目录 第9章 运行TensorFlow创建一个计算图并在会话中执行管理图节点值的生命周期TensorFlow中的线性回归实现梯度下降给训练算法提供数据保存和恢复模型用TensorBoard来可视化图和训练曲线命名作用域模块化共享变量练习摘抄 第9章 运行TensorFlow工具python3.5.1，Jupyter Notebook, Pycharm创建一个计算图并在会话中执行x = tf.
一. tensorflow分布式1. 概念分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即远程过程调用协议，是指通过网络从远程计算机程序上请求服务。2. &nb
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2024-05-19 06:51:22
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这两天在服务器上装tensorflow，真是让人头大。说一下背景，实验室是公用的centos服务器，管理员给了我一个账号，当然是没有root权限的，到时候数据软件啥的，如无必要，都要装到自己的目录下。在这种服务器上装软件，好处是人家管理员把该装的一些基本的东西都装好了，省去了很多步骤。当然，坏处就是，像我这种对linux不熟悉的，敲每个指令都战战兢兢，生怕一不小心就搞了某个公用的变量、配置、驱动、
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2024-05-13 17:12:40
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Ubuntu16.04服务器搭载tensorflow2.0主要分为三个流程：远程连接服务器建立账户，安装Anaconda及虚拟的python3.7环境，利用pycharm远程连接服务器。一、远程连接服务器建立账户推荐一款全能终端神器mobaxterm，相比于之前使用的Xshell以及体验一般的Putty，很nice的一款软件，安装包在官网就可以下载。官网链接：https://mobaxterm.m
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2024-04-29 22:44:40
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本节我们介绍如何以方便的方式管理service。我们之前提到docker-compose，适用于本地开发，可以在本机部署，提供了很大的便利。而swarm是一个cluster，可不可以通过docker-compose来实现定义的application？答案是可以，但是不推荐。仅仅使用docker命令行就可以。我们依然可以使用docker-compose.yml文件去定义一个应用，但是我们一般不用do
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2023-07-14 21:59:23
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1.当系统启动显示操作系统列表时, 按F8 出现高级启动选项； a. Safe mode: 只加载基本的服务和驱动。 用于解决安装了额外的硬件驱动或软件后，导致系统不能正常启动的情况。选择Safe mode，若能进入操作系统，卸载额外的驱动或软件。 b.Last known good: 启动上一次的成功配置。 用于解决对系统的驱动，及服
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2024-01-31 20:54:18
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一些企业绝大多数用的是ibm服务器，如果ibm服务器无法启动将会造成巨大的损失，我们不仅要了解故障的原因还有迅速找回的恢复的方法，这样才能确保数据不被丢失，在遇到服务器数据丢失时，也可以通过咨询专业的数据恢复公司进行数据恢复，下面给大家介绍具体的恢复方法。 一、造成服务器无法启动的主要原因 1、电源或电源模组故障 2、断电或接触不良 3、内存故障，一般伴有报警声 4、CPU故障 5
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2023-12-26 14:11:48
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2020-04-13：今天一整天时间在配置Linux下的TensorFlow环境，着实心累1. 目的：Linux服务器下有3块2070GPU，我的reproduce代码是TensorFlow写的，所以要在该服务器下配置GPU版的TensorFlow2. 连接Linux服务器，连网，数据互传：在windows下使用远程桌面，连接linux服务器，输入ip，用户名：ivlab，连接时选择'consol
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2024-08-08 15:40:14
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Xshell (Build N/A)Copyright (c) 2002 NetSarang Computer, Inc. All rights reserved.Ty
原创
2022-09-06 12:45:57
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文章目录argparse创建解析器添加待解析参数解析参数tf.app.flags 命令行参数值启动TF程序时的输入参数。按照功能不同，可以将其分为模型参数和集群参数两种。前者指机器学习和深度学习模型中的框架参数，比如梯度下降的学习率和批数据大小等，主要用于优化模型的训练精度和速度。后者指运行TF分布式任务的集群配置参数，如参数服务器主机地址和工作服务器主机地址等，主要用于设置TF集群。解析命令行
