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生成pdf有的内容显示不出来_为什么ug程序生成导轨不显示

我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...##Image to TFRecord## 首先我们使用TensorFlow提供的Flowers数据集做这个实验，数据集在我本地的路径为： 这是一个五分类的数据，以类别的形式组织数据，这非常符合我们自己组织数据集的习惯...我们才能把二进制的数据重新reshape成图片； 2.TensorFlow官方的建议是一个TFRecord中最好图片的数量为1000张左右，这个很好理解，如果我们有上万张图片，却只打成一个包，这样是很不利于多线程读取的...tf.Session() as sess: #开始一个会话 init_op = tf.initialize_all_variables() sess.run(init_op) #启动多线程

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tensorflow读取数据-tfrecord格式

概述关于tensorflow读取数据，官网给出了三种方法： 1、供给数据：在tensorflow程序运行的每一步，让python代码来供给数据 2、从文件读取数据：建立输入管线从文件中读取数据 3、预加载数据...这里value=[×]的[]非常重要，也就是说输入的必须是列表（list）。当然，对于输入数据是向量形式的，可以根据数据类型（float还是int）分别保存。并且在保存的时候还可以指定数据的维数。...读取tfrecord数据 从TFRecords文件中读取数据， 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。...之后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...如果你对训练迭代数做了限制，那么需要使用一个训练迭代数计数器，并且需要被初始化。详细解释可以参考链接[4]。

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    深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)

    在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子....这样我们的数据集就已经制作完成了. 3:读取tfrecords()文件 具体代码: ?...（可选） shuffle=True,#布尔值（可选），如果为 True，则在每轮随机打乱读取顺序 seed=None,#随机读取时设置的种子（可选） capacity=32, #设置队列容量 shared_name...所 name=None,#操作的名称（可选） cancel_op=None)#取消队列（None） 接着说reader_tfrecord中: reader = tf.TFRecordReader()...name=None #操作的名称) 最后返回的图片和标签为随机抽取的 batch_size 组 而在下一篇文章中,我们将在反向传播文件中修改图片标签的获取接口,并且利用多线程来去提高图片和标签的批处理获取效率

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    【AI in 美团】深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

    同时，在tf中还有batch与threads的概念，可以异步的读取数据，保证在GPU或者CPU进行计算的时候，读取数据这个操作也可以多线程异步执行。...程序通过TensorFlow提供的TFrecordReader的方式读取本地磁盘上的数据，这部分的性能提升是最为明显的。...原有的程序处理数据的性能大概是1000条/秒，而通过TFrecordReader读取数据并且处理，性能大概是18000条/秒，性能大概提升了18倍。...由于每次run的时候计算都要等待TFrecordReader读出数据，而没用利用batch的方式。如果用多线程batch可以在计算期间异步读取数据。...在TensorFlow所有例子中都是使用TFRecordReader的read接口去读取数据，再用batch将数据多线程抓过来。但是，其实这样做加速很慢。

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    深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)

    在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子....文件可以视为这样一个流程： 提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordWriter写入文件 而如果我们要存储训练数据的时候,我们会使用tf.train.Example()来去存储,并且训练数据的特征用键值对来表示...（可选） shuffle=True,#布尔值（可选），如果为 True，则在每轮随机打乱读取顺序 seed=None,#随机读取时设置的种子（可选） capacity=32, #设置队列容量 shared_name...所 name=None,#操作的名称（可选） cancel_op=None)#取消队列（None） 接着说reader_tfrecord中: reader = tf.TFRecordReader()...name=None #操作的名称) 最后返回的图片和标签为随机抽取的 batch_size 组 而在下一篇文章中,我们将在反向传播文件中修改图片标签的获取接口,并且利用多线程来去提高图片和标签的批处理获取效率

