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GitOps 是否为 Kubernetes 复杂性提供关键解决方案?

GitOps 是否为 Kubernetes 复杂性提供关键解决方案?...这确保整个应用程序栈一致配置,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控制,”企业管理协会(EMA)分析师 Torsten...这确保整个应用程序栈一致配置,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控制,”企业管理协会(EMA)分析师 Torsten...最佳实践 OpenGitOps 是 CNCF 应用交付 SIG 下一个 GitOps 工作组,是一组开放源代码标准、最佳实践和面向社区教育,旨在帮助组织采用结构化、标准方法来实现 GitOps...通过使用 GitOps 将脚本化应用程序发布替换为声明式发布方式,最终结果是将应用程序栈期望状态交给持续交付平台控制来建立和保护, Volk 表示。

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业界 | 详解Horovod:Uber开源TensorFlow分布式深度学习框架

此外,TensorFlow 还为各种深度学习用例提供端到端支持,从进行实验性探索到将生产级模型部署到云服务、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...重复 1a 步骤 标准分布式 TensorFlow 包使用参数服务方法来平均梯度。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。...特别是,我们实现广播操作,使模型在所有工作线程中实现一致性初始化。新 API 允许我们将用户在单个 GPU 项目中运算量减少到 4。

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详解Spring Framework提供扩展点:ApplicationContextInitializer应用上下文初始化,以及它在SpringBoot中应用【享学Spring】

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,所以很容易联想到它可以不依赖于web.xml配置方式,使用全注解驱动方式也是可行...分别看看AbstractContextLoaderInitializer和AbstractDispatcherServletInitializer它哥俩恰好就够提供可扩展方法: 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目的。...:把我们自定义初始化return /** * 自己实现 基于注解驱动ServletInitializer来初始化DispatcherServlet */ public class MyWebAppInitializer...以上都是SpringBoot内置上文启动,可见Spring留出这个钩子,被SpringBoot发扬光大

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深度学习三人行(第4期)---- TF训练DNN之进阶

上期我们一起学习 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单介绍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DNN,只有两个隐藏层...对于这个问题,常用做法是选用好权重初始化策略,使用更优秀激活函数,批量标准化。...tensorflow提供elu()函数,通过设置tf.layers.dense中activation参数来切换激活函数。 ?...第三行中获取到隐藏层3,4和输出层层所有的训练变量列表。这样就除去了浅层1,2变量。接下来将提供训练变量列表给到优化minimize函数。这样就是实现浅层1,2冻结。...最后一行运行前面定义训练操作(隐藏层1,2),并把二个隐藏层批量输出喂给模型作为整个模型输出中隐藏层1,2输出,由于我们已经提供隐藏1,2输出,因此模型不会再尝试评估它。

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MXNet称霸CNN、RNN和情感分析,TensorFlow仅擅长推断特征提取

,数据加载,调试,不同平台支持,分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架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框架中创建相同神经网络。...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),优化初始化网络权重+会话 用mini-batch方式来训练训练集并使用自定义迭代(所有框架都使用公共数据库...关于CNN 以下提供一些我在看到github上面提出问题后比较跨框架测试准确率时一些见解。...4、Tensorflow,PyTorch,Caffe2和Theano四个框架都需要一个提供给dropout层布尔值来指示我们是否训练,因为这对在测试集上准确率有很大影响,72 vs 77%。...7、不同框架内核初始化可能会有所不同,并且会对准确性有±1%影响。我尽可能统一地指定xavier / glorot,而不要太冗长内核初始化

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模型压缩一,精度几乎无损,TensorFlow推出精度浮点量化工具包,还有在线Demo

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,训练后精度浮点量化(float16 quantization)工具。...有它,就能在几乎不损失模型精度情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速延迟。 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,精度浮点数具有动态范围高优点;而与单精度浮点数相比,它能节省一储存空间和带宽。 ? 比起双精度和单精度浮点数,精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩,精确度难道不会损失吗? 降低浮点数精度,当然会带来精确度损失,但是不必担心,这样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变体体积都比标准模型大小降低了约一。 ?

