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计算 on nLive:Nebula 的计算实践

计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及 计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见 Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作 Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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动态计算

Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉,自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架,在学术圈颇受欢迎。 便于调试:Pytorch采用动态,可以像普通Python代码一样进行调试。不同于TensorFlow, Pytorch的报错说明通常很容易看懂。 包括: 动态计算简介 计算图中的Function 计算和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算在TensorBoard中的可视化 一,动态计算简介 ? 第一层含义是:计算的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算在反向传播后立即销毁。 这些Function和我们Python中的函数有一个较大的区别,那就是它同时包括正向计算逻辑和反向传播的逻辑。

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    Python-科学计算-seaborn-03-箱形

    Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 seaborn:0.7.1 这个系列讲讲Python 的科学计算版块 今天讲讲seaborn模块: 箱形 Part 1:示例 ? "p1", "p2", "p3", "p4"的箱形 1 p1的箱形 ? 5 cmap=”hot_r”效果 ? 传送门 Python-科学计算-seaborn-02-热力图 Python-科学计算-seaborn-01-矩阵图 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

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    TensorFlow新功能「AutoGraph」:将Python转换为计算

    昨天,TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」,可以将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为TensorFlow的计算(Graph)代码。 AutoGraph 所以为什么要转化成计算呢?计算可以做各种优化,例如删除常见的子表达式和内核融合。 而且计算让分布式训练和部署到各种环境更为容易,因为它们形成了独立于平台的计算模型。 AutoGraph不仅仅是一组有用的宏; 它使用源代码转换来Python的任何部分,包括控制流、函数应用程序和赋值、生成样板代码、以及重构常用的Python代码使其容易转换为计算。 代码中的assert将转换为tf.Assert来表示计算。 转换为计算 vs Eager Execution 虽然Eager Execution很有用,但是计算更快。

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    回炉重造:计算

    有的,那就是我们需要说的计算 计算 我们借用「」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅摘自Paddle教程。 白色是卷积核每次移动覆盖的区域,而蓝色区块,则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度,以此类推,我们可以得到 因此池化层需要将梯度传递到前面一层,而自身是不需要计算梯度优化参数。 静态 在tf1时代,其运行机制是静态,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流」 ? 在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态的主要区别。

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    python计算双色球数字概率_python绘制双色球走势

    python数据分析1:获取双色球历史信息 python数据分析2:双色球 蓝红球分析统计 python数据分析3:双色球 单个红和蓝球哪个比例高 python数据分析4:双色球 两个红和蓝球哪组合比例高 python数据分析5:双色球 两个红球哪组合比例高 python数据分析6:双色球 使用线性回归算法预测下期中奖结果 本次将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊。 : 3 7 12 15 24 30 7 #取15个数,计算的结果四舍五入: 4 7 13 15 25 31 7 #取18个数,计算的结果四舍五入: 4 8 13 16 23 31 8 #取20 个数,计算的结果四舍五入: 4 7 12 22 24 27 10 #取25个数,计算的结果四舍五入: 7 8 13 17 24 30 6 #取50个数,计算的结果四舍五入: 4 10 14 18 23 29 8 #取100个数,计算的结果四舍五入: 5 11 15 19 24 29 8 #取500个数,计算的结果四舍五入: 5 10 15 20 24 29 9 #取1000个数,计算的结果四舍五入

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    PyTorch: 计算与动态机制

    文章目录 计算 PyTorch的动态机制 计算 计算是用来描述运算的有向无环 计算有两个主要元素: 结点 Node 边 Edge 结点表示数据:如向量,矩阵,张量 边表示运算:如加减乘除卷积等 用计算图表示:y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w 计算与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点 :用户创建的结点称为叶子结点,如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度,而清除在反向传播过程中的变量的梯度 根据计算搭建方式,可将计算分为动态和静态 动态 运算与搭建同时进行 灵活 易调节 例如动态 PyTorch: 静态 先搭建, 后运算 高效 不灵活。 静态 TensorFlow

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    娓娓道来模型、查询、计算学习知识

    计算可以作为对查询的一个补充,查询是直接获取关联的信息,而计算的目标则是计算出基于关联结构蕴藏在点边中的信息,而且,计算结果本身可以再存储到数据库中作为查询的查询目标。 对于希望借力图计算提升业务效果的同行来说,重点要关注两个方面,首先是计算的结果怎么用,其次是如何高效算出计算的结果。 对于计算能起到多大作用问题,难以一概而论。 鉴于计算任务大都是计算和资源均密集型的,明确计算对业务助力的效果应该优于计算计算效率上的提升。计算算法可达数十种,每种有各自适用的场景。 已有的计算工作的宣传也侧重计算效率的提升,并没有很全面地解答计算对业务的提升效果如何。例如,对于连通分量来说,作为经典的计算的问题,在各大公司内部什么场景,起到多大的业务提升作用? 值得注意的是,目前计算对异构图的支持有限,针对异构图的计算优化与实际数据的构图形式有较大的关联,因此难以有通用的计算系统或算法,但实际业务中的计算往往更关注异构图。