    3.3K60

    TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

    我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...其生成的输入队列可以被多个文件读取线程操作。 当一个输入队列中的所有文件都被处理完后，它会讲出实话时提供的文件列表中的文件全部重新加入队列。...testdata\\show\\' filename_queue = tf.train.string_input_producer(["mydata.tfrecords"]) #读入流中 reader = tf.TFRecordReader...tf.Session() as sess: #开始一个会话 init_op = tf.initialize_all_variables() sess.run(init_op) #启动多线程

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    使用TensorFlow训练WDL模型性能问题定位与调优

    我们在调整对TensorFlow接口调用、并且优化系统配置后，WDL模型训练性能提高了10倍，分布式线性加速可达32个Worker，基本满足了美团点评广告和推荐等业务的需求。...同步更新时，需要一个Woker节点为Chief，来控制所有的Worker是否进入下一轮迭代，并且负责输出checkpoint。...Queue，以备训练线程从中读取数据。...Pipeline这种多线程、多队列的设计可以使训练线程和读数据线程并行。 理想情况下，队列Example Queue总是充满数据的，训练线程完成一轮训练后可以立即读取下一批的数据。...针对第二个问题，社区提供了批量读数据接口TFRecordReader.read_up_to，能够指定每次读数据的数量。

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    【AI in 美团】深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

    同时，在tf中还有batch与threads的概念，可以异步的读取数据，保证在GPU或者CPU进行计算的时候，读取数据这个操作也可以多线程异步执行。...程序通过TensorFlow提供的TFrecordReader的方式读取本地磁盘上的数据，这部分的性能提升是最为明显的。...原有的程序处理数据的性能大概是1000条/秒，而通过TFrecordReader读取数据并且处理，性能大概是18000条/秒，性能大概提升了18倍。...由于每次run的时候计算都要等待TFrecordReader读出数据，而没用利用batch的方式。如果用多线程batch可以在计算期间异步读取数据。...在TensorFlow所有例子中都是使用TFRecordReader的read接口去读取数据，再用batch将数据多线程抓过来。但是，其实这样做加速很慢。

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    什么是Spring Boot中的@Async

    慢节奏应用程序的一种解决方案是实施异步方法。异步处理是一种执行任务并发运行的进程或函数，无需等待一个任务完成后再开始另一个任务。...多线程是一个通用概念，通常指操作系统或程序同时管理多个线程的能力。由于 @Async 帮助我们自动完成所有艰苦的工作，在这种情况下，我们可以手动处理所有这些工作并创建一个多线程环境。...使用异步方法似乎非常直观，但是，必须考虑到这种方法也有注意事项。 在以下情况下使用@Async： 您拥有可以并发运行的独立且耗时的任务，而不会影响应用程序的响应能力。...如果我们在一个方法上使用@Async并在同一个类中调用它，它将不起作用。这是因为Spring使用代理来添加异步行为，并且在内部调用方法会绕过代理。...通过使用@Async，我们不需要陷入并发管理和多线程的复杂性来增强应用程序的响应能力和性能。但要决定何时使用 @Async 或使用替代并发 使用程序，了解其局限性和用例非常重要。

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    TFRecord简介，原理分析，代码实现？

    Tensorflow搭建好网络模型之后，要输入数据进行训练，验证，测试，其对应的文件夹经常为 train,val， test文件夹，这些文件夹内部往往会存着上百万的数据文件，这些文件散列存放在磁盘上，并且读取时候非常慢...Tensorflow读取数据的机制大致可以分为三种： 直接从硬盘上读取文件数[如下图，来自慕课学习] 上述方式：tensorflow进行模型训练的时候，可以直接从硬盘上去读取数据，并将读出的数据喂给网络...中进行搬运，对于计算设备，采用另一个数据读取的线程，每次计算时候，直接从内存中的buffer中读取数据。...True,num_epochs=None,seed=666) # 创建TFRecoder读写器进行读写打包文件中数据serialized_example，该数据为序列化数据 reader = tf.TFRecordReader...: sess.run(tf.local_variables_initializer()) tf.global_variables_initializer().run() # 启动多线程处理输入数据

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    杂谈 什么是伪共享（false sharing）？

