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作者:万博  来源:万博manbetx官网  时间:2019-12-07 01:28  点击:

  上海全自动数控冲床送料机报价uw2jq 然后介绍在这个过程中Flink是怎么进行资源管理作业调度以及错误恢复的然而,目前这种库的法律地位尚不明确。PyTorchOnAngel的架构如图12所示,图12PyTorchOnAngel系统架构PyTorchOnAngel拥有3个主要的组件,AngelPS,存储模型参数,图结构信息和节点特征等,并且提供模型参数和图相关数据结构的访问接口,例如需要提供两跳邻接访问接口SparkDriver,控制节点,负责计算任务的调度和一些全局的控制功能,例如发起创建矩阵,初始化模型,保存模型,写checkpoint以及恢复模型命令SparkWorker,读取计算数据,同时从PS上拉取模型参数和网络结构等信息,然后将这些训练数据参数和网络结构传给PyTorch,PyTorch负责具体的计算并且返回梯度,后SparkWorker将梯度推送到PS更新模型当然,这些细节都是封装好的,算法开发人员和用户并不需要了解。事实证明

  在PyTorchOnAngel平台上开发新算法,只需要关注算法逻辑即可,与开发单机的PyTorch算法并没有太大区别。

  下面给出一个2层GCN算法的实现例子,图13在PyTorchOnAngel上实现GCN的例子算法开发完成后,将代码保存为pt文件,然后将pt文件提交给PyTorchOnAngel平台就可以实现分布式训练了。

  在后续的版本迭代中,我们将会进一步丰富PyTorchOnAngel的算法库。

  由于结合了PyTorch和Angel的优点,PyTorchOnAngel在算法性能方面有很大的优势,对于推荐领域常见的深度学习算法,性能可以达到TensorFlow的4倍以上,对于GNN算法,性能也远好于目前业界开源的同类型平台(具体的性能数据会在开源社区陆续公开)。

  下图是在公开的数据集criteokaggle2014(4500万训练样本,100w特征)上做的对比测试,图14PyTorchOnAngel和TensorFlow性能对比测试除了性能方面的优势,PyTorchOnAngel还有一个比较大的优势就是易用性好。需要了解GIS数据环境数据

  如图12所示,PyTorch运行在Spark的Executor中,可以实现Spark图数据预处理和PyTorch模型训练的无缝对接,在一个程序中完成整个计算过程。

  自动超参数调节传统超参数调节的方式有两种(如图15所示),网格搜索,网格搜索将整个搜索空间切分为网格,假设超参数是同等重要的。

  这种方式虽然直观,但有两个明显的缺点,1)计算代价随参数数量的增长而呈指数增长,2)超参数的重要程度常常是不同的,网格搜索可能会花费太多精力来优化不太重要的超参数随机搜索,随机采样超参数组合,并评估抽样组合。可以使用上面的表达式和sum函数

  虽然这种方法有可能关注更重要的超参数,但是仍无法找到佳组合图15网格搜索和随机搜索贝叶斯优化与传统的无模型方法不同,使用计算成本较低的代理函数(surrogatefunction)来近似原始目标函数。

  然后,效用函数(acquisitionfunction)将评估超参数组合的预期损失或改进。

  这样的概率解释方法使贝叶斯优化能够使用少得多的开销找到目标函数的较优解。

  设计师和商业也需要了解,随着业务的增长,云计算的经济激励机制也会发生重大变化。

  除了常用的两种模型(高斯过程和随机森林),也实现了EM+LBFGS优化高斯过程内核函数中的超参数效用函数,实现了PI(Probabilityofimprovement),EI(ExpectedImprovement)和UCB(UpperConfidenceBound)由于每次评估目标函数的计算开销可能较大,如果观察到候选的超参数组合在开始的若干轮迭代中表现不佳,可以提前停止这些候选超参数组合。key值重定向分配比如你有一个脚本是操作某个用户的多个信息,如uid1age,uid1,uid1name形如此类的key,如果你不用hashtag的话,这些key可能会分散在不同的机器上,如果使用了hashtag(用花括号扩住计算hash的区域):{uid1}age,{uid1},{uid1}name,这样就这些key分布在同一个机器上。实现内评模型在数据决策和算法层面的创新

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