【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章设备和服务器上的分布式TensorFlow（上）-低调大师

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章设备和服务器上的分布式TensorFlow（上）

2019-02-13 575

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。

在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。首先，我们会先在一台机器上的多个设备上分配计算，然后在多台机器上的多个设备上分配计算。

与其他神经网络框架相比，TensorFlow 对分布式计算的支持是其主要亮点之一。它使您可以完全控制如何跨设备和服务器分布（或复制）您的计算图，并且可以让您以灵活的方式并行和同步操作，以便您可以在各种并行方法

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【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章设备和服务器上的分布式TensorFlow（下）

并行运行当 TensorFlow 运行图时，它首先找出需要求值的节点列表，然后计算每个节点有多少依赖关系。然后 TensorFlow 开始求值具有零依赖关系的节点（即源节点）。如果这些节点被放置在不同的设备上，它们显然会被并行求值。如果它们放在同一个设备上，它们将在不同的线程中进行求值，因此它们也可以并行运行（在单独的 GPU 线程或 CPU 内核中）。 TensorFlow 管理每个设备上的线程池以并行化操作（参见图 12-5）。这些被称为 inter-op 线程池。有些操作具有多线程内核：它们可以使用其他线程池（每个设备一个）称为 intra-op 线程池（下面写成内部线程池）。 <p style="text-align:center">![image](https://yqfile.alicdn.com/d

2019-02-14

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本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。在Scrapy中，要抓取网站的链接配置、抓取逻辑、解析逻辑里其实都是在Spider中配置的。在前一节实例中，我们发现抓取逻辑也是在Spider中完成的。本节我们就来专门了解一下Spider的基本用法。 1.Spider运行流程在实现Scrapy爬虫项目时，最核心的类便是Spider类了，它定义了如何爬取某个网站的流程和解析方式。简单来讲，Spider要做的事就是如下两件：定义爬取网站的动作；分析爬取下来的网页。对于Spider类来说，整个爬取循环过程如下所述：以初始的URL初始化Request，并设置回调函数。当该Request成功请求并返回时，Response生成并作为参数传给该回调函数。在回调函数内分析返回的网页内容。返回结果有两种形

2019-02-14

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