Kafka是一种分布式，分区，复制的提交日志服务。它提供了消息传递系统的功能。
我们先来看看它的消息传递术语：Kafka在称为主题的类别中维护消息的提要。我们将调用向Kafka主题生成器发布消息的进程。我们将调用订阅主题的流程并处理已发布消息的消费者。Kafka作为由一个或多个服务器组成的集群运行，每个服务器称为代理。因此，在高层次上，生产者通过网络向Ka
producer端 batch.size 是producer批量发送的基本单位，同一个分区的多条消息会封装进一个batch。默认是16KB，当batch满才会发送batch中所有消息。linger.ms是sender线程在检查batch是否ready时候判断有没有过期，默认是0ms，超过该值就会直接发送batch，以保证延时不会太高。compression.type，有GZIP,SNAP
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2024-05-15 02:44:06
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batch.size 默认值为16KB 当多条消息被发送到同一个分区时，生产者会尝试把多条消息变成批量发送。这有助于提高客户端和服务器的性能。此配置以字节为单位设置默认批处理大小。如果消息大于此配置的大小，将直接发送。发送到broker的请求将包含多个批处理，每个分区一个批处理，其中包含可发送的数据。 如果此参数值设置的太小，可能会降低吞吐量（批量大小为零将完全禁用批处理）。 如果此参数设置的太大
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2024-03-11 22:07:52
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kafka producer即生产者，信息的生产方，发送到kafka后，供消费者(consumer)消费。 每个Producer都是独立工作，彼此之间没有关联。producer发送过程： 1.使用一个线程将消息封装进一个ProdecerRecord类实例。 2.序列化后发送给partitioner，找到分区leader副本所在的broker，确定目标分区后发送到producer程序中的一块内存缓冲
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2024-09-18 09:06:29
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本文基于kafka-clients版本2.6.0，不同版本很大可能有不同，但是原理是一样的，我说的不同指129);prop
原创
2022-07-08 17:15:04
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一些重要的参数：1.acks指定了在给producer发送响应前,leader broker必须要确保已成功写入该消息的副本数.当前acks有3个取值,0,1,和all2.buffer.memory：producer启动时会首先创建一块内存缓冲区用于保存待发送的消息，然后由另一个专属的线程负责从缓冲区中读取消息执行真正的发送。默认32MB。生产过快会抛异常3.compression.t
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2024-02-23 13:16:17
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前言拥抱变化接手了 Kafka 平台，遂学习 0.10.0 线上版本的设计与实现。限于篇幅，本文不会逐行解析源码，而是从逻辑流程、设计模式、并发安全等方面学习各组件，笔记仅供个人 Review一：准备1.1 配置项参考文档 #producerconfigs，部分配置间会相互影响，如下：batch.size // 单个 batch 的最大字节数
linger.
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2024-03-19 02:23:54
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python模块学习pytorch模块学习if __name__ == '__main__':
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
train_opt = TrainOptions().parse() # get training options
world_size = train_opt.wor
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2023-12-14 13:29:21
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深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：训练完整个样本集需要：100次iteratio
原创
2021-08-13 09:40:06
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# Python中的Batch Size是什么？如何选择合适的Batch Size？
## 引言
在深度学习中，训练模型时一个非常重要的概念是Batch Size。Batch Size指的是每次迭代训练时所使用的样本数量。在Python中，我们可以通过设置Batch Size来控制每次迭代所使用的样本数量。选择合适的Batch Size对于模型的训练和性能有着重要的影响。本文将介绍Batch
原创
2023-09-12 16:16:15
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首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learn
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2023-12-01 11:15:37
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epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用6
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2017-06-19 22:58:00
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深入了解Kafka中生产者的神奇力量前言生产者的基本概念Kafka 生产者的定义：Kafka 生产者的基本原理：为何生产者是 Kafka 消息传递的创造者：生产者的创建于配置生产者的基本概念：创建 Kafka 生产者：常见配置项及其含义：生产者的事务性发送配置生产者实现事务性消息发送：事务性操作对消息可靠性的影响： 前言在消息传递的舞台上，生产者就像是一位魔法创造者，将信息变成了流动的艺术。这些
batch size,学习率（learning rate）,and training time1.batch size和leaning rate的关系现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练，并且通过选择学习率来控制下降的步长，在梯度下降法中学习率和batch size的选择直接影响了下降的步长，即步长与batch size成反比，与学习率成正比，因此这两个参数直接影响了模型的参数更新
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2023-07-04 14:06:23
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# 实现PyTorch DDP Batch Size教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据和模型) --> B(初始化DDP);
B --> C(分发数据);
C --> D(前向传播);
D --> E(计算损失);
E --> F(反向传播);
F --> G(梯度同步);
G -->
原创
2024-03-04 07:08:24
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# 实现Python的batch_size()
## 1.流程概述
在实现Python的batch_size()函数之前，我们首先要明确batch_size的含义和用途。在机器学习和数据处理中，batch_size指的是每次迭代训练或处理的样本数量。通常情况下，我们会将大量的数据划分为小批次进行处理，以提高训练的效率和减少内存的占用。
本文将带领小白开发者逐步实现一个简单的batch_siz
原创
2023-08-27 08:31:25
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# PyTorch 中批处理大小（Batch Size）的设置
在深度学习模型的训练中，批处理大小（Batch Size）是一个非常重要的超参数。它决定了每次向模型输入多少数据进行训练。当你用PyTorch进行深度学习时，设置批处理大小将直接影响到模型的训练速度和内存使用。对于刚入行的小白来说，本篇文章将教你如何在PyTorch中设置和使用批处理大小，帮助你更好地理解这一概念。
## 流程概述
Batch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。但在这情况下
原创
2022-07-12 14:15:37
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# 如何在Python中实现Batch Size
在机器学习和深度学习中，适当的批次大小（batch size）是影响训练效果的重要超参数之一。特别是在使用大规模数据集时，有效地管理内存和计算资源尤为重要。这篇文章将为你解释如何在Python中实现Batch Size，我们将从基本概念开始，逐步引导你实现。
## 整体流程
下面是实现Batch Size的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
solver.prototxtnet:训练预测的网络描述文件，train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false，默认为true，就是刚启动就进行测试，false的话不进行第一次的测试。test_iter:在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（测试集的）>=测试集的大小，测试集
