發(fā)簡信
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朱小虎 Neil Zhu，University AI / CSAGI 創(chuàng)始人
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TensorFlowOnSpark 源碼解析
前言 這兩天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn兩個項目，但是感覺都不盡人如意。在training時，都需要把數(shù)據(jù)broadcast到各...
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新博客地址： <a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fwww.zhihu.com%2Fpeople%2Fallwefantasy" target="_blank">https://www.zhihu.com/people/allwefantasy</a>
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@祝威廉 17年美團云做深度學習平臺，用了這個項目，但用的時候都改的不像樣子，后來給提了一個patch，解決需要改動代碼的(整體發(fā)現(xiàn)很多問題)因整個yarn spark都改動了，patch差距有點大，也懶得去兼容就沒有合并進去
TensorFlowOnSpark 源碼解析
前言 這兩天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn兩個項目，但是感覺都不盡人如意。在training時，都需要把數(shù)據(jù)broadcast到各...
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@祝威廉 以前是，現(xiàn)在不是
TensorFlowOnSpark 源碼解析
前言 這兩天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn兩個項目，但是感覺都不盡人如意。在training時，都需要把數(shù)據(jù)broadcast到各...
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其實可以直接做到不修改任何代碼遷移代碼，直接將腳本封裝成一個函數(shù)，也就是mapfun
,使用yarn分發(fā)代碼到各個節(jié)點，美團云當初就是這么做的TensorFlowOnSpark 源碼解析
前言 這兩天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn兩個項目，但是感覺都不盡人如意。在training時，都需要把數(shù)據(jù)broadcast到各...
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程序員，喜歡鉆研有趣的東西，公眾號：“ 望月的螞蟻”，關于：樂高，桌游，攝影，旅行等有趣的東東。公眾號： “大數(shù)據(jù)務虛雜談” 關于：大數(shù)據(jù)平臺建設的實踐
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Ray - 面向增強學習場景的分布式計算框架
如果關注這個領域的同學可能知道，Ray其實在去年就已經(jīng)在開源社區(qū)正式發(fā)布了，只不過后來就一直沒有什么太大動靜，前段時間也是因為機緣巧合，我又回頭學習了解了一下，順便總結如下：...
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我說的調度率是rm怎么將資源分配給各個用戶的任務
Tensorflow on YARN Native Service - 可能目前最好的跑分布式Tensorflow訓練的選擇
最近這段時間和同事一起花了不少精力來看Tensorflow on Hadoop的事情。為什么要把Tensorflow跑在Hadoop上呢？因為數(shù)據(jù)和計算資源都在Hadoop上...
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Yarn的調度思想我理解是給每臺機器分配任務(container)，常用的fair保證的是資源離散調度，將container 分配到各個機器，這會導致gpu被切分的很散，而一臺機器很難像cpu一樣有數(shù)十個核，需求一機多卡的任務，會難以得到調度，另一方面為了體現(xiàn)公平，并不是將一個任務分配完再去分配下一個任務，在gpu場景下(tensorflow,caffe,mxnet 等)這些框架需要資源完全分配才能運行任務，調度算法不大合適，原來的mr，spark比較適合這類型的調度場景。上一份工作經(jīng)歷就是基于你說的這些框架，在惡劣的情況下資源調度率只有百分之60，最后是修改調度策略才解決。至于docker，怎么和yarn結合，有機會可以一起討論下
Tensorflow on YARN Native Service - 可能目前最好的跑分布式Tensorflow訓練的選擇
最近這段時間和同事一起花了不少精力來看Tensorflow on Hadoop的事情。為什么要把Tensorflow跑在Hadoop上呢？因為數(shù)據(jù)和計算資源都在Hadoop上...
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3.1雖然支持了GPU資源，但是調度策略太差，調度率很低，docker 方案還是不靈活
Tensorflow on YARN Native Service - 可能目前最好的跑分布式Tensorflow訓練的選擇
最近這段時間和同事一起花了不少精力來看Tensorflow on Hadoop的事情。為什么要把Tensorflow跑在Hadoop上呢？因為數(shù)據(jù)和計算資源都在Hadoop上...
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理解 LSTM 網(wǎng)絡作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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