GitOps 是否为 Kubernetes 的复杂性提供了关键解决方案？...这确保了整个应用程序栈的一致配置，其中包含数百个参数和看似成千上万个看似无害但最终代价高昂的错误机会，通过依赖自动协调实际应用程序状态与期望状态的控制器，”企业管理协会（EMA）的分析师 Torsten...这确保了整个应用程序栈的一致配置，其中包含数百个参数和看似成千上万个看似无害但最终代价高昂的错误机会，通过依赖自动协调实际应用程序状态与期望状态的控制器，”企业管理协会（EMA）的分析师 Torsten...最佳实践 OpenGitOps 是 CNCF 应用交付 SIG 下的一个 GitOps 工作组，是一组开放源代码标准、最佳实践和面向社区的教育，旨在帮助组织采用结构化、标准化的方法来实现 GitOps...通过使用 GitOps 将脚本化的应用程序发布替换为声明式的发布方式，最终结果是将应用程序栈的期望状态交给了持续交付平台的控制器来建立和保护， Volk 表示。
此外，TensorFlow 还为各种深度学习用例提供了端到端支持，从进行实验性探索到将生产级模型部署到云服务器、移动端 APP、甚至自动驾驶汽车上。...在进行了一些基准测试之后，我们发现标准的分布式 TensorFlow 机制无法满足需求。例如，在使用 128 个 GPU 进行训练时，我们因为低效率损失了一半的计算资源。 ? 图 1....当我们使用标准 TensorFlow 基准测试套件在 128 块英伟达 Pascal GPU 上进行测试时（如图 1 所示），无论是 Inception V3 还是 ResNet-101 都浪费了将近一半...重复 1a 步骤 标准分布式 TensorFlow 包使用参数服务器的方法来平均梯度。在这种方法之下，每个进程都有一到两个角色：工作线程或参数服务器。...特别是，我们实现了广播操作，使模型在所有工作线程中实现一致性初始化。新的 API 允许我们将用户在单个 GPU 项目中的运算量减少到 4。
初始化参数放进去（其实如果是web.xml时代是配置即可） 其实此处有个小细节：此接口在Spring3.1开始提供的，所以很容易联想到它可以不依赖于web.xml配置方式，使用全注解驱动的方式也是可行的...分别看看AbstractContextLoaderInitializer和AbstractDispatcherServletInitializer它哥俩恰好就够提供了可扩展的方法： public abstract...实现里，复写上述两个方法，即能达到自定义应用上下文初始化器的目的。...：把我们自定义的初始化器return /** * 自己实现 基于注解驱动的ServletInitializer来初始化DispatcherServlet */ public class MyWebAppInitializer...以上都是SpringBoot内置的上文启动器，可见Spring留出的这个钩子，被SpringBoot发扬光大了。
上期我们一起学习了 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单的介绍了ANN(人工神经网络），并训练了我们第一个DNN(深度神经网络)，但是一个非常浅的DNN，只有两个隐藏层...对于这个问题，常用的做法是选用好的权重初始化策略，使用更优秀的激活函数，批量标准化。...tensorflow中提供了elu()函数，通过设置tf.layers.dense中的activation参数来切换激活函数。 ?...第三行中获取到隐藏层3，4和输出层的层所有的训练变量列表。这样就除去了浅层1，2的变量。接下来将提供的训练变量列表给到优化器minimize函数。这样就是实现浅层1，2的冻结。...最后一行运行前面定义的训练操作（隐藏层1，2），并把二个隐藏层的批量输出喂给模型作为整个模型输出中隐藏层1，2的输出，由于我们已经提供了隐藏1，2的输出，因此模型不会再尝试评估它。
，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...生成CNN / RNN网络结构（通常在最后一层上不激活） 指定损失函数（交叉熵与softmax是一起指定的），优化器并初始化网络权重+会话 用mini-batch的方式来训练训练集并使用自定义迭代器（所有框架都使用公共的数据库...关于CNN 以下提供了一些我在看到github上面提出的问题后比较跨框架的测试准确率时的一些见解。...4、Tensorflow，PyTorch，Caffe2和Theano四个框架都需要一个提供给dropout层的布尔值来指示我们是否训练，因为这对在测试集上的准确率有很大的影响，72 vs 77％。...7、不同框架的内核初始化器可能会有所不同，并且会对准确性有±1％的影响。我尽可能统一地指定xavier / glorot，而不要太冗长的内核初始化。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...比起8位或16位整数，半精度浮点数具有动态范围高的优点；而与单精度浮点数相比，它能节省一半的储存空间和带宽。 ? 比起双精度和单精度浮点数，半精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩了，精确度难道不会损失吗？ 降低浮点数精度，当然会带来精确度的损失，但是不必担心，这样的损失小到可以忽略不计。...再试试对象检测任务，fp16变体比之标准模型，几乎没有精度损失。 ? 而无论是MobileNet v1还是MobileNet SSD，fp16变体的体积都比标准模型的大小降低了约一半。 ?
