前言\\ 2月13日，雅虎宣布开源TensorFlowOnSpark。TensorFlowOnSpark 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征，TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上
Spark与Hadoop两大技术趋势解析，
开源数据集如今深受开发者喜爱，比如谷歌的Images dataset数据集，YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析，可以发现许多隐藏信息，比如客户喜好、未知相关性，市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本，准确掌握市场趋势，更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析，16年基本被Spark与Hadoop霸屏，到底是什
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2024-09-25 15:35:03
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1.介绍TensorFlowOnSpark 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征，TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上实现分布式深度学习。2.为了满足什么应用场景为了利用Tensor
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2023-12-25 20:52:09
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分布式机器学习训练有三个主要的方案，分别是Spark MLlib，Parameter Server和TensorFlow，倒不是说他们是唯三可供选择的平台，而是因为他们分别代表着三种主流的解决分布式训练方法。虽然受到了诸如Flink等后起之秀的挑战，但Spark仍是当之无愧的业界最主流的计算平台。而且为了照顾数据处理和模型训练平台的一致性，也有大量公司采用Spark原生的机器学习平台MLlib进行
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2023-08-08 14:59:41
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在如今的大数据时代，如何将深度学习与大规模数据处理结合起来，成为了业界热点议题之一。Spark作为流行的大数据处理框架，而TensorFlow则是深度学习领域的领先框架，将这两者结合能够有效提升模型的训练和推理能力。在此背景下，了解如何在Spark中加载TensorFlow模型显得尤为重要。
### 适用场景分析
Spark加载TensorFlow模型的适用场景主要包括：
- 需要对高维大规模数
1.实验环境Centos7+Python2.7+Java8+Spark1.6+Hadoop2.7+Tensorflow0.12.1 Spark和Hadoop的集群搭建网上教程比较多，这里以最简洁的方法配置集群，针对tensorflow添加的额外配置，我会进行强调(其实地上本没有坑，跌的人多了，也便成了Keng) 1>系统环境环境变量export JAVA_HOME=/hadoop/jdk1
这两天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn两个项目，但是感觉都不尽人如意。在training时，都需要把数据broadcast到各个节点进行并行训练，基本就失去实用价值了(tranning数据都会大于单节点内存的好么)，而且spark-deep-learning目前还没有实现和tf cluster的结合。所以这个时候转向了开源已久的yahoo的TensorFl
BERT六大瘦身大法网络剪枝：包括从模型中删除一部分不太重要的权重从而产生稀疏的权重矩阵，或者直接去掉与注意力头相对应的整个矩阵等方法来实现模型的剪枝，还有一些模型通过正则化方法实现剪枝。 低秩分解：即将原来大的权重矩阵分解多个低秩的小矩阵从而减少了运算量。这种方法既可以用于标记嵌入以节省磁盘内存，也可以用到前馈层或自注意力层的参数矩阵中以加快模型训练速度。 知识蒸馏：通过引入
测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为1 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)
2 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_option
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2024-03-05 12:10:43
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Tensorflow加载预训练ResNet-50一.核心代码二.问题总结1.训练时正确率很快达到90%+，测试结果全部归为一类2.加载预训练模型报missing警告三.网络结构 之所以想搞这个，起因是想实现RCNN。因为电脑配置太差，自己预训练根本跑不起来，百度了解到官方是有提供预训练权重的，开开心心拿来用，特此记录。 Kaggle猫狗大战比赛链接预训练权重下载链接一.核心代码预处理，即预处理特
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2024-02-23 19:42:56
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# 项目方案：使用Spark进行深度学习模型训练
## 项目背景
深度学习在各个领域取得了巨大成功，但是由于模型参数多、计算量大的特点，训练过程通常需要大量的计算资源。而Spark是一个分布式计算框架，可以很好的解决大规模数据处理和计算问题，因此结合Spark进行深度学习模型训练，可以提高计算效率和加速训练过程。
## 项目方案
### 1. 数据准备
首先需要准备训练数据，可以使用Spar
原创
2024-02-28 07:40:48
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tensorflow使用多个gpu训练 关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料，比较官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py但代码比较简单，只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练，利用到的layer、activation类型不多，针对更复杂网络的情况，并没有给出指导。
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2024-02-26 22:47:22
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写在最前深度学习辣么火，感觉应该学习学习以免以后人家讲座什么的听不懂。因此想要从应用层面出发，学习学习，那就看看怎么用tensorflow（以下简称tf）做神经网络吧。Tensorflow 基础构架本章主要讲解tensorflow主要的元素，其中包括会话session，变量variable，传入值placeholder，激励函数Activation Function。下面的代码是一个简单的tf程序
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2024-10-05 11:30:29
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1.前言前面两篇文章其实已经详细介绍了bert在kaggle比赛tweet_sentiment_extraction的
原创
2023-04-13 10:47:11
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对，昨天发现，一直看错书了，应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文：深度学习环境：pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话，不用安
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2024-06-12 05:48:50
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输入inputtf.palceholder()接收数据并返回一个tensor，这个tensor用来传入tf.session.run()。Session’s feed_dict在**tf.Session.run()**中使用feed_dict参数来为placeholder传递tensor。注意Session大写！！！x = tf.placeholder(tf.string)
y = tf.place
相关文章：【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 1.
前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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## 实现"tensorflow on spark"的流程
### 1. 搭建环境
在开始之前，确保你已经正确安装了以下软件和库：
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- TensorFlow
- Python
### 2. 导入依赖库
在使用"tensorflow on spark"之前，需要导入一些必要的依赖库。下面是一些常用的库：
```python
imp
原创
2023-10-05 06:05:59
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