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    计算演算:反向传播

    计算 谈及计算,有人可能又要为烦人的计算公式头疼了,所以本文用了一种思考数学表达式的轻松方法——计算。以非常简单的e=(a+b)×(b+1)为例,从计算角度看它一共有3步操作:两次求和和一次乘积。 为了让大家对计算有更清晰的理解,这里我们把它分开计算,并绘制图像。 我们可以把这个等式分成3个函数: ? 在计算图中,我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。 为了计算图中的偏导数,我们先来复习这两个求和规则和乘积规则: ? 已知a=2,b=1,那么相应的计算就是: ? 通过分解路径,这个式子能更高效地计算总和,虽然长得和求和等式有一定差异,但对于每条边它确实只计算了一次。 前向模式求导从计算的输入开始,到最后结束。 虽然你以前可能没想过从计算的角度来进行理解,但这样一看,其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触的内容差不多。 另一方面,反向模式求导则是从计算的最后开始,到输入结束。

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    TensorFlow中的计算

    计算图表现为有向无环,定义了数据的流转方式,数据的计算方式,以及各种计算之间的相互依赖关系等。 2 计算的基本组成 TensorFlow的计算粒度比较细,由节点和有向边组成(后来也加入了层)。相比之下,腾讯的开源机器学习平台Angel,其计算的粒度较粗,由层(Layer)组成。 3 计算的运行 TensorFlow中可以定义多个计算,不同计算图上的张量和运算相互独立,因此每一个计算都是一个独立的计算逻辑。 3.1 的启动 启动计算的第一步是创建一个会话(Session)对象,如果没有任何的创建参数,会话构造器将启动默认。 一个Session可以运行多个计算,一个计算也可以在多个Session中运行。

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    TensorFlow基础:创建计算

    本节介绍TensorFlow与创建计算的几个函数: g = tf.Graph() #创建新的计算g g.as_default() #将计算g设置为当前使用的计算 g0 = tf.get_default_graph () # 获取默认的计算 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算 示范1: import tensorflow as tf # 初始化一个计算对象g 示范2: import tensorflow as tf #获取默认的计算对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算 with g0.as_default 示范3: import tensorflow as tf #清空默认的计算 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant 推荐使用示范1的方式定义计算,不用每次都 tf.reset_default_graph()。

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    张量求导和计算

    怎样有效的计算它们? 解决问题 1 需要了解张量求导 (第一节),解决问题 2 需要了解计算(第二节)。要理解张量请参考《张量 101》。 本节只用两层神经网络来说明一些核心问题,比如正向传播、反向传播、计算等等。 计算就是将计算形式化图形的方法,由输入结点、输出结点、函数 (从输入到输出的) 三部分组成。 每个一节点来表示一个变量,可以是标量、向量、矩阵或张量。 计算的实例如下: ? 上图中 x, w[1], b[1], w[2], b[2], y 是输入节点,l 是输出节点,它们都是标量。 计算核心 ? 注意我把“中间梯度×局部梯度”该成 dot(中间梯度, 局部梯度),这个函数实际上是 numpy 里面张量点乘的操作。

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    三种计算

    它会让TensorFlow代码的表现和Python原生代码的表现一样,写起来就像写numpy一样,各种日志打印,控制流全部都是可以使用的。 使用动态计算的缺点是运行效率相对会低一些。 因为使用动态会有许多次Python进程和TensorFlow的C++进程之间的通信。而静态计算构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行,效率更高。 如果需要在TensorFlow2.0中使用静态,可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算构建代码。 四,Autograph 动态计算运行效率相对较低。 可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算构建代码。 不需要使用会话了,一些都像原始的Python语法一样自然。 实践中,我们一般会先用动态计算调试代码,然后在需要提高性能的的地方利用@tf.function切换成Autograph获得更高的效率。

