随机训练：一次随机抽样训练数据和目标数据对完成训练。
批训练：一次大批量训练取平均损失来进行梯度计算，批量训练大小可以一次上扩到整个数据集。
批训练和随机训练的差异：优化器方法和收敛的不同
批训练的难点在于：确定合适的batch_size
一、随机训练和批训练 随机训练：一次随机抽样训练数据和目标数据对完成训练。 批训练：一次大批量训练取平均损失
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2024-05-08 09:58:31
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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
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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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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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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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大家普遍对分布式系统的印象是难设计，难理解，难操作，而集中式系统设计往往具有更加出色的性能和效率。那么，为什么我们需要分布式系统呢？分布式系统提供更好的可用性。集中式系统的可用性受制于于运行它的硬件的可用性，尽管如今的高端硬件非常可靠，结合对机房的科学管理，服务器的年故障率 （AFR）会达到个位数，但是，依旧存在限制。第一，集中式系统中单机不可用会导致系统整体不可用；第二，系统吞吐量受限于单机的计
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2024-07-13 15:38:32
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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
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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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！
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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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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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...
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2021-11-16 15:17:29
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一、应用架构演进2006年前比较流行的三种经典架构：LAMP架构（Linux + Apache + Mysql（读写分离） + Php(前后台界面和业务逻辑)）MVC架构 ( springmvc/struts + spring + mybatis/hibernate + tomcat )EJB企业架构以上三种的共性：都是垂直应用架构。RPC架构：Remote Procedure Cal
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2024-02-21 21:24:52
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这篇文章解释了底部链接的代码。问题描述 如上图所示，有一些点位于单位正方形内，并做好了标记。要求找到一条线，作为分类的标准。这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内。 思路最初的 SVM 可以形式化为如下： \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega
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2024-07-02 15:19:59
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# PyTorch分布式后端通讯方式概述
在深度学习的研究和应用中，分布式计算已经成为不可或缺的一部分。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了强大的分布式计算支持。本文将深入探讨PyTorch的分布式后端通讯方式，帮助读者更好地理解其运作原理与实现方法。我们将围绕PyTorch的分布式包（`torch.distributed`）进行说明，并提供代码示例。
## 一、PyTorch
事务理论基础 分布式锁保证多线程下数据库操作安全保障 分布式事务发生异常可以回滚.使用postman发送请求插入一条新订单。 然后现在库存只剩下8个商品，如果买10个的话应该统一失败。CAP定理假如node03在独立时将所有请求都堵塞并等待恢复和其余节点的连接的话以此保证数据一致性，就不满足可用性了。 BASE理论 初识SeataSeata的架构部署TC服务
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装
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2016-05-18 09:42:21
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第一部分 Java分布式通讯的方式1.基于消息方式实现系统间通讯a.数据传输部分 ： TCP/IP 、UDP/IPTCP（端口号为23）与UD
原创
2023-03-08 10:42:18
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