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模型压缩一,精度几乎无损,TensorFlow推出精度浮点量化工具包,还有在线Demo

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,训练后精度浮点量化(float16 quantization)工具。 ?...有它,就能在几乎不损失模型精度情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速延迟。 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,精度浮点数具有动态范围高优点;而与单精度浮点数相比,它能节省一储存空间和带宽。 ? 比起双精度和单精度浮点数,精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩,精确度难道不会损失吗? 降低浮点数精度,当然会带来精确度损失,但是不必担心,这样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变体体积都比标准模型大小降低了约一。 ?

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TensorFlow 模型优化工具包:模型大小减半,精度几乎不变!

近日,TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度精度浮点量化(float16 quantization)工具。小体积、高精度,还能够有效改善 CPU 和硬件加速延迟。...在计算中,精度是二进制浮点计算机数字格式,占用计算机存储 16 位。...图 1 IEEE 754 标准下 binary16 格式 训练后 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型大小(高达 50%),同时以少量精度损失为代价...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

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使用TensorFlow实现股票价格预测深度学习模型

把玩这些数据并用TensorFlow在其上建立深度学习模型是很有趣,所以我决定写下这篇文章:预测标准普尔500指数简易TensorFlow教程。...Adam全称为Adaptive Moment Estimation,可以视为其他两个优化AdaGrad和RMSProp结合。 初始化 初始化器用于在训练前初始化网络权重。...由于神经网络是利用数值方法进行训练,所以优化问题起始点是能否找到问题最优解(或次优解)关键因素之一。TensorFlow中内置多种优化,每个优化器使用了不同初始化方法。...这里我使用是默认初始化之一——tf.variance_scaling_initializer()。...不过在大多数情况下统一初始化函数就可以满足要求。 拟合神经网络 在定义网络占位符,变量,初始化,损失函数和优化之后,模型需要进入正式训练过程。

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深度学习: 参数初始化

Introduction 好的开始是成功。 为了让你模型跑赢在起跑线 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...Note: 加上了 方差规范化: / np.sqrt(node_in) ,维持 输入、输出数据分布方差一致性,从而更快地收敛。...迁移学习初始化 (Pre-train Initialization) 将 预训练模型参数 作为新任务上初始化参数。 数据敏感初始化 根据自身任务数据集而特别定制参数初始化方法。

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利用深度学习建立流失模型(附完整代码)

本文主要用这个包进行训练数据集和测试数据集拆分以及数据尺度标准化。 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,还有缺失值列已经不存在。接下来就把第一列对于结果无关用户ID列删除。...本文用relu和sigmoid。都是最基础。 bias_initializer:偏置向量初始化方法,为预定义初始化方法名字符串,或用于初始化偏置向量初始化。...优化选择SGD,也就是最简单基础一个优化。 性能评估模块提供一系列用于模型性能评估函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置。

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使用TensorFlow动手实现简单股价预测模型

第一层包含1024个神经元,略大于输入大小两倍。随后每个隐藏层是上一层,也就是512、256和128个神经元。每个后续层神经元数量减少压缩网络在先前层中识别的信息。...它名称来源于适应性矩估计,可以看作另两个流行优化AdaGrad和RMSProp组合。 初始化 初始化器用于在训练之前初始化网络向量。...由于神经网络是使用数值优化技术进行训练,所以优化问题出发点是寻找解决底层问题关键。在TensorFlow中有不同初始化,每个都有不同初始化方法。...但大多数情况下,统一初始化就足够了。 拟合神经网络 在定义网络占位符,向量,初始化,损失函数和优化之后,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:层和神经元设计,选择不同初始化和激活方案,引入神经元退出层等等。

