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TensorFlow巨浪中的巨人：大数据领域的引领者 TensorFlow实战【上进小菜猪大数据系列】

TensorFlow提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们高效地对海量数据进行预处理。...TensorFlow提供了丰富的工具和功能，帮助我们对海量数据进行高效的处理和准备。...例如，我们可以使用tf.data.Dataset API读取和转换数据集，通过map函数应用预处理函数，使用batch函数进行批量处理，以及通过shuffle函数进行数据混洗等操作。...= dataset.map(preprocess_function) # 批量处理 dataset = dataset.batch(batch_size) # 数据混洗 dataset = dataset.shuffle...(buffer_size=1000) # 数据重复 dataset = dataset.repeat(num_epochs) 模型构建 TensorFlow提供了丰富的API和模块，方便我们构建各种类型的神经网络模型

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【Spark】Spark之how

开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。 (3) subtract：返回一个由只存在于第一个RDD中而不存在于第二个RDD中的所有元素组成的RDD。不会去除重复元素，需要混洗。...这种情况下可能造成累加器重复执行，所以，Spark只会把每个行动操作任务对累加器的修改只应用一次。但是1.3及其以前的版本中，在转换操作任务时并没有这种保证。 2....从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。

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学界 | 新型实时形义分割网络ShuffleSeg：可用于嵌入式设备

机器之心在本文中对该项目进行了简要编译介绍，相关研究的 TensorFlow 代码已发布在 GitHub 上。...就我们所知，之前在实时形义分割上的研究都没有利用分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。我们在本研究中提出的 ShuffleSeg 是一种计算高效的分割网络。...我们主要从其中使用的分组卷积和通道混洗中受到了启发。[4,2,3] 表明深度上可分的卷积或分组卷积可以在降低计算成本的同时维持优良的表征能力。分组卷积的堆叠可能会导致出现一大主要瓶颈。...输出通道将从有限的输入通道中导出。为了解决这个问题，[4] 中引入了信道混洗，这种方法也在 ShuffleSeg 的编码和解码部分都得到了良好的应用。 ?...我们提出的架构基于其编码器中的分组卷积和通道混洗（channel shuffling），可用于提升性能。

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为了不让GPU等CPU，谷歌提出“数据回波”榨干GPU空闲时间，训练速度提升3倍多

随着GPU等加速器越来越快，超过了CPU、磁盘处理数据的速度，上游就逐渐成了训练瓶颈。 ? 在某些情况下，GPU上游的代码花费的时间甚至是GPU本身运行时间的几倍。...Jeff Dean也在Twitter上转发点赞。 ? 重复数据让GPU不空等 很多情况下，上游花费的时间比加速器更长，使用更快的GPU或TPU根本不会提高训练速度。...在加速器空置50%情况下，预处理batch的第一个优化步骤之后，我们可以重复利用该batch再进行一次训练。 如果重复数据与新数据一样有用，训练效率会提高一倍。...数据回波在样本级别对数据进行混洗，而batch回波则对重复批次的序列进行混洗。另外还可以在数据扩充之前插入缓冲区，以使重复数据的每个副本略有不同，因此不是简单机械重复，而是更接近一个新样本。...Google发现，数据回波可以用更少的新样本来达到目标性能，这表明重复使用数据对于降低磁盘I/O很有用。在某些情况下，重复数据几乎与新数据一样有用。 ?

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TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...的大小： dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) （4）repeat repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个...epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch： dataset = dataset.repeat(5) 如果直接调用repeat()的话，生成的序列就会无限重复下去，没有结束，因此也不会抛出...在训练时重复10个epoch。...此时dataset中的一个元素是(image_resized, label) 最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个

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keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解

用作验证集的训练数据的比例。 模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。 验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。...模型将不会在这个数据上进行训练。这个参数会覆盖 validation_split。 shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代之前混洗数据）或者 字符串 (batch)。...batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个 batch 内部的数据进行混洗。 当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。...使用 TensorFlow 数据张量等输入张量进行训练时，默认值 None 等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，如果无法确定，则为 1。...，按批次训练模型 参数 generator: 一个生成器，或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例， 以在使用多进程时避免数据的重复。

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卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

新的架构利用两个操作：逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle)，与现有的其他SOTA模型相比，在保证精度的同时大大降低了计算量。...方法 针对组卷积的通道混洗 现代卷积神经网络会包含多个重复模块。...通道Shuffle操作是可微的，模型可以保持end-to-end训练。 混洗单元 在实际过程中，我们构建了一个ShuffleNet Unit（混洗单元），便于后面组合为网络模型。 ?...归功于逐点群卷积和通道混洗，ShuffleNet Unit可以高效的计算。相比于其他先进的单元，在相同设置下复杂度较低。例如，给定输入大小，通道数为，对应的bottleneck的通道数为。...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流，下表表现了有无Shuffle操作的性能差异： ?

