tensorflow 均匀分布 更多内容
  • 表设计

    表设计 GaussDB (DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【关注

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  • 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢?

    多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下,考虑选择查询中的连接条件为分布列,以便Join任务能够下推到DN中执行,且减少DN之间的通信数据量。

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  • ClickHouse数据分布设计

    从纵向来看,每个shard内部有多个副本组成,保证分片数据的高可靠性,以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片,如图1所示有3个分片。 假如有30 GB数据需要写入到集群中,需要将30 GB数据均匀切分后分

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  • ModelArts中常用概念

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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  • 官方案例列表

    自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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  • FrameworkType函数

    FrameworkType fmk_type); 参数说明 参数 输入/输出 说明 fmk_type 输入 框架类型 0:caffe 3:tensorflow 父主题: OpRegistrationData类

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  • Tensorboard的使用

    Notebook”页面,创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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  • 查询模型runtime

    ai_engine String AI引擎类型,目前共有以下几种类型: TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像,如pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下,考虑选择查询中的连接条件为分布列,以便Join任务能够下推到DN中执行,且减少DN之间的通信数据量。

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表t1相关的部分查询中

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  • 如何关闭Mox的warmup

    如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表dwcjk相关的部分

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  • 快速入门

    Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下,以TensorFlow为例,您可以单击TensorFlow,创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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  • CCE部署使用Kubeflow

    CCE部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题: 批量计算

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  • 使用常用框架训练模型

    cuda10.1 Caffe CPU/GPU x86_64 Ubuntu16.04 Caffe-1.0.0-python2.7 cuda8.0 MoXing是ModelArts团队自研的分布式训练加速框架,它构建于开源的深度学习引擎TensorFlowMXNetPyTorch、Kera

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  • 通过设置数据分片提升性能

    如果所选分片键不具备以上所有特点,将会影响集群的读写扩展性。例如,通过find()操作读取的工作量在分片中非均匀分布,最终会产生查询热分片。同样,如果写工作量(插入、更新和修改)在分片中非均匀分布,最终会产生写热分片,严重限制分片的优势。因此,您需要根据应用读写状态(重读取还是重写入)、经常

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  • 模型转换及打包

    。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件,单击“配置”,配置Tensorflow参数,并单击“确定”。 单击“转换”,可转换得到caffe和prototxt文件,文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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  • Step1 在Notebook中构建一个新镜像

    Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“全局配置

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  • 哈希分区

    法为GaussDB内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法,尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时,示例如下:

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  • 哈希分区

    为GaussDB内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)的场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法,尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时,示例如下:

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