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TensorFlow工程师分享TensorFlow Serving最近创新进展

近日,Tesorflow软件工程师Noah Fiedel通过本文描述机器学习模型TensorFlow Serving最近一些创新进展 TensorFlow Serving是一种灵活、高性能机器学习模型...它使得部署新算法和实验变得更加容易,同时保持相同服务架构和API。而且,它还提供TensorFlow模型开箱即用集成,但是可以很容易地扩展为其他类型模型和数据。...在过去一年时间里,TensorFlow Serving逐步拥有先进性能、最佳实践和标准: 开箱即用优化服务和可定制性:我们现在提供一个预先构建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)在服务启动时,加速所有模型初始加载;(3)多模型批处理到多路复用硬件加速(GPU/TPU)。...标准模型格式:我们将SavedModel添加到TensorFlow 1.0中,为社群提供一种可以跨训练和服务工作标准模型格式。

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TensorFlow从0到1 | 第十五章 重新思考神经网络初始化

在 12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST 中就踩“参数初始化坑”:简单将权重和偏置初始化为0,导致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”坑,在14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢还见识初始化导致“神经元饱和”坑。...Michael在《Neural Networks and Deep Learning》中让一个具有1000个神经元输入层网络,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(500个)值为...1,另一(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中实现,单纯性使用N(0,1/sqrt(nin))权重初始化与前者进行了对比,结果如下: ?

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TensorFlow从0到1 - 15 - 重新思考神经网络初始化

在12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST中就踩“参数初始化坑”:简单将权重和偏置初始化为0,导致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”坑,在14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢还见识初始化导致“神经元饱和”坑。...让一个具有1000个神经元输入层网络,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(500个)值为1,另一(另500个)值为0。现在聚焦到接下来隐藏层中一个神经元: ?...1/sqrt(nin)权重初始化 顺着上面的分析,一个比较自然思路是:既然神经元加权和z标准差与网络上一层神经元数量nin有相关性,那么为了抵消掉神经元数量影响,初始化分布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方差 = 1/n x n/2 + 1 = 3/2; z标准差 = √(3/2); 结果对比 本篇基于12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST中实现,单纯性使用

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TensorFlow开源2年官方回顾】下一个重要方向是分布式模型服务

【新智元导读】 TensorFlow Serving 开源一年半时间里取得了许多进展和性能提升,包括开箱即用优化服务和可定制性,多模型服务,标准化模型格式,易于使用推理API等。...在过去一年时间里,在我们用户和公司内外合作伙伴帮助下,TensorFlow Serving 得以提供先进性能、最佳实践和标准: 开箱即用优化服务和可定制性:我们现在提供一个预构建规范服务二进制文件...我们通过(1)在隔离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)在服务启动时,并行加速所有模型初始加载;(3)多模型批交错以复用硬件加速(GPU/TPU)。...标准化模型格式:我们将 SavedModel 添加到 TensorFlow 1.0,为社区提供一种单一标准模型格式,可以跨训练和服务工作。...我们最近在生产中推出了一个1TB+模型,并取得了良好效果,希望很快开源。 再次感谢我们所有的用户和合作伙伴,他们提供反馈、代码和想法。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第11章 训练深度神经网络(上)

Networks》论文发现一些疑问,包括流行 sigmoid 激活函数和当时最受欢迎权重初始化技术组合,即随机初始化时使用平均值为 0,标准差为 1 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技巧之一。 最近一些论文针对不同激活函数提供类似的策略,如表 11-1 所示。...TensorFlow 提供一个可以用来建立神经网络elu()函数。...使用 TensorFlow 实现批量标准TensorFlow 提供一个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(基于训练期间小批量数据或测试过程中完整数据集...例如,如果要训练一个模型来识别图片中朋友,你可以在互联网上下载数百万张脸并训练一个分类来检测两张脸是否相同,然后使用此分类将新图片与你朋友每张照片做比较。)

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