【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)
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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
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Scrapy框架的使用之Spider的用法
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
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