图模拟是一类宽松的图匹配模型。区别于子图同构要求匹配结果和匹配图具有相同的拓扑结构的规则，图模拟只对匹配节点的自身和一跳邻居有要求。得益于图模拟宽松的匹配规则，它具有较低的复杂度和更好的拓展性。这些优点引起了图算法界的注意，近些年，一些基于图模拟的研究工作陆续发表。为了进一步提高数据集的大小和算法的吞吐量，以及考虑到一些实际场景（数据分布在不同的机器上），分布式图模拟的研究是必要的。本文介绍了三篇
每次 TensorFlow 运算都被描述成计算图的形式，允许结构和运算操作配置所具备的自由度能够被分配到各个分布式节点上。计算图可以分成多个子图，分配给服务器集群中的不同节点。 强烈推荐读者阅读论文“Large Scale Distributed Deep Networks”，本文的一个重要成果是证
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2021-02-14 06:28:00
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上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训
正文共6912个字，4张图，预计阅读时间18分钟。Wide & Deep 模型是谷歌在 2016 年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了
直接贴代码，第三章，原来教程在这里：，手动感谢永永夜大大对了，大大的是GPU条件下的，我的是虚拟机上的CPU版本。import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_
好长时间没发文了，最近着实是有点忙，当爹的第 43 天，身心疲惫。这又赶上年底，公司冲 KPI 强制技术部加班到十点，晚上孩子隔两三个小时一醒，基本没睡囫囵觉的机会，天天处于迷糊的状态，孩子还时不时起一些奇奇怪怪的疹子，总让人担惊受怕的。本就不多的写文章时间又被无限分割，哎~ 打工人真是太难了。本来不知道写点啥，正好手头有个新项目试着用阿里的 Seata 中间件做分布式事务，那就做一个实践分享吧！
数据集：minist （我走的是本地读取）数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1o2faz60YLaba3q7hn_JWqg 提取码：yv3y 代码和数据集放在一个文件下目的：测试服务器是否安装成功cuda和cudnn环境:ubuntu16.04，python3.6,tensorflow-gpu1.10,cuda9.0,cudnn7.4...
原创
2021-11-16 15:17:29
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
原创
2021-07-09 14:24:07
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1：前言 提起TensorFlow的模型，大家最熟知的莫过于checkpoint文件了，但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式，除了checkpoint文件，TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式，使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它，此外还有Keras model（HDF5）、Frozen GraphDef，以及用于移动端
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2023-10-30 13:13:03
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文章目录查看`GPU`数量设置`GPU`加速限制使用的`GPU`，不限制消耗显存的大小动态显存申请，仅在需要时申请显存空间限制使用的`GPU`，并且限制使用的显存大小单`GPU`模拟多`GPU`环境 Tensorflow GPU训练配置 以下教程建立在已经安装好Tensorflow2深度学习环境基础上，进一步管理GPU资源消耗。查看GPU数量import tensorflow as tf
# 查
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2024-02-22 23:37:07
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该文档讲述了如何创建一个集群的tensorflow服务器，以及如何分配在集群中计算图。我们假设你熟悉写作tensorflow程序的基本概念。Hello distributed TensorFlow!演示一个简单的TensorFlow集群，执行以下命令：# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".
$ python
>&g
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2024-04-28 00:51:44
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1.背景介绍分布式计算是指将大型复杂的计算任务拆分成多个小任务，并在多个计算节点上并行执行，以提高计算效率和处理能力。随着数据量的增加，计算需求的增加，以及计算节点的增加，分布式计算框架也逐渐成为了研究和应用的热点。在分布式计算中，有许多不同的框架可以用于构建和部署分布式应用程序。这些框架提供了各种功能和性能优势，以满足不同的需求和场景。在本文中，我们将比较一些最常见和最重要的分布式计算框架，包括
当提起这三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？确实，在一开始接触的时候，不少人都会将三者混淆，误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问，而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗？实际上，他们三个总是相伴而生，但侧重点又有不同。1、分布式：分布式是一个硬件或软
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2024-03-27 12:50:46
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py 3.7 TensorFlow 2.0 beta1 pytorch 1.2 cuda 10.0最前面加一句：DeepLearning很需要gpu计算能力，所以找一块活儿好的Tesla计算卡尤为重要，本地计算机可以只用来写代码和简单调试。。。一、环境准备1、安装cuda 、 cudann （注意安装10.0版本） ①cuda10.0cudann 注意与cuda版本一样 下载完成。 ②先安装cud
一、TensorFlow安装在Windows系统下进行安装，cmd进入命令控制窗，输入命令利用豆瓣网的镜像下载安装TensorFlow包python -m pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple输入import tensorflow as tf 若不报错，则安装成功。二、TensorFlow基本操作3.打开basic-ope
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2023-12-11 10:02:48
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本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念，是成熟的多机分布式训练样例一、基本概念Cluster、Job、task概念：三者可以简单的看成是层次关系，task可以看成每台机器上的一个进程，多个task组成job；job又有：ps、worker两种，分别用于参数服务、计算服务，组成cluster。同步更新各个用于并行计算的电脑，计算完各自的batch 后，求取
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2024-05-11 19:00:12
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点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文It is our choices... that show what ...
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2021-06-11 00:15:55
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一、分布式session session 是啥？浏览器有个 cookie，在一段时间内这个 cookie 都存在，然后每次发请求过来都带上一个特殊的 jsessionid cookie，就根据这个东西，在服务端可以维护一个对应的 session 域，里面可以放点数据。 一般的话只要你没关掉浏览器，cookie 还在，那么对应的那个 session 就在，但是如果 cookie 没了，sessi
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2021-03-28 12:45:06
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读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 [Implementation of Control Flow in TensorFlow]。
原创
2022-05-05 13:34:03
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在 TensorFlow 之中，分布式变量是在多个设备上创建的变量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是两个例子。本文就对分布式变量进行分析。
原创
2022-05-05 13:37:58
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本文我们主要来看看ParameterServerStrategy如何分发计
原创
2022-05-24 10:52:13
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