式返回。...下次任务有机会运行时，它将引发 CancelledError 异常。如果 CancelledError 异常未在包装协程内处理，任务将被取消。...此方法采用任务完成时要调用的函数的名称。回调函数必须将 Task 实例作为参数。.... # register a done callback function task.add_done_callback(handle) 回想一下，当包装的协程返回时正常完成、引发未处理的异常或取消任务时
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