近日，随着实验的深入，实验规模也越来越大，单张GPU的算力不够，同时，我又经常需要测试不同的模型，每次都搭建一个框架会很麻烦，所以我这次让框架与模型分离，以后只需要修改一点点内容就能马上上运行了原理Tensorflow多GPU运算有两种模式：异步模式，同步模式。异步模式时，不同GPU各自运行反向传播算法并独立的更新数据，这种模式理论上最快但是可能无法达到较优的训练结果。在同步模式下，各个GPU完成
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2024-03-25 23:05:41
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深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。尽管现有的深度学习框架大多都支持多GPU，但caffe、theano、tensorflow采用的都是数据并行，而亚马逊推出的DSSTNE（Deep Scalable
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2024-02-23 19:43:08
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此文档是关于网上相关安装总结的教程，本人安装是在Win10环境下，基于Anaconda2.7和Aanaconda3.5双版本共存的情况安装的Tensorflow。参考的安装教程原网站如下：1.
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1. Anaconda的安装
2.7版本直接下载，因为Tensorflow只支持3.5版本，而官网下载界面只有3.6版本，所以去它的旧库找到 Anaconda3-4.2.0-Windouw
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2024-08-31 23:36:44
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1.概述TensorFlow分布式是基于GRPC库实现的高性能集群训练框架，能有效的利用多机多卡资源，将大型的模型或者代码拆分到各个节点分别完成，从而实现高速的模型训练。如下图所示，tensorflow的分布式集群中存在的节点主要有两种：ps节点和worker节点，ps节点是用于保存和计算训练参数的节点；worker节点是用于训练的节点。由于ps和worker节点都有可能存在多个，因此ps和wor
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2024-04-01 13:12:03
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ResNet模型在GPU上的并行实践TensorFlow分布式训练：单机多卡训练MirroredStrategy、多机训练MultiWorkerMirroredStrategy4.8 分布式训练当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy`中为
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2024-08-01 07:49:56
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以下为博客全文由于设备的处理和能力有限，在移动设备上的计算密集型机器学习模型上运行推理，对资源的要求很高。虽然转换为定点模型是一种加速的方法，但我们的用户已经要求我们提供GPU支持作为加速原始浮点模型推理的选项，且不增加量化的额外复杂性和潜在的准确性损失。我们很高兴地宣布，随着TensorFlow Lite GPU后端开发者预览版的发布，你将能够利用移动GPU来选择模型训练(如下所示)，对于不支持
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2024-05-08 09:50:06
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多对多映射 四张表关联查询。 业务需求：查询用户的信息，以及它所购买商品的订单信息、商品信息
原创
2021-09-16 17:10:53
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目录云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践1 背景 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示，TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。在短短的一年时间内，在GitHub上，Te
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2024-06-11 22:24:49
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木有摘要，内容如题，赶紧戳进去看吧哥！
终于又有时间和成果拿出来和大家分享，实在不容易，之前由于临时更换任务加上入职事情多断更了很久，现在主要在做一些KG和KGQA方面的工作。今天要和大家分享的是最近在工作中实现的分布式tensorflow。理论在这里就不详细介绍了，说说对一些概念自己的理解吧：
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2024-02-08 15:01:36
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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，求取梯度值，把梯度值统一送到ps服务机器中，由ps服务机器求取梯度平均值，更新ps服务器上的参数。如下图所示，可以
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2024-05-07 15:43:04
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机器学习/深度学习模型可以通过不同的方式进行预测。 我的首选方法是将分析模型直接部署到流处理应用程序（如Kafka Streams或KSQL ）中。 您可以例如使用TensorFlow for Java API 。 这样可以实现最佳延迟和外部服务的独立性。 在我的Github项目中可以找到几个示例： 使用TensorFlow，H2O.ai，Deeplearning4j（DL4J）在Kafka
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2024-08-06 21:21:45
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映射的本质是将关联关系映射到数据库，而关联关系是对象在内存中的引用关系。多对一的关系：多个对象对应一个对象，比如多个学生对应着一个班级，那么在对象的描述上只需要在学生类中持有一个班级对象的引用即可。<many-to-one>标签会在多的一端添加一个外键，指向一得一端，这个外键是由<many-to-one>中的column属性定义的，如果忽略属性，默认创建的外键与实体类的属性
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2024-03-05 08:55:25
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瓦砾上一篇讲了单机多卡分布式训练的一些入门介绍，后面几篇准备给大家讲讲TensorFlow、PyTorch框架下要怎么实现多卡训练。这一篇就介绍一下TensorFlow上的分布式训练，尽管从传统的Custom Training Loops到Estimator再到Keras，TF的API换来换去让人猝不及防，但是由于种种原因，TensorFlow还是业务上最成熟的框架，所以Let's还是do it。
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2024-06-24 07:40:40
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其实不管是什么映射，很关键的一点就是表之间是如何产生映射的。映射关系的产生，关键是在映射文件中配置的，用特定的标签产生特定的映射关系，多对多也不例外。多对多的映射关系，都是转换成多对一的关系，即新增了一个表，来存储两个表之间的关系。此处，我们举一个老师和学生的关系，关键来分析一下，两者是如何产生多对多的映射关系的。先建立两个类：Teacher和Studentpublic class Tea
原创
2023-08-27 10:42:15
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查找用户订单中的商品信息商品和用户对应关系为多对多 定义sqlSELECT USER.id, USER.username, USER.address, orders.id orderid, orders.number, orders.createtime, orders.note, orderdetail.id orderdetailid, orderdetail.items_
原创
2023-03-08 00:32:25
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**如何选择多对多的单向关联还是多项关联。主要取决于实际的业务需要。**1.如果只需要从一个实体导航
原创
精选
2023-06-18 06:49:55
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~~~接着之前的Hibernate框架接着学习（上篇面试过后发现真的需要学习一下框架了，不然又被忽悠让去培训。）~~~
1：Hibernate的关联映射，存在一对多和多对一映射，多对多映射：
1.1：一对多和多对一映射，举例说明：
学生和老师：
一个老师可以教多个学生 【一对多映射】
多个学生可以被一个老师教【多对一映射】
部门与员工：
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2017-03-20 11:35:00
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~~~接着之前的Hibernate框架接着学习（上篇面试过后发现真的需要学习以下框架了，不然又被忽悠让去培训。）~~~1：Hibernate的关联映射，存在一对多和多对一映射，多对多映射： 1.1：一对多和多对一映射，举例说明： 学生和老师： 一个老师可以教多个学生 【一对多映射】 多个学生可以被一个老师教【多对一映射】 部门与员工：
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2021-06-01 23:38:26
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讲完了单机多卡的分布式训练的理论、TensorFlow和PyTorch分别的实现后，今天瓦砾讲一个强大的第三方插件：Horovod。Horovod是Uber开源的跨平台的分布式训练工具，名字来自于俄国传统民间舞蹈，舞者手牵手围成一个圈跳舞，与Horovod设备之间的通信模式很像，有以下几个特点：兼容TensorFlow、Keras和PyTorch机器学习框架。使用Ring-AllReduce算法，
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2024-10-23 22:08:31
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Tensorflow通过tf.train.Coordinator和tf.train.QueueRunner来完成。tf.train.Coordinator的功能为协同管理多线程的功能，例如一起工作，一起停止。Coordinator提供了三个函数：should_stop、request_step、join。tf.train.QueueRunner注意用于启动多个线程来操作同一个队列，而线程的启动