    主内存（RAM）是数据存放的地方，CPU 和主内存之间有好几级缓存，因为即使直接访问主内存也是非常慢的。...所以 L1 缓存很小但很快，并且紧靠着在使用它的 CPU 内核。 L2 大一些，也慢一些，并且仍然只能被一个单独的 CPU 核使用。...看起来似乎没有什么毛病，但是如果一个 CPU 核心的线程在对 a 进行修改，另一个 CPU 核心的线程却在对 b 进行读取。...这样就出现了一个问题，b 和 a 完全不相干，每次却要因为 a 的更新需要从主内存重新读取，它被缓存未命中给拖慢了。 这就是传说中的伪共享。...当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。 我们来看看下面这个例子，充分说明了伪共享是怎么回事。

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    CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

    字符串数据集 I 此数据集在且具有1000k行和20列，并且所有列中不存在缺失值。 ? Pandas需要546毫秒来加载文件。 使用R，添加线程似乎不会导致任何性能提升。...价格的四个列是浮点值，并且有一个列是日期。 ? 单线程CSV.jl比从data.table中读取的R速度快约1.5倍。 而多线程，CSV.jl的速度提高了约22倍！...Pandas的read_csv需要34秒才能读取，这比R和Julia都要慢。 异构数据集的性能 接下来是关于异构数据集的性能测试。 混合型数据集 此数据集具有10k行和200列。...Pandas需要119秒才能读取此数据集。 单线程data.table读取大约比CSV.jl快两倍。 但是，使用更多线程，Julia的速度与R一样快或稍快。...可以看出，在所有八个数据集中，Julia的CSV.jl总是比Pandas快，并且在多线程的情况下，它与R的data.table互有竞争。

    2K63

    实例介绍TensorFlow的输入流水线

    在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS） 预处理（...另外当存在多个CPU核心时，这又会涉及到CPU的并行化技术（多线程）来加速数据预处理过程，因为每个训练样本的预处理过程往往是互相独立的。...增加了QueueRunner（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#_QueueRunner_）机制，其主要是基于文件队列以及多线程技术...2 读取TFRecords文件 上面我们创建了TFRecords文件，但是怎么去读取它们呢，当然TF提供了读取TFRecords文件的接口函数，这里首先介绍如何利用TF中操作TFRecord的python...根据文件的不同，可以使用不同类型的Reader，对于TFRecord文件，可以使用tf.TFRecordReader，下面是具体的实现代码： def read_example(filename_queue

    1.6K60

    美团搜索广告排序推荐，从机器学习到深度学习的模型实践

    同时，在tf中还有batch与threads的概念，可以异步的读取数据，保证在GPU或者CPU进行计算的时候，读取数据这个操作也可以多线程异步执行。...4 程序通过TensorFlow提供的TFrecordReader的方式读取本地磁盘上的数据，这部分的性能提升是最为明显的。...原有的程序处理数据的性能大概是1000条/秒，而通过TFrecordReader读取数据并且处理，性能大概是18000条/秒，性能大概提升了18倍。...5 由于每次run的时候计算都要等待TFrecordReader读出数据，而没用利用batch的方式。如果用多线程batch可以在计算期间异步读取数据。...在TensorFlow所有例子中都是使用TFRecordReader的read接口去读取数据，再用batch将数据多线程抓过来。但是，其实这样做加速很慢。

    2.6K10

    Java学习之多线程篇

    0x00 前言 在一个工具开发中，如果该工具需要不断的去执行同一个动作或者是请求的话，使用单线程是非常慢。...还是拿一个目录扫描器来举例子，比如我们需要开发一个目录扫描器，我们的字典里有10000个字典，，只有一个线程去发起http的请求，这样的速度是非常慢的，但是如果我们用到多线程，4个线程，每个线程请求2500...0x01 多线程概念 线程与进程 在了解多线程前，首先要清楚多线程和多进程的区别。 进程：一个程序运行在一个指定内存块当中。一个程序可以同时运行多个进程。...; new Thread(r).start(); System.out.println("我是主线程"); } 0x03 线程安全 如果有多个线程同时在运行，并且是对某一个变量进行操作的话...咱们还是拿一个目录扫描器来举例子，如果我们的字典里面有100个字典，需要开多个线程去扫描，那么这时候我们，如果直接让他去发起请求，那么这几个线程读取的都是同样的一个字典并且读取了5次，达不到多线程起到分工合作的一个效果

