理论上,session启动后,每个epoch训练时间应该是差不多,而且不会因为迭代周期变长,epoch时间变慢.原因是session里定义了tf.op导致的,每一次迭代都会在graph里增加新的节点,导致memory leak,程序越来越慢,最后强行退出.解决方法,可以在session里定义graph.finalize()锁定graph.比如: sess = tf.Session() for epoch in range(EPOCHS): ... sess.graph.finalize() #增

@tags caffe 概念 一个epoch表示"大层面上的一次迭代",也就是指,(假定是训练阶段)处理完所有训练图片,叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多,内存/显存塞不下,那么每个epoch内,将图片分成一小堆一小堆的,每一小堆图片数量相等,每一小堆就是一个batch(批次). 因而,一个epoch内,就要处理多个batch. batch_size表示的是,每个batch内有多少张图片. 而一个epoch,一共需要分成多少个batch呢?这个batch的数目,就叫做trai

国际化通用程序或标准协议通常都涉及到时区问题,比如最近项目用到的OIDC(OpenID Connect). OIDC基于OAuth2协议,其id_token中包含了exp来表达该Token的过期时间,值为Unix Epoch(Timestamp,时间戳),通常各语言的日期实现会将该时间戳转换为本地日期,然后进行日期的比较. 0 时区与Unix Epoch 0.1 时区 为了统一地球上各地区的时间,建立了世界时,格林威治标准时间即作为第一个标准时间.地球以格林威治子午线为标准即0时区,按经度划分为

~~~这是一篇有点长的文章,希望不会令你昏昏欲睡~~~ 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的.简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度.后面我们会详细讨论两种机制的差异.不过首先先做一些基本的名词含义解析. 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域(比如Apache Flink.Apache Spark

在Python2中datetime对象没有timestamp方法,不能很方便的生成epoch,现有方法没有处理很容易导致错误.关于Epoch可以参见时区与Epoch 0 Python中生成Epoch from datetime import datetime # python3 datetime.now().timestamp() # python2 import time time.mktime(datetime.now().timetuple()) # 为了兼容python2和3,该用法使用

转载自 huxihx,原文链接 Kafka水位(high watermark)与leader epoch的讨论 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的.简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度.后面我们会详细讨论两种机制的差异.不过首先先做一些基本的名词含义解析. 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域

新纪元时间 Epoch 是以 1970-01-01 00:00:00 UTC 为标准的时间,将目标时间与 1970-01-01 00:00:00时间的差值以秒来计算 ,单位是秒,可以是负值; 有些应用会将时间存储成epoch 时间形式,以提高读取效率,下面演示下 pg 中 epoch 时间的使用换算方法. --1 将 time stamp 时间转换成 epoch 时间francs=> select extract(epoch from timestamp without time zone '1

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近

原文地址:https://www.cnblogs.com/Johnny-z6951/p/11201081.html 梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果(曲线的最小值)的迭代优化算法.梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度.下降的含义是代价函数的下降.算法是迭代的,意思是需要多次使用算法获取结果,以得到最优化结果.梯度下降的迭代性质能使欠拟合演变成获得对数据的较佳拟合. 梯度下降中有一个称为学习率的参量.刚开始学习率较大,因此下降步长更大.随着点的下降,学习率变得越来越小,从而下降步长也变小.同

最近因为一个实验需要用到一个功能,需要快速的增加 ceph 的 osdmap 的 epoch 编号 查询osd的epoch编号 root@lab8107:~# ceph osd stat osdmap e4686: 8 osds: 8 up, 8 in 上面显示的 e4686 即为osdmap的epoch的编号 增加epoch 现在需要增加1000 ceph osd thrash 1000 执行完了后 ceph osd stat osdmap e5687: 8 osds: 3 up, 3 in;

每个kafka副本对象都持有2个重要的属性:日志末端位移LEO,高水印HW Kafka对leader副本和follower副本的LEO更新机制是不同的,后面我们会详细讨论. Kafka对leader副本和follower副本的hw值更新机制也是不同的. 消费者无法消费分区leader副本上那些位移大于分区hw的消息.分区hw就是leader副本的hw值. 关于LEO 2套follower副本LEO属性:一套LEO值保存在follower副本所在broker的缓存上:另一套LEO值保存在leade

batch_size 单次训练用的样本数,通常为2^N,如32.64.128... 相对于正常数据集,如果过小,训练数据就收敛困难:过大,虽然相对处理速度加快,但所需内存容量增加. 使用中需要根据计算机性能和训练次数之间平衡. epoch 1 epoch = 完成一次全部训练样本 = 训练集个数 / batch_size iterations 1 epoch = 完成一次batch_size个数据样本迭代,通常一次前向传播+一次反向传播

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

1.结构图 2.知识点 生成器(G):将噪音数据生成一个想要的数据 判别器(D):将生成器的结果进行判别, 3.代码及案例 # coding: utf-8 # ## 对抗生成网络案例 ## # # # <img src="jpg/3.png" alt="FAO" width="590" > # - 判别器 : 火眼金睛,分辨出生成和真实的 <br /> # <br /> # - 生成器 : 瞒天过海,骗过判别器

简介 关于Zookeeper,目前普遍的应用场景基本作为服务注册中心,用于服务发现.但这只是Zookeeper的一个的功能,根据Apache的官方概述:"The Apache ZooKeeper system for distributed coordination is a high-performance service for