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
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
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
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
转载 2021-02-14 06:28:00
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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!
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、主从,哨兵模式搭建1.主从1.哨兵二、集群搭建1.安装2.修改配置文件redis.conf3.复制4.写个批处理启动5.创建Redis集群(创建时Redis里不要有数据)6.使用7.扩容1.添主2.添从8.缩容总结 前言我们采用Redis多机和集群的方式来保证Redis的高可用性。 单进程+单线程 + 多机 (集群)
转载 2023-10-14 17:11:50
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文章目录写在前面搭建好Hadoop集群环境安装Spark(Master节点上操作)配置环境变量(Master节点上操作)Spark配置(Master节点上操作)配置Worker节点启动Spark集群(在Master节点上操作)关闭Spark集群(在Master节点上操作) 写在前面这里采用2台机器(节点)作为实例来演示如何搭建Spark集群,其中1台机器作为Master节点,另外一台机器作为Sl
一、环境准备1.准备一台虚拟机虚拟机安装请移步另一篇博客:2.配置ip :  我配置的ip为:192.168.40.33,保证能访问外网3.配置hostname  :    eleven-24.配置hosts  :   192.168.40.33    eleven-25.关闭防火墙,避免后期发生问题找不到原
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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管理项目1.找出java工作环境并打开  2.点击进入java操作界面,新建文件夹  3.选择尖朝下的标志选择Working Sets  创建分布式项目:1.创建一个maven工程用于管理jar包:右击创建maven project,选择方式为porm2.创建一个存放工具类的maven工程(common),右击创建maven projec
转载 2023-07-18 22:53:39
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本教程是基于CentOS-7-x86_64的Hadoop完全分布式搭建1、搭建前的准备1)CentOS-7虚拟机3台(hadoop1、hadoop2、hadoop3)      2)hadoop-3.3.0包      3)jdk-8u144-linux-x64包2、整体部署 hadoop1hadoop2hadoop3HDFSN
转载 2023-05-31 16:02:50
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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
转载 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
1. hadoop集群规划1.准备3台客户机(关闭防火墙,静态ip,主机名称)2.安装jdk3.配置环境变量4.安装hadoop,hadoop版本是3.1.3,包名为hadoop-3.1.3.tar.gz5.配置环境变量6.配置集群7.单点启动8.配置ssh9.群起集群并测试集群注意: NameNode和SecondaryNameNode和ResourceManage三者很消耗内存,不要安装在同一
转载 2023-06-25 12:46:35
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提纲Redis安装整体架构Redis主从结构搭建Redis容灾部署(哨兵sentinel)Redis常见问题 Redis安装发行版:CentOS-6.6 64bit内核:2.6.32-504.el6.x86_64CPU:intel-i7 3.6G内存:2G 下载redis,选择合适的版本[root@rocket software]# wget http://download.
转载 2023-09-16 02:18:04
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文章目录一、hadoop 简介基于hadoop的整体分布式模块交互1)分布式系统的定义2)核心内容:文件的目录结构独立存储在一个NameNode上,二具体文件数据,拆分成若干块,冗余的存放在不基于Hadoop的HDFShadoop:HDFS:准备工作:二、安装配置主从机无密登录环境变量配置 一、hadoop 简介基于hadoop的整体分布式模块交互1)分布式系统的定义把数据放到一个服务器集群上面
文章目录一、环境准备二、系统设置1.静态IP地址(以node1为例)2.hostname与host映射(以node1为例)3.关闭防火墙(以node1为例)4.关闭selinux(以node1为例)5.新建用户及组(以node1为例)6.调大hadoop用户资源限制(以node1为例)7.SSH免密码登录(仅node1执行)三、NTP安装与配置(以node1为例)四、JDK安装(以node1为例
转载 2024-01-23 21:31:05
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万法皆空,因果不空。随着摩尔定律碰到瓶颈,分布式架构越来越常见。从单点演变到分布式结构,首要问题之一就是数据一致性。很显然,如果分布式集群中多个节点处理结果无法保证一致,那么在其上的业务系统将无法正常工作。区块链系统是一个典型的分布式系统,必然也会碰到这些经典问题。本章将介绍分布式系统领域的核心技术,包括一致性、共识的定义,基本的原理和常见算法,最后还介绍了评估分布式系统可靠性的指标。一致性问题一
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