大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下,TensorFlow作为一种强大的深度学习框架,展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用,介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
因为通用计算芯片不能满足神经网络运算需求,越来越多的人转而使用GPU和TPU这类专用硬件加速器,加快神经网络训练的速度。
AI科技评论按:本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中,我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像,实现了约25-30%的精度。 因为有10个不同可能性的类别,所以我们预期的随机标记图像的精度为10%。25-30%的结果已经比随机标记的结果好多了,但仍有很大的改进空间。在这篇文章中,作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少!AI科技评论对全文进行编译,未经许可不得转载。 关于前两部分
Java中,函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。(Java1.8支持了lamda表达式)
本篇是神经网络体系搭建的第四篇,解决体系搭建的TensorFlow相关问题,详见神经网络体系搭建(序) TensorFlow安装 建议用Anaconda。 - Mac & Linux con
为了方便用户为机器学习进行数据预处理,Google今天发布了tf.Transform。 以下内容来自Google Research Blog,量子位编译 每当要把机器学习用于真实的数据集时,我们都需要花很多精力来对数据进行预处理,把它们变成适用于神经网络等机器学习模型的格式。这个预处理过程有多种形式,包括格式之间的转换,或者标记化、词干文本和形成词汇,以及执行归一化等各种数值操作。 Google今天发布的tf.Transform是一个Tensorflow库,让用户可以使用大规模数据处理框架来定义预处理流程并
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
选自arXiv 作者:Mostafa Gamal等 机器之心编译 参与:Panda 表现优良的卷积神经网络往往需要大量计算,这在移动和嵌入式设备以及实时应用上是一个很不利的因素。近日,开罗大学和阿尔伯塔大学的研究者提出了一种能实现实时形义分割的框架 ShuffleSeg。这种方法能在保证分割准确度的同时显著降低对计算资源的需求。机器之心在本文中对该项目进行了简要编译介绍,相关研究的 TensorFlow 代码已发布在 GitHub 上。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.038
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
GPU和像谷歌TPU这样的硬件加速器大大加快了神经网络的训练速度,推助AI迅速成长,在各个领域发挥超能力。
深度学习中的各种卷积网络大家知多少?对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们,Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家,在本文中,他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞(扩张)、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十二种卷积网络类型。
现在,谷歌AI掌门人Jeff Dean转发推荐了一个训练ResNet的奇技淫巧大礼包,跟着它一步一步实施,训练9层ResNet时,不仅不需要增加GPU的数量,甚至只需要1/8的GPU,就能让训练速度加快到原来的2.5倍,模型在CIFAR10上还能达到94%的准确率。
在我们训练机器学习模型时,为提高模型拟合效果,经常使用K-Fold交叉验证,这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中,我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理,以及如何通过各种随机样本来查看数据。
AI 科技评论按:深度学习中的各种卷积网络大家知多少?对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们,Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家,在本文中,他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞(扩张)、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十多种卷积网络类型。AI 科技评论编译如下。
这篇“缺失的白皮书”是对委托权益证明(Delegated Proof of Stake, DPOS)的分析,旨在分析 DPOS 的工作原理及其鲁棒性(robust)的根源。DPOS 的早期描述可以在 bitshares.org 找到;不过,那个描述里包含了很多与实际共识不大相关的内容。
这是卷积神经网络学习路线的第19篇文章,主要为大家介绍一下旷世科技在2017年发表的ShuffleNet V1,和MobileNet V1/V2一样,也是一个轻量级的卷积神经网络,专用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作:逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),与现有的其他SOTA模型相比,在保证精度的同时大大降低了计算量。ShuffleNet V1在ImageNet和MS COCO上表现出了比其他SOTA模型更好的性能。论文原文见附录。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
本文介绍了Spark中的RDD编程,包括创建RDD、转换操作、行动操作以及常见的转换操作和行动操作。此外,还介绍了如何向Spark传递函数以及常见的伪集合操作。
文章描述基于Rhealstone的系统实时性的测量基准的框架--R-Rhealstone框架。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
ShuffleNet是由旷世发表的一个计算效率极高的CNN架构,它是专门为计算能力非常有限的移动设备(例如,10-150 MFLOPs)而设计的。该结构利用组卷积和信道混洗两种新的运算方法,在保证计算精度的同时,大大降低了计算成本。ImageNet分类和MS COCO对象检测实验表明,在40 MFLOPs的计算预算下,ShuffleNet的性能优于其他结构,例如,在ImageNet分类任务上,ShuffleNet的top-1 error 7.8%比最近的MobileNet低。在基于arm的移动设备上,ShuffleNet比AlexNet实际加速了13倍,同时保持了相当的准确性。
Apache Spark 以其分布式计算能力彻底改变了大数据处理。然而,Spark 的性能可能会受到称为“shuffle”的常见挑战的影响。在本文中,我们将探讨 shuffle 是什么、它的原因、与之相关的问题以及优化 Apache Spark 性能的有效解决方案。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,它是容错、不可变的 分布式对象集合。
对于个人和公司来说,存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的:想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时,或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化,到将数据分成随机的训练和测试集,再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗(random shuffling),生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
在解释特定的高效 CNN 模型之前,我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本,然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。
请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。
选自DataScience 作者:Chia-Chun 机器之心编译 参与:Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候,在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说,存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的:想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时,或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算(Edge c