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。 ?...有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...比起8位或16位整数，半精度浮点数具有动态范围高的优点；而与单精度浮点数相比，它能节省一半的储存空间和带宽。 ? 比起双精度和单精度浮点数，半精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩了，精确度难道不会损失吗？ 降低浮点数精度，当然会带来精确度的损失，但是不必担心，这样的损失小到可以忽略不计。...再试试对象检测任务，fp16变体比之标准模型，几乎没有精度损失。 ? 而无论是MobileNet v1还是MobileNet SSD，fp16变体的体积都比标准模型的大小降低了约一半。 ?
近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。...在计算中，半精度是二进制浮点计算机数字格式，占用计算机存储器中的 16 位。...图 1 IEEE 754 标准下 binary16 的格式 训练后的 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型的大小（高达 50％），同时以少量的精度损失为代价...图 3 不同模型下模型大小变化 模型精度测试结果 在 ILSVRC 2012 图像分类任务中，我们评估了标准 Mobilenet Float32 模型（和 FP16 变体）。...图 5 模型参数相关设置 转换模型后，用户就可以像任何其它 TensorFlow Lite 模型那样直接运行该模型了。
断网了怎么办？那就快去体验【Microsoft Edge浏览器】提供的离线冲浪小游戏~娱乐一下 最近有一次发现断网了，浏览器一直在加载，突然弹出框来，让我玩个小游戏。感觉挺有意思的。...分享一波~ 在浏览器地址栏中，输入edge://surf/即可体验~ 让我们网上冲浪吧~ 应该是新版本的edge浏览器可以支持的，查看edge浏览器的版本号。
前者，可以训练多个分类器，来判断该维度属性的是否，损失函数常使用 softmax loss。...并提供了tf.nn.softmax_cross_entroy_with_logits函数。...y_,logits=y） 其中 y 代表了原始神经网络的输出结果，而 y_ 给出了标准答案。...tensorflow提供了tf.contrib.layers.l2_regularizer函数，它可以返回一个函数，它可以计算一个给定参数的L2正则化项的值。...，out_dimension下一层节点数 Shape = [in_dimension,out_dimension) 优化(Optimizers)方法（优化器） tf中各种优化类提供了为损失函数计算梯度的方法
把玩这些数据并用TensorFlow在其上建立深度学习模型是很有趣的，所以我决定写下这篇文章：预测标准普尔500指数的简易TensorFlow教程。...Adam的全称为Adaptive Moment Estimation，可以视为其他两个优化器AdaGrad和RMSProp的结合。 初始化器 初始化器用于在训练前初始化网络的权重。...由于神经网络是利用数值方法进行训练，所以优化问题的起始点是能否找到问题的最优解（或次优解）的关键因素之一。TensorFlow中内置了多种优化器，每个优化器使用了不同的初始化方法。...这里我使用的是默认的初始化器之一——tf.variance_scaling_initializer()。...不过在大多数情况下统一的初始化函数就可以满足要求了。 拟合神经网络 在定义了网络的占位符，变量，初始化器，损失函数和优化器之后，模型需要进入正式的训练过程。
本文主要用这个包进行训练数据集和测试数据集的拆分以及数据尺度的标准化。 Keras：是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...差了很多资料也没找到原因。也欢迎大家研究研究。找到原因可以评论或者私信我。 到这里数据清洗也就基本完成了，我来最后检查一遍，数据集是否还有缺失值。...#对数据集进检查，看看是否还有缺失值 df[df.isnull().values==True] ? 可以发现，还有缺失值的列已经不存在了。接下来就把第一列对于结果无关的用户ID列删除。...本文用的relu和sigmoid。都是最基础的。 bias_initializer：偏置向量初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化偏置向量的初始化器。...优化器选择了SGD，也就是最简单基础的一个优化器。 性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置。
