TFX同时运行多个训练器
TFX（TensorFlow Extended）是一个用于构建机器学习管道的开源软件栈。它提供了一套用于数据预处理、特征工程、模型训练和模型评估的组件，使得构建和部署可扩展的机器学习应用变得更加简单。
在TFX中，同时运行多个训练器是指同时使用多个训练器来训练模型。这种方法可以提高训练效率和模型性能，特别是在大规模数据集和复杂模型的情况下。
优势：
- 提高训练效率：通过同时运行多个训练器，可以并行处理数据和模型训练，从而加快训练速度。
- 提高模型性能：使用多个训练器可以尝试不同的模型架构、超参数和优化算法，从而找到更好的模型配置，提高模型性能。
- 增加模型多样性：通过同时运行多个训练器，可以得到多个不同的模型，增加模型的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
应用场景：
- 大规模数据集：当数据集非常大时，同时运行多个训练器可以加快训练速度。
- 复杂模型：当模型非常复杂时，同时运行多个训练器可以尝试不同的模型配置，找到最佳的模型配置。
- 高性能要求：当对模型的性能要求较高时，同时运行多个训练器可以提高模型的性能和泛化能力。
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- 云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的计算资源，用于运行训练器和模型训练。
- 云数据库（TencentDB）：提供可靠的数据库服务，用于存储和管理训练数据和模型参数。
- 人工智能引擎（AI Engine）：提供了丰富的人工智能算法和模型，用于构建和训练机器学习模型。
- 云原生应用引擎（Cloud Native Application Engine，CNAE）：提供了容器化和微服务架构的支持，用于部署和管理机器学习应用。
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1回答
TFX同时运行多个训练器
、、、、
我是tfx的新手，正在学习如何组装管道。我已经成功地在GCP上用Kubeflow构建了一个管道。我想知道如何运行多个训练器，这些训练器将使用相同的csvexamplegen、转换和模式在管道中生成不同的输出/推送。以前有人这么做过吗？请提前告知并感谢。
浏览 5提问于2020-05-19得票数 0
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我对TFX非常陌生(TensorFlow扩展了)，并且一直在浏览TensorFlow门户上的示例，以了解如何将其应用于数据集。我使用纯TensorFlow完成了这一工作，这很好，但是现在我想看看是否可以将它安装到TFX管道中。activation='sigmoid'，name =‘ClassificationB_xf’)(密集)
在训练器模块文件中transformed_name(_CATEGORICAL_LABEL_KE
浏览 3提问于2021-01-25得票数 0
我和TFX在Kubeflow DAG Runner上有个问题。问题是每次运行我只能启动一个吊舱。除了Apache参数之外，我没有看到任何关于“工人”的配置，这是没有帮助的。在一个pod上运行CSV负载会导致OOMKilled错误，因为文件的容量超过了5GB。我试着将文件分割成100 in的部分，但这也没有帮助。所以我的问题是:如何在多个“工人”舱上运行一个TFX作业/阶段？enable_cache=True,
beam_pipeline_args=['--num_
浏览 0提问于2021-01-22得票数 0
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嗨，我正试着让TFX管道作为一个练习来进行。我使用ImportExampleGen从磁盘加载TFRecords。下面是实例化ImportExampleGen的代码，然后是StatisticsGenfrom tfx.components.example_gen.import_example_gen.componentimport ImportExampleGen
from tfx.proto import example_gen
浏览 1提问于2020-03-07得票数 3
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TFX是第一选择，但是如果我们想要使用非基于tensorflow的库，比如scikit、learn等，并且想要包含一个python脚本来创建模型，那该怎么办呢？如何确保能够在一个系统设计中同时运行基于tensorflow的模型和基于非tensorflow的库和模型。请提个建议。
浏览 2提问于2019-11-25得票数 1
这个术语在Tensorflow Dev峰会上出现过几次，它出现在文档中，但没有任何定义。在相当数量的googling之后，我看不到任何与统计相关的设置中对它的引用。搜索Tensorflow存储库会产生一些点击量，但它们同样没有帮助。这个术语似乎在化学、心理学和语言学中都有使用，但这些定义似乎是不相关的。
浏览 0提问于2019-03-10得票数 6
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我在TFX中使用了一个非常简单的keras模型来解决一个回归问题。看起来TFX希望你使用一个带命名输出的keras模型，所以我做了： forlabel_keys and prediction_keys参数：似乎proto消息是正确创建的，但是当我运行赋值器时有没有办法使
浏览 1提问于2020-11-06得票数 0
为了加快速度，我计划运行多个代理，并使用队列存储数据点，分批处理它们以更新权重。这意味着，当训练器线程更新权重时，工作人员正在读取NN的权重以计算分数。
在避免数据竞争的同时仍能充分利用GPU的最佳实践是什么？
浏览 7提问于2018-02-13得票数 3
目前，我正在尝试获得TFX管道的训练器组件，以便从以前运行的同一管道中温暖地启动。用例是：context.run(latest_model_resolver)
train_file = 'tfx_modules，ResolverNode能够从先前的管道运行中检测出最新的模型。没有抛出错误-但是，当<
浏览 1提问于2020-11-12得票数 2
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我喜欢使用相同的ExampleGen、模式和转换同时运行多个培训器。下面是我添加额外组件的代码，如trainer2、evaluator2和pusher2。但是我得到了下面的错误，我不知道如何修复它们。错误： RuntimeError:组件类型tfx.components.trainer.component.Trainer的复制component_id训练器) -> pipeline.Pipe
浏览 2提问于2020-05-20得票数 3
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在一个个人项目中，我试图使用顶点AI来运行TFX管道，使用基于的自定义培训来训练模型。当我运行管道时，我会得到错误：
有人能解释我为什么会犯这个配额错误吗？
浏览 12提问于2022-08-19得票数 2
implicit none
private logical :: TFxif (associated(this%x)) deallocate(this%x) this%x = x allocate(res(size(this%x)))
浏览 2提问于2014-06-06得票数 0
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当我试图安装requirements.txt文件时，会发生错误：
错误: pyzmq有一个无效的轮子，找到多个.libsodium目录:libna-1.0.17 libsodium，pyzmq-18.1.0
浏览 8提问于2021-11-06得票数 2
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我试图在我的应用程序中实现firebase数据库，但在同时从多个节点检索数据和更新ui方面遇到了问题。我将所有Firebase方法存储在一个单独的类中。以下是从节点检索数据的方法之一的示例。isAthlete) { }当我在UI中调用这个方法时，我不会一举得到整个训练器对象，因为这些方法不会在主线程上运行
浏览 2提问于2017-01-14得票数 3
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我正试图通过Dreambooth训练一个模特，但我遇到了这个问题。我一直在寻找解决办法，但似乎都没有效果。我读到在变量中添加“.to(设备)”会有所帮助，但我不知道在哪里添加它们。我在想，是否有人可以根据下面的错误告诉在哪里添加它们，或者是否有人对如何修复它有建议。我是初学者，所以请容忍我。 File "main.py", line 835, in <module> File "C:\Users\User\miniconda
浏览 14提问于2022-10-02得票数 -1
问题TFX管道CsvExampleGenerator ( dataset有82列，全部是数字的，而示例csv有739 rows)StatisticsGenerator /outputs) optimizer = 'adam', )
TF
浏览 2提问于2021-09-09得票数 0
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微软在没有互联网连接的前提下加载的默认任务的升级过程是什么？默认任务没有显示在中，git ()似乎没有在现有的TFS中打包和安装最新版本的任何说明。
浏览 0提问于2018-02-20得票数 1
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