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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关变量以及运算,在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量,建立相关数据...

TensorFlow白屏监控应用实战

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... 这里的 delta 指的是当前权重和新更新的权重之间的差异。Adadelta 完全取消了学习率参数的使用,取而代之的是平方增量的指数移动平均值。RMSprop 它是由 Geoffrey Hinton 开发的Adagrad的独家版本,这个优化器背后...

openSUSE 镜像

## 简介openSUSE 是一个一般用途的基于 Linux 内核的GNU/Linux 操作系统,由 openSUSE 项目社区开发维护。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/opensuse/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/opensuse/## 配置方法#### **1,禁用原有软件源**```zypper mr -da```#### **2,更新repo**以opensuse 15.0为例```zypper addrepo -f http://mirrors.ivolces.com/opensuse/distribution/...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker ... 且调度服务的升级与不稳定等影响了较多的训练作业运行。### **问题2:** **PS** **资源与** **Worker** **资源匹配问题**离线训练 1.0 阶段,公司所有的 PS 均通过服务化的方式申请使用。采用服务化的...

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linux更新tensorflow-优选内容

GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GP...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关变量以及运算,在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量,建立相关数据...
发起 TensorFlowPS 分布式训练
TensorFlow 支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server)训练。在这种 ps-worker 的架构之下,部分实例会被指定为工作进程(worker),部分实例被指定为参数服务器(ps)。在每一轮训练中由 ps 将最新的模型参数分发给 worker,worker 完成计算后将梯度回传给 ps,ps 更新参数后再进入下一轮训练,直至训练完成。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 TensorFlow PS,按需配置各种训练角色并提交任务...
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... 这里的 delta 指的是当前权重和新更新的权重之间的差异。Adadelta 完全取消了学习率参数的使用,取而代之的是平方增量的指数移动平均值。RMSprop 它是由 Geoffrey Hinton 开发的Adagrad的独家版本,这个优化器背后...

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EMR-3.2.1 版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 StarRocks集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - - - Ranger 2.1.0 2.1....

EMR-3.0.0版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - - Ranger 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1....

EMR-3.0.1版本说明

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EMR-3.1.0版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux (Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 StarRocks集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - - - Ranger 2.1.0 2.1...

EMR 1.3.1版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本remote_base_log_folder Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - Ranger 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2...

EMR 1.2.0版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 Ranger 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 - 2.1.0 ZooKeeper 3.7.0 3.7.0 3.7.0 ...

EMR 1.3.0版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - Ranger 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 - 2.1.0...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker ... 且调度服务的升级与不稳定等影响了较多的训练作业运行。### **问题2:** **PS** **资源与** **Worker** **资源匹配问题**离线训练 1.0 阶段,公司所有的 PS 均通过服务化的方式申请使用。采用服务化的...

Linux

2:更新强度值 value 特效的强度值 (2)设置贴纸 入口函数: ESVideoFilterRunnable::setSticker(const QString &stickerPath)参数说明: stickerPath为贴纸的路径 (3)设置滤镜 入口函数: ESVideoFilterRunnable::setFilter(const QString &filterPath)参数说明: filterPath为滤镜的素材地址

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