上篇文章给大家分享了前10个spark的企业面试题2020年最新Spark企业级面试题【上】,今天后续来了,来分享剩下的那个几个面试题。也祝大家找到自己喜欢的工作,一起加油,编写不易 请给老哥一个一键三连吧。
随着计算机视觉领域的迅速发展,目标检测在各种应用中变得至关重要,这些应用范围包括但不限于安全监控、自动驾驶和智慧医疗。尽管传统目标检测方法存在计算复杂度高和实时性能不足的问题,但基于深度学习算法已在准确性和实时性能方面取得了重大突破。其中,YOLO已成为一种经典的实时目标检测算法,它在计算速度和检测精度之间取得了平衡。然而,移动设备通常在计算能力、内存容量和能源消耗方面受限,这复杂化了深度学习模型的部署。
1908年之前,汽车这样的自动化交通工具普及率极低。一方面是因为,蒸汽机技术导致汽车体积笨重;另一方面则是由于车辆售价高高在上,普通人只能高山仰止。
写再前面:本系列作品由MathMagician独家首发,一共有七篇,从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万,是因为无论数学还是魔术,洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以,本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍,包括洗牌分类,混乱度评价,过程建模,近似计算,以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后,会在数学和魔术上,都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
本文介绍了MapReduce计算框架的编程思想以及MapReduce计算框架的执行过程。主要包括MapReduce计算框架的编程思想、MapReduce计算框架的执行过程、MapReduce计算框架的编程思想以及MapReduce计算框架的执行过程。
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理,最后输出Key-Value的键值对;
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,是spark编程中最基本的数据对象; 它是spark应用中的数据集,包括最初加载的数据集,中间计算的数据集,最终结果的数据集,都是RDD。 从本质上来讲,RDD是对象分布在各个节点上的集合,用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例,其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成,类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于,python集合仅在一个进程中存在和处理,而RDD分布在各个节点,指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句,尽管可以将RDD保存到硬盘上,但RDD主要还是存储在内存中,至少是预期存储在内存中的,因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD,就不能改变它。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。用户
网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据,埋点数据是json格式,现在要解析json取特定字段的数据,做一些统计分析,所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理,这里面经常出现的一个问题就是,拉取结果集过大,而驱动节点内存不足,经常导致OOM,也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下: 上面的这种写法,基本原理就是一次性把所有分区的数据,全部读取到driver节点上,然后开始做处理,所以数据量大的时候,经常会出现内存溢出情况。 (问题一)如何避免这种情况? 分而治之,每次只拉取一个
Flink的网络堆栈是组成flink-runtime模块的核心组件之一,是每个Flink工作的核心。 它连接所有TaskManagers的各个工作单元(子任务)。 这是您的流式传输数据流经的地方,因此,对于吞吐量和您观察到的延迟,Flink作业的性能至关重要。 与通过Akka使用RPC的TaskManagers和JobManagers之间的协调通道相比,TaskManagers之间的网络堆栈依赖于使用Netty的低得多的API。
机器学习作为近几年的一项热门技术,不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知,更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上,个推首席数据架构师袁凯,基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验,分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务,map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程,:一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时,将运行进度报告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块,称为输入分片(input split)或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务,并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片,意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此,如果我们并行处理每个分片,且每个分片数据比较小,那么整个处理过程将获得更好的负载平衡,因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多,且成一定比例。即使使用相同的机器,处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡,并且如果分片被切分的更细,负载平衡的质量会更好。 另一方面,如果分片切分的太小,那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说,一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小,默认是64MB,不过可以针对集群调整这个默认值,在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据(Hdfs中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同:因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块,那么对于任何一个HDFS节点,基本上不可能同时存储这两个数据块,因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比,这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘,而非HDFS,这是为什么?因为map的输出是中间结果:该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果,而且一旦作业完成,map的输出结果可以被删除。因此,如果把它存储在HDFS中并实现备份,难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败,Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中,我们仅有一个reduce任务,其输入是所有map任务的输出。因此,排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并,然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块,第一个副本存储在本地节点上,其他副本存储在其他机架节点中。因此,reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽,但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下:虚线框表示节点,虚线箭头表示节点内部数据传输,实线箭头表示节点之间的数据传输。
大家好,这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章,讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
研究目的:目的是设计一个更复杂但实用的退化模型(包括随机混合模糊、下采样和噪声退化);
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