在tensorflow/nmt项目中,训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API,应该是tensorflow 1.2之后引入的API,方便数据的操作.如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式,建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API. 本教程将从训练数据和推断数据两个方面,详解解析数据的具体处理过程,你将看到文本数据如何转化为模型所需要的实数,以及中间的张量的维度是怎么样的,batch_size和其他超参数又是如何作用的. 训练数据的处理…

随着tensorflow的不断更新,直接按照nmt的教程搭建nmt环境会报错的...因此,需要一些不太好的办法来避免更多的问题出现.tensorflow看来在ubuntu和debian中运行是没有问题的.因此,选用ubuntu作为环境系统.由于tf-nightly越来越远了,因此,先使用tf-1.4让程序能够正常运行再考虑其他的问题吧.python选用默认的2.7,安装easy-pip.有了python的支持,我们同样需要使用指定版本的tf,一边支持nmt对应的版本(否则会报错,无法正常使用).…

本文转载自:http://blog.stupidme.me/2018/08/05/tensorflow-nmt-word-embeddings/,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有. 声明:本文由 罗周杨 stupidme.me.lzy@gmail.com 原创,未经授权不得转载 自然语言处理的第一步,就是要将文本表示成计算机能理解的方式.我们将长文本分词之后,得到一个词典,对于词典中的每一个词,我们用一个或者一组数字来表示它们.这样就实现了我们的目标. Embeddi…

11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 一.1  BLOG文档结构图 一.2  前言部分 一.2.1  导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 注意:本篇BLOG中代码部分需要特别关注的地方我都用黄色背景和红色字体来表示,比如下边的例子中,thread 1的最大归档日志号为33,thread 2的最大归档…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 输入数据处理的整个流程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_deal.py @time: 2019/2/8 20:30 @desc:…

架构挑战 1.对现有数据库管理技术的挑战. 2.经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety).SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题. 3.实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高.因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题.但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术.BI技术的关键差别之一. 4.网络架构.数据中心.运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,我们能…

Tensorflow提供了一系列的对图像进行预处理的方法,但是复杂的预处理过程会减慢整个训练过程,所以,为了避免图像的预处理成为训练神经网络效率的瓶颈,Tensorflow提供了多线程处理输入数据的框架! 下面将一一阐述多线程处理输入数据的理论及Tensorflow的源代码! 1 队列和多线程 首先来介绍Tensorflow中定义队列的方式,在Tensorflow中,可以定义FIFOQueue和RandomShuffleQueue两种类型的队列,FIFO顾名思义是先入先出型队列,而RandomS…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 对于队列,修改队列状态的操作主要有Enqueue.EnqueueMany和Dequeue.以下程序展示了如何使用这些函数来操作一个队列. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm…

环境:Windows 最近用Caffe跑了一下AlxNet网络,现在总结一下数据处理部分:(处理过的数据打包链接:http://pan.baidu.com/s/1sl8M5ad   密码:ph1y) (1)获得数据集,途径有: 1.Benchmark(数据库)  AFLW   FDDB 2.最新论文(2016) 3.Thinkface论坛 数据量:庞大的数据量支撑,最少1w张(正,负样本各一万张),格式如下: xxxx.jpg x1,y1,x2,y2(标注label),即人脸所在矩形框的坐标 x…

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调…