tensorflow中数据的读入相关类或函数: 占位符(Placeholders) tf提供一种占位符操作,在执行时需要为其提供数据data。 操作 描述 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 为一个tensor插入一个占位符 eg:x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) tf.placeholder_with_default(input, shape, name=None)
DeltaFIFO也包含在 Informer 中。DeltaFIFO 是 Delta + FIFO(先进先出队列),Delta的数据格式如下。DeltaType是String的类型,只有四种,分别是增加,更新,删除,同步。作为FIFO,有push和pop方法。
fifo_batch: This parameter controls the maximum number of requests per batch.It tunes the balance between per-request latency and aggregate throughput. When low latency is the primary concern, smaller is better (where a value of 1 yields first-come first-served behavior). Increasing fifo_batch generally improves throughput, at the cost of latency variation. The default is 16. front_merges: A request that enters the scheduler is possibly contiguous to a request that is already on the queue. Either it fits in the back of that request, or it fits at the front. Hence it’s called either a back merge candidate or a front merge candidate. Typically back merges are much more common than front merges. You can set this tunable to 0 if you know your workload will never generate front merges. Otherwise leave it at its default value 1. read_expire: In all 3 schedulers, there is some form of deadline to service each Read Request. The focus is read latencies. When a read request first enters the io scheduler, it is assigned a deadline that is the current time + the read_expire value in units of milliseconds. The default value is 500 ms. write_expire: Similar to Read_Expire, this applies only to the Write Requests. The default value is 5000 ms. writes_starved: Typically more attention is given to the Read requests over write requests. But this can’t go on forever. So after the expiry of this value, some of the pending write requests get the same priority as the Reads. Default value is 1. This tunable controls how many read batches can be processed before processing a single write batch. The higher this is set, the more preference is given to reads.
这里我们重点来看一下这个train方法,在训练的部分有一个非常重要的点就是如何去进行样本的选择。如果使用triplet loss训练我们的网络结构,会存在一个非常严重的问题,就是正负样本的样本对的数量存在很大的差异。这个时候会进行难样本的挖掘,在FaceNet中的策略,我们不能将其称为OHEM,不能称为严格意义上的难例挖掘,但有其核心思想在里面。如果要想使我们的模型训练的更好,此处可以对样本选择的部分进行优化。
与 tf.placeholder 不同的是,这里如果 未 被feed_dict,并不会 打印报错,而是打印出 默认数据。
Indexer保存了来自apiServer的资源。使用listWatch方式来维护资源的增量变化。通过这种方式可以减小对apiServer的访问,减轻apiServer端的压力
Defined in tensorflow/python/ops/data_flow_ops.py.
2)NACK重新发送媒体数据有两种方式:单独RTX通道发送、与媒体数据混在一起发送
DeltaFIFO位于Reflector和LocalStore之间,看名字知道是个先进先出的队列,作用就是缓存数据变化,直接看代码
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识和自动平衡机制,本文我们介绍如何切分数据和运行时系统。
想了解更多信息请参考CIFAR-10 page,以及Alex Krizhevsky写的技术报告
源码地址:https://github.com/polarismesh/polaris-controller/blob/main/README-zh.md
Input/output (I/O) scheduling is a term used to describe the method computer operating systems decide the order that block I/O operations will be submitted to storage volumes. I/O Scheduling is sometimes called 'disk scheduling'.
上一篇文章里,我们主要介绍了和对象存储相关的组件 Store 接口以及它的实现结构体 cache,本质上说该接口和它的实现是对以前文章中介绍的 ThreadSafeStore 接口和它具体实现的更高级抽象,即 ThreadSafeStore 接口的操作需要针对资源对象以及对象的 key, 而 Store 接口有能力获取资源对象的 key, 所以该接口只针对资源对象操作。当然,两种组件针对资源对象的操作在底层上都是并发安全的。本篇文章中我们主要来介绍 Queue 和 DeltaFIFO 组件 ,也是资源对象存储组件。
创建一个队列,该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组,张量的d类型由d类型描述,其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数,则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定,则不同的队列元素可能具有不同的形状,但是不允许使用dequeue_many。
前文我们讲到 Reflector 中通过 ListAndWatch 获取到数据后传入到了本地的存储中,也就是 DeltaFIFO 中。从 DeltaFIFO 的名字可以看出它是一个 FIFO,也就是一个先进先出的队列,而 Delta 表示的是变化的资源对象存储,包含操作资源对象的类型和数据,Reflector 就是这个队列的生产者。
这些函数的名字基本都可以自解释。 再介绍下misc 设备,linux 内核将一些不符合预先确定的字符设备划分为杂项设备,使用的数据结构如下;
MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先,英文字符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉字,常用的就有3000多。其次,汉字有书法,每个人书写风格多样。 本文目标是利用TensorFlow做一个简单的图像分类器,在比较大的数据集上,尽可能高效地做图像相关处理,从Train,Validation到Inference,是一个比较基本的Example, 从一个基本的任务学习如果在TensorFlow下
高通的HAL层其实分为两种,一种是直接从kernel这边报数据上来的,由sensor HAL层来监听,另一种是走ADSP的模式,HAL层是通过qmi的形式进行监听的; 走ADSP架构的可以看下面的博客:http://blog.csdn.net/u011006622/article/details/54598426 而msm8909架构下的便是以HAL层来监听数据的; 简介: Google为Sensor提供了统一的HAL接口,不同的硬件厂商需要根据该接口来实现并完成具体的硬件抽象层,Android中Senso
通过debug定位监听阻塞的地方,在go标准库里,json stream。具体方法未能定位到
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/blob/master/README.md https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Getting-Started
组里最近遇到一个问题,微软的Azure Service Bus Queue是否可靠?是否会出现丢失消息的情况?
