1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 GPU和TPU可以显著缩短执行单个训练步所需的时间.实现最高性能需要高效的输入流水线,以在当前时间步完成之前为下一步提供数据.tf.data API可以帮助我们构建灵活高效的输入流水线.本文档介绍了 tf.data API的功能,以及在各种模型和加速器上构…

声明:实验环境使用Jenkins的应用与搭建的环境 新建一个流水线 pipeline脚本语法架构 node('slave节点名'){ def 变量 #def可以进行变量声明 stage('阶段名A'){ #流水线阶段1 执行步骤A 执行步骤B 执行步骤C } stage('阶段名B'){ #流水线阶段2 执行步骤A 执行步骤B 执行步骤C } stage('阶段名C'){ #流水线阶段3 执行步骤A 执行步骤B 执行步骤C } } 用流水线脚本来构建流水线 首先在git服务器上建立放置流水线脚本…

最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考. 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:…

关于Jenkins流水线(pipeline) Jenkins 流水线 (pipeline) 是一套插件,让Jenkins可以实现持续交付管道的落地和实施. 关于blueocean Blue Ocean是pipeline的可视化UI,本文中的demo暂时用不上blueocean,后续的文章中会用到: 系列文章地址 <Jenkins流水线(pipeline)实战之:从部署到体验>: <让Jenkins执行GitHub上的pipeline脚本>: 本篇实战概览 本文是<Jenkin…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 流水线(PipeLine),简单地理解就是客户端向DataNode传输数据(Packet)和接收DataNode回复(ACK)[Acknowledge]的数据通路. 整条流水线由若干个DataNode串联而成,数据由客户端流向PipeLine,在流水线上,假如DataNode A 比 DataNode B 更接近流水线 那么称A在B的上游(Upstream),称B在A的下游(Downstream).…

from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_tes…

​目录一览: 0x01 基础实践 (1) Maven 构建之 Pipeline Script (2) Maven 构建之 Pipeline Script from SCM (3) Jenkins pipeline 之 邮件(Email)发信管理 WeiyiGeek Blog - 为了能到远方,脚下的…

关于TensorFlow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding):在TensorFlow程序运行的每一步,让python代码来供给数据. 从文件读取数据:在TensorFlow图的起始,让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据:在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yeild 使用更为简洁).但是如果数据量较…

流水线功能的目的:通过减少客户端与服务器之间的通信次数来提高程序的执行效率. 一.通信 在一般情况下, 用户每执行一个 Redis 命令,客户端与服务器都需要进行一次通信:客户端会将命令请求发送给服务器,而服务器则会将执行命令所得的结果返回给客户端. 当程序执行一些复杂的操作时, 客户端可能需要执行多个命令, 并与服务器进行多次通信. 假设我们正在构建一个为图书打标签(tag)的网站,这个网站上的每本图书都可以被打上任意多个标签.并且为了记录哪些标签的图书是最多人阅览的,我们会为每个标签创建一个…

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一…