Introduction 好的开始是成功的一半。 为了让你的模型跑赢在起跑线 ε=ε=ε=(~￣▽￣)~ ，请慎重对待参数初始化。...API TensorFlow中自带关于参数初始化的API，具体使用见 tensorflow: variable初始化。...) * 0.001 Note： node_in 、 node_out 表示 输入神经元个数 、输出神经元个数 ； 其中，np.random.randn(node_in, node_out) 输出 服从标准正态分布的...Note： 加上了 方差规范化： / np.sqrt(node_in) ，维持了 输入、输出数据分布方差的一致性，从而更快地收敛。...迁移学习初始化 (Pre-train Initialization) 将 预训练模型的参数 作为新任务上的初始化参数。 数据敏感初始化 根据自身任务数据集而特别定制的参数初始化方法。
第一层包含1024个神经元，略大于输入大小的两倍。随后的每个隐藏层是上一层的一半，也就是512、256和128个神经元。每个后续层的神经元数量的减少压缩了网络在先前层中识别的信息。...它的名称来源于适应性矩估计，可以看作另两个流行的优化器AdaGrad和RMSProp的组合。 初始化器 初始化器用于在训练之前初始化网络的向量。...由于神经网络是使用数值优化技术进行训练的，所以优化问题的出发点是寻找解决底层问题的关键。在TensorFlow中有不同的初始化器，每个都有不同的初始化方法。...但大多数情况下，统一的初始化就足够了。 拟合神经网络 在定义了网络的占位符，向量，初始化器，损失函数和优化器之后，可以对模型进行训练了。通常通过小批量训练完成。...缩放后的预测与实际标准普尔散点图 请注意，有很多方法可以进一步改善这个结果：层和神经元的设计，选择不同的初始化和激活方案，引入神经元退出层等等。
近日，Tesorflow软件工程师Noah Fiedel通过本文描述了机器学习模型TensorFlow Serving最近的一些创新进展 TensorFlow Serving是一种灵活的、高性能的机器学习模型...它使得部署新的算法和实验变得更加容易，同时保持了相同的服务器架构和API。而且，它还提供了TensorFlow模型的开箱即用的集成，但是可以很容易地扩展为其他类型的模型和数据。...在过去一年半的时间里，TensorFlow Serving逐步拥有了先进的性能、最佳的实践和标准: 开箱即用的优化服务和可定制性:我们现在提供了一个预先构建的规范化服务二进制文件，用AVX对CPU进行了优化...我们通过(1)在隔离的线程池中加载多个模型，以避免在其他模型中出现延迟峰值;(2)在服务器启动时，加速所有模型的初始加载;(3)多模型批处理到多路复用硬件加速器(GPU/TPU)。...标准化的模型格式:我们将SavedModel添加到TensorFlow 1.0中，为社群提供了一种可以跨训练和服务工作的标准的模型格式。
在 12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST 中就踩了“参数初始化的坑”：简单将权重和偏置初始化为0，导致了网络训练陷入了一个局部最优沼泽而无法自拔，最终识别率仅为60%。...不仅有“局部最优”的坑，在14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢还见识了初始化导致“神经元饱和”的坑。...Michael在《Neural Networks and Deep Learning》中让一个具有1000个神经元输入层的网络，以标准正态分布做随机初始化，然后人造干预：令输入层神经元一半（500个）值为...1，另一半（另500个）值为0。...= √(3/2)； 结果对比 本篇基于12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST中的实现，单纯性的使用N(0,1/sqrt(nin))权重初始化与前者进行了对比，结果如下： ?