Kafka Controller 是 Kafka 的核心组件,在前面的文章中,已经详细讲述过 Controller 部分的内容。在过去的几年根据大家在生产环境中应用的反馈,Controller 也积累了一些比较大的问题,而针对这些问题的修复,代码的改动量都是非常大的,无疑是一次重构,因此,社区准备在新版的系统里对 Controller 做一些相应的优化(0.11.0及以后的版本),相应的设计方案见:Kafka Controller Redesign,本文的内容就是结合这篇文章做一个简单的总结。
子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习
我们的目标是在Windows 10系统上具体实现DeepMind论文中强化学习算法Q-learning Network(DQN)的训练过程。
Pytorch深度学习框架优势之一是python优先,源代码由python代码层和C语言代码层组成,一般只需要理解python代码层就可以深入理解pytorch框架的计算原理。所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。
作为一个算法工程师,在日常工作中难免会碰到模型上线的问题。对于一些要求不高的场合,简单找一个web框架实现一下接口就能搞定:对于每个用户请求,调用模型得到结果再返回。但这种朴素的实现往往无法最大化利用GPU,对于性能要求比较高的场景应付起来就略显吃力。
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在人工智能的发展越来越火热的今天,其中智能应用也在伴随着我们的生活,其中最具有代表性的便是图像识别,并且其中的应用比比皆是,如车站的人脸识别系统,交通的智能监控车牌号系统等等。而卷积神经网络作为图像识别的首选算法,对于图像的特征提取具有很好的效果,而TensorFlow作为Google的开源框架具有很好的结构化特征,而本篇文章将利用卷积神经网络算法对图像识别进行应用,开发出颜值评分器的功能。
最近看了一个golang的高性能缓存ristretto,该缓存可以很好地实现如下功能:
虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例,但是当训练数据量较大时,可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件,得到的文件列表可以通过tf.train.string_input_producer函数进行有效的管理。
本文对常用的数据结构详述:Array, ArrayList,List,IList,ICollection, Stack, Queue, HashTable, Dictionary, IQueryabl
我们知道 k8s 里重要概念之一就是 声明式 API,比如 kubectl apply 就是声明式 API的实现。
使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13]
导语 | 本文将解读WebRTC中Pacer算法的实现。WebRTC有两套Pacer算法:TaskQueuePacedSender、PacedSender。本文仅介绍PacedSender的实现。(文章中引用的WebRTC代码基于master,commit:3f412945f05ce1ac372a7dad77d85498d23deaae源码分析) 背景介绍 若仅仅发送音频数据,不需要Pacer模块。 一帧音频数据本身不大,不会超过以太网的最大报文长度。一个RTP报文可以搞定,按照打包时长的节奏发送就可以。
#! -*- coding: utf-8 -*- # albert做Seq2Seq任务,采用UNILM方案 # 介绍链接:https://kexue.fm/archives/6933 from __future__ import print_function import codecs import glob import json import os import numpy as np from tqdm import tqdm from bert4keras.backend import ke
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本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率,将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度,比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。
注意:此代码全部为TensorFlow1版本。 查看Tensorflow版本 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入辅助库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as
首先安装bert4keras pip install git+https://www.github.com/bojone/bert4keras.git 基于苏剑林老师的bert4keras进行小幅度改动
在过去的几年里,深度学习硬件方面取得了巨大的进步,Nvidia的最新产品Tesla V100和Geforce RTX系列包含专用的张量核,用于加速神经网络中常用的操作。
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识,自动平衡机制和切分数据,本文我们结合论文内容来看看如何实现流水线。
LAG (Link Aggregation Group): 链路汇聚(bonding), 网络绑定可以将两个或多个网络接口组合成一个接口。它可以提高网络吞吐量和带宽,并在其中一个接口发生故障时提供冗余。NVIDIA ® BlueField ® DPU 可以选择以对主机透明的方式在 Arm 端配置网络绑定。在这种配置下,主机只能看到一个 PF, 参考: https://docs.nvidia.com/networking/display/bluefielddpuosv385/link+aggregation
#!/bin/bash QUEUE_NUM=10 #设置并发数 temp_fifo_file=/tmp/"$$".fifo mkfifo "$temp_fifo_file" exec 9<>"$temp_fifo_file" for((i=1;i<=${QUEUE_NUM};i++));do echo 1 1>&9 done ##子进程工作内容 Worker(){ local name=$1 echo "$name is working" sleep 2 } for i in `
提到容器的日志采集,在实际生产开发流程中,我们通常是先自己封装的日志库,然后走 filebeat + kafka + logstash + es这个完整的日志收集处理流程。关于kafka和es的资料网上比较多,这两块我们暂且不细看。go-satsh是logstash 的 Go 语言替代版,是go-zero生态中的一个组件,这部分我们将在go-satsh篇介绍。事不宜迟,日拱一卒,我们开始吧!
BaseExecutor是Executor的一个子类,是一个抽象类,实现接口Executor的部分方法,并提供了三个抽象方法
Golang channel 是一种并发原语,用于在不同 goroutine 之间进行通信和同步。本质上,channel 是一种类型安全的 FIFO 队列,它可以实现多个 goroutine 之间的同步和通信。
当Filebeat作为日志采集的agent铺开时,对其自身agent的监控以确保稳定就尤为的重要,有几种方式监控agent运行。
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