    21010

    聊聊FASTER和进程内混合缓存

    笔者突然回想起来，似乎从来没有考虑过数据比应用大是该怎么处理，面对这种性能问题，最方便的方案就是直接扩容，在基础设施完备的公司，一般只需要提交一个工单"8G->64G"就能解决这个问题，这种成本似乎不是该考虑的事情...或者体量非常大，每个实例扩容 1GB 内存，数万个容器就是非常大的开销。...} }); } await Task.WhenAll(tasks); } } 结果如下所示： FASTER 的多线程写入性能非常不错...节省 60%的内存 Query 测试 Query 测试我一共创建了 100W 条记录，然后测试了如下场景: 单线程读取 多线程读取 [GcForce] [Orderer(SummaryOrderPolicy.FastestToSlowest...随着非常高的读取百分比超过 90% ，两个系统的性能开始像预期的那样趋于一致。

    56020

    MySQL SQL优化之覆盖索引

    前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。...执行计划 全表扫描、文件排序，注定查询慢！ 那为什么MySQL没有利用索引（uni_order_code）扫描完成查询呢？因为MySQL认为这个场景利用索引扫描并非最优的结果。...利用索引扫描、利用索引顺序： uni_order_code是二级索引，索引上保存了（order_code,id），每扫描一条索引需要根据索引上的id定位（随机IO）到数据行上读取order_amount...执行计划显示查询会利用覆盖索引，并且只扫描了1000行数据，查询的性能应该是非常好的。 执行时间：13ms ? 从执行时间来看，SQL的执行时间提升到原来的1/20，已经达到我们的预期。...总结 覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。索引的字段不只包含查询列，还包含查询条件、排序等。

    1.8K60

    这会是ClickHouse解决数据一致性的新法宝吗?

    在某些对一致性非常敏感的场景，通常有这么几种解决方案。 一种是在写入数据后，立刻通过 OPTIMIZE TABLE PARTITION part FINAL 强制触发新写入分区的合并动作。...但是这种方法基本没有人使用，因为在增加 FINAL 之后，我们的查询将会变成一个单线程的执行过程，查询速度非常慢。...但是在最新的 MaterializeMySQL 中，消费同步 binlog 的表使用了 ReplacingMergeTree，而它实现数据去重的方法就是使用了 FINAL 查询，难道不怕慢吗？...原来在 v20.5.2.7-stable 版本中，FINAL 查询进行了优化，现在已经支持多线程执行了，并且可以通过 max_final_threads 参数控制单个查询的线程数。...在这条 SQL 中，从ReplacingSorted 这一步开始已经是多线程执行了。 不过比较遗憾的是，目前读取 part 部分的动作还是串行的。

    8.4K40

    mysql配置参数详解

    如果使用的是InnoDB存储引擎，则该参数不起作用。如果服务器上运行的是大量的MyISAM表，则可以增大key_buffer_size参数的值。...（2）slow_query_log：该参数指定是否开启慢查询日志记录。如果设置为1，则表示开启慢查询日志。慢查询日志记录了执行时间超过阈值的查询语句。...（3）slow_query_log_file：该参数指定慢查询日志的文件名。慢查询日志记录了执行时间超过阈值的查询语句。...（2）secure_file_priv：该参数指定MySQL服务器可以读取和写入文件的目录。如果该值设置为一个目录，则表示MySQL服务器只能读取和写入该目录下的文件。...总结MySQL的配置参数非常多，需要根据实际情况进行调整。在进行MySQL配置时，需要注意以下几点：（1）要对MySQL服务器的硬件配置和负载情况进行充分的了解，才能进行合理的参数设置。

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