在12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST中就踩了“参数初始化的坑”：简单将权重和偏置初始化为0，导致了网络训练陷入了一个局部最优沼泽而无法自拔，最终识别率仅为60%。...不仅有“局部最优”的坑，在14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢还见识了初始化导致“神经元饱和”的坑。...让一个具有1000个神经元输入层的网络，以标准正态分布做随机初始化，然后人造干预：令输入层神经元一半（500个）值为1，另一半（另500个）值为0。现在聚焦到接下来隐藏层中的一个神经元： ?...1/sqrt(nin)权重初始化 顺着上面的分析，一个比较自然的思路是：既然神经元加权和z的标准差与网络上一层神经元的数量nin有相关性，那么为了抵消掉神经元数量的影响，初始化分布的标准差就不应该是一个常数...，最后1项为偏置b，方差为1； z的方差 = 1/n x n/2 + 1 = 3/2； z的标准差 = √(3/2)； 结果对比 本篇基于12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST中的实现，单纯性的使用
【新智元导读】 TensorFlow Serving 开源的一年半时间里取得了许多进展和性能提升，包括开箱即用的优化服务和可定制性，多模型服务，标准化模型格式，易于使用的推理API等。...在过去一年半的时间里，在我们的用户和公司内外的合作伙伴的帮助下，TensorFlow Serving 得以提供先进的性能、最佳的实践和标准: 开箱即用的优化服务和可定制性：我们现在提供一个预构建的规范服务二进制文件...我们通过（1）在隔离的线程池中加载多个模型，以避免在其他模型中出现延迟峰值；（2）在服务器启动时，并行加速所有模型的初始加载；（3）多模型批交错以复用硬件加速器（GPU/TPU）。...标准化模型格式：我们将 SavedModel 添加到 TensorFlow 1.0，为社区提供了一种单一标准的模型格式，可以跨训练和服务工作。...我们最近在生产中推出了一个1TB+的模型，并取得了良好的效果，希望很快开源。 再次感谢我们所有的用户和合作伙伴，他们提供了反馈、代码和想法。
Networks》的论文发现了一些疑问，包括流行的 sigmoid 激活函数和当时最受欢迎的权重初始化技术的组合，即随机初始化时使用平均值为 0，标准差为 1 的正态分布。...使用 Xavier 初始化策略可以大大加快训练速度，这是导致深度学习目前取得成功的技巧之一。 最近的一些论文针对不同的激活函数提供了类似的策略，如表 11-1 所示。...TensorFlow 提供了一个可以用来建立神经网络的elu()函数。...使用 TensorFlow 实现批量标准化 TensorFlow 提供了一个batch_normalization()函数，它简单地对输入进行居中和标准化，但是您必须自己计算平均值和标准差（基于训练期间的小批量数据或测试过程中的完整数据集...例如，如果要训练一个模型来识别图片中的朋友，你可以在互联网上下载数百万张脸并训练一个分类器来检测两张脸是否相同，然后使用此分类器将新图片与你朋友的每张照片做比较。）
TFQ的重点在于量子数据集和建立混合量子经典模型。它集成了许多量子算法和逻辑，并提供与现有 TensorFlow API 兼容的量子计算原函数，以及高性能量子电路模拟器。...以上为 TensorFlow Quantum 的软件堆栈图，它展示了 TensorFlow 和 Cirq 之间的交互。...量子测量的结果导致了经典概率事件，该结果通过 TensorFlow Ops 实现。使用标准 Keras 函数可以完成训练。...as tfq （5） 编译通过即配置成功 3.2 Qiskit Qiskit提供了量子程序计算的必要的模块。...它提供了几个后端 来实现不同的模拟目标。
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