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为什么MobileNet及其变体如此之快？

作者将输入和输出用线连接起来，以可视化它们之间的依赖关系。线条的数量分别粗略地表示在空间和通道上执行卷积的计算成本。 ? 例如，最常用的 3x3 的卷积，可以通过上图进行可视化。...通道混洗（Channel shuffle） 通道混洗是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作（层）。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。...这里，G 代表的是分组卷积中分组的数目，分组卷积通常与 ShuffleNet 中的通道混洗一起使用。 虽然不能用乘-加运算次数（MACs）来定义通道混洗的计算成本，但是这些计算应该是需要一些开销的。...G=2 的通道混洗的例子。没有进行卷积，只改变了通道顺序。 ? G=3 的通道混洗的例子。...这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。

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算法研习：机器学习中的K-Fold交叉验证

将数据集拆分为k个组 对于每个组：将该组作为测试集 将剩余的组作为训练集 在训练集上拟合模型并在测试集上进行评估 保留该模型的评估分数 使用模型评估分数样本评价模型的性能 ?...使用shuffle = True，我们的random_state会对数据进行洗牌。否则，数据由np.random（默认情况下）进行混洗。...例如，n_splits = 4，我们的数据y（因变量）有3个类（标签）。4个测试集既能够覆盖所有数据，没有任何重叠。 ? 分层洗牌K折叠： 分层洗牌分割是ShuffleSplit的变种。...因此，这里的差异是StratifiedKFold只是洗牌和分裂一次，因此测试集不重叠，而StratifiedShuffleSplit 每次在分裂之前进行混洗，并且它会分割n_splits 次以使测试集可以重叠...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...评价并行度是否过高可以看你的任务是不是在瞬间(毫秒级)完成的，或者任务是不是没有读写任何数据。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...用户的代码(20%) spark可以执行任意代码，所以用户的代码可以申请大量内存，它可以访问JVM堆空间中除了分配给RDD存储和数据混洗存储以外的全部空间。20%是默认情况下的分配比例。

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基于tensorflow的图像处理(四) 数据集处理

由于训练数据集通常无法全部写入内存中，从数据中读取数据时需要使用一个迭代器(iterator)按顺序进行读取，这点与队列的dequeue()操作和Reader的read()操作相似。...以下代码给出了用initializable_iterator来动态初始化数据集的例子。import tensorflow as tf# 解析一个TFRecord的方法。与上面的例子相同，不再重复。...从表面上看，新的代码在长度上似乎并没有缩短，然而由于map方法返回一个新的数据集，可以直接继续调用其他高层操作。...在队列框架中，预处理、shuffle、batch等操作有的在队列上进行，有的在图片张量上进行，整个处理流程在处理队列和张量的代码片段中来回切换。...不同的是，以下例子在训练数据集之外，还另外读取了数据集，并对测试集和数据集进行了略微不同的预处理。

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TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...的大小： dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) （4）repeat repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch，假设原先的数据是一个...epoch，使用repeat(5)就可以将之变成5个epoch： dataset = dataset.repeat(5) 如果直接调用repeat()的话，生成的序列就会无限重复下去，没有结束，因此也不会抛出...在训练时重复10个epoch。

1.1K30

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...一个物理步骤会启动很多任务，每个任务都是在不同的数据分区上做同样的事情，任务内部的流程是一样的，如下所示： 1.从数据存储（输入RDD）或已有RDD（已缓存的RDD）或数据混洗的输出中获取输入数据...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...用户的代码(20%) spark可以执行任意代码，所以用户的代码可以申请大量内存，它可以访问JVM堆空间中除了分配给RDD存储和数据混洗存储以外的全部空间。20%是默认情况下的分配比例。

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keras 实现轻量级网络ShuffleNet教程

该结构利用组卷积和信道混洗两种新的运算方法，在保证计算精度的同时，大大降低了计算成本。...简单来讲，组卷积就是将输入特征图按照通道方向均分成多个大小一致的特征图，如下图所示左面是输入特征图右面是均分后的特征图，然后对得到的每一个特征图进行正常的卷积操作，最后将输出特征图按照通道方向拼接起来就可以了...通道混洗是这篇paper的重点，尽管组卷积大量减少了计算量和参数，但是通道之间的信息交流也受到了限制因而模型精度肯定会受到影响，因此作者提出通道混洗，在不增加参数量和计算量的基础上加强通道之间的信息交流...通道混洗层的代码实现很巧妙参考了别人的实现方法。通过下面的代码说明，d代表特征图的通道序号，x是经过通道混洗后的通道顺序。...ShuffleNet架构 注意，对于第二阶段（Stage2），作者没有在第一个1×1卷积上应用组卷积，因为输入通道的数量相对较少。 ?

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