最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert，最开始是在google的免费GPU上面来弄的（这个部分其实也是可以写一个教程的，中间坑也挺多）。但谷歌比较坑人，小数据集还行，大点的数据集训练耗费时间长，再加上网络不稳定总掉线，训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间。改用在本地的linux服务器上来训练bert，但是没有NVIDIA显卡，只好用cpu来跑了，速度超慢，跑一个7万的模型需要50个小时
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2024-05-22 14:30:40
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1、【开始】--【控制面板】--【添加或删除程序】 。 2、出现如下界面点击【添加/删Windows组件（a） 】。 3、出现如下界面。 4、选择“应用程序服务器”。 5、点击图片中的“详细信息”。6、出现上面的图片【选中internet 信息服务（IIS）】 点击图片中的【详细信息】。7、选中图片中的“文件传输协议(FTP)服务”然后点击“确定
一、部署准备1、重置密码在领取的轻量级服务器登录界面上，点击 重置密码 然后点击下一步，系统提示需要强制关机，如图勾选 同意强制关机 复选框 然后点击【重置密码】按钮，几秒钟后系统重置完毕并开机。上面的操作主要为下一步winscp远程登录服务器并上传文件做准备。2、系统重装：如果你对系统默认按照的操作系统不满意，可使用重装功能，这个过程非常快。我选择了重装系统 &
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2023-11-08 00:30:27
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随着越来越多的应用程序运行在容器里，各种容器安全事件也随之发生，例如攻击者可以通过容器应用获取容器控制权，利用失陷容器进行内网横向，并进一步逃逸到宿主机甚至攻击K8s集群。容器的运行环境是相对独立而纯粹，当容器遭受攻击时，急需对可疑的容器进行入侵排查以确认是否已失陷，并进一步进行应急处理和溯源分析找到攻击来源。在应急场景下，使用docker命令可以最大程度利用docker自身的特性，快速的获取相关
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2024-10-23 16:35:27
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简介Tensorflow API提供了Cluster、Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练。 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow文档。简单的概括说明如下：Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成，每个Task对应一个tf.train.Server实例，作为Cluster的一个单独节点。多个相同作用的
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2024-04-17 16:14:34
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摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推
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2024-05-08 12:31:04
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一.常见打包方式1.1 普通打包方式java -jar 15-spt-bulid-jar-1.0-SNAPSHOT.jar特点：当前ssh窗口被锁定，可按CTRL + C打断程序运行，或直接关闭窗口，程序退出1.2 后台运行方式java -jar 15-spt-bulid-jar-1.0-SNAPSHOT.jar &&代表在后台运行。特定：当前ssh窗口不被锁定，但是当窗
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2024-02-24 07:33:29
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启动服务器 1：首先把glassfish安装路径中的bin文件夹配置到PATH当中 2：在命令行中运行：asadmin start-domaindomain1 其中domain1可以改变，根据你安装路径中的domains中的实例名称来定。 确认该服务正在您的系统上运行，请单击此URL：http://localhost:8080管理控制台为：https://localh
原创
2021-07-09 13:53:08
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启动 1：首先把glassfish安装路径中的bin文件夹配置到PATH当中 2：在命令行中运行：asadmin start-domaindomain1 其中domain1可以改变，根据你安装路径中的domains中的实例名称来定。 确认该服务正在您的系统上运行，请单击此URL：://localhost:8080管理控制台为：https://localh
原创
2022-04-18 11:27:45
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前提: 在工作中经常需要两个主机之间传输文件，最常用的就是scp了，当然也有rsync，rz，sz之类的命令了。即时传输还是有点麻 烦，scp虽然简单但是需要对方的用户和权限。Python有命令可以启动一个web服务器（在要传输文件的当前目录开启），然后再
对方服务器就可以直接使用wget命令下载文件了，很方便，经常使用。1.利用Python自带的包可以建立简单
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2023-07-03 18:46:22
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