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    随机计算:连续案例

    所有这些情况都会将您的计算变成一个随机的 - 先前的确定性节点现在变成随机的。 如何通过这些节点进行反向传播并不明显。 在这个系列中,我想概述可能的方法。 考虑大致的推理目标: [图片] 或强化学习目标: [图片] 在下面,我将使用以下符号为目标: [图片] 在这种情况下,(随机)计算(SCG)可以用下面的形式表示[1]: [图片] 这里的 θ,双圈是一组可调参数 为了使用这样的来估计F(θ),你只需要用你的θ,计算x的分布,从中得到尽可能多的样本,为每个样本计算f(x),然后对它们进行平均。 我们如何最大限度地提高呢? 基本上,这个想法是这样的:如果一些随机变量可以被分解成其他随机变量的组合,那么我们能够转换我们的随机计算,使得我们不需要通过随机反向传播,并且将随机性注入到模型中作为独立 噪声? [p3.png] Gen Rep 1是一个广义的重新参数化,只有第一时刻变成白色, Gen Rep 2 - 只有第二个 仿真清楚地表明,基于分数函数的梯度和第一次广义的重新参数化不能收敛,这与我们的方差分析是一致的

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    同步计算框架GraphLite编程之着色

    GraphLite github地址  https://github.com/schencoding/GraphLite   很适合进行分布式并行计算,比如最短路径,PageRank等问题,比较著名的计算框架有 BSP模型如下图:   也就是超步计算,apache giraph也属于此模式。 着色在单机环境下的算法,最快一般是贪心算法,也就是每次去找不相邻的节点去着色,直到全部完成。 我们在分布式并行计算环境下也要用贪心算法,每次找到不相邻的所有节点同时着色,在4个超步内完成一次着色,第一步根据出度的大小选择哪些节点可能要被着色,第二步处理冲突,第三步删除被选中节点和邻居节点之间的边

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    Python计算有向节点的入度和出度

    本文代码使用字典和集合模拟有向结构,也可以改用其他的数据类型来实现。 inDegree = sum(1 for v in orientedGraph.values() if node in v) return (inDegree, outDegree) #模拟有向 '), 'g':set('fhi'), 'h':set('fgi'), 'i':set()} #查看结果 print(getDegrees(graph, 'h')) 上面代码对应的有向结构如下图所示

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    十亿节点大规模计算降至「分钟」级,腾讯开源计算框架柏拉图

    机器之心报道 参与:蛋酱 11 月 14 日,腾讯正式宣布开源高性能计算框架 Plato,据介绍,Plato 可满足十亿级节点的超大规模计算需求,将算法计算时间从「天」级缩短到「分钟」级,性能全面领先于其它主流分布式计算框架 最强性能的计算框架 Plato Plato 是腾讯内部计算 TGraph 团队整合内部资源自主研发的一款高性能计算框架,取名 Plato 是为了致敬伟大的数学家柏拉图。 相对于目前全球范围内其它的计算框架,Plato 可满足十亿级节点的超大规模计算需求,将算法计算时间从天级缩短到分钟级,性能全面领先于其它主流分布式计算框架,并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈 (10 台服务器左右)即可完成腾讯数据量级的超大规模计算,打破了动辄需要上百台服务器的资源瓶颈,同时也极大地节约了计算成本; Plato 隶属腾讯计算 TGraph,起源于超大规模社交网络数据,但可以完美适配其他类型的数据 除了计算性能不足,内存占用过大也是限制大规模计算的主要因素。Plato 的另一个巨大优势则是它的内存开销远小于主流计算框架。

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    Tensorboard 显示计算节点信息

    参考文献 强烈推荐Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 TensorFlow 不仅可以展示计算的结构,还可以展示 TensorFlow 计算图上每个节点的基本信息以及运行时消耗的时间和空间。 使用 TensorBoard 可以非常直观地展现所有 TensorFlow 计算节点在某一次运行时所消耗的时间和内存。 可以选择显示计算的结构以及计算图中节点计算所用的时间和内存 下图显示计算图中节点计算所用时间 ? 下图显示计算图中节点计算所用内存 ?

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    读懂腾讯云计算

    错过了腾讯全球生态大会「高速智能计算专场」? 没关系 一读懂腾讯云计算 ⬇️ ? ?

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    TensorFlow发布重要更新AutoGraph,自动将Python转化为TF计算

    一般而言,在写 TensorFlow 代码时,我们需要构建整个算法的计算,或者规划所有数据流的计算过程,然后再投入数据并快速执行整个或局部计算。 尤其是在一些涉及更复杂模型场景中,例如使用 if 和 while 等 Python 语句,或使用 print() 与接受结构化输入等,它们都会引起我们对计算的困惑。 所以为什么 TensorFlow 需要使用计算呢?计算允许各种各样的优化,例如移除公共的子表达式和内核融合等。 当转换完成后,这个片段的 Python assert 使用合适的 tf.Assert 将其转换为 TensorFlow 计算。 def f(x): assert x ! 但这需要你使用 tf.cond() 这样计算类的 TensorFlow ops。未来,AutoGraph 将无缝与 defun 融合,让你用简单的 eager-style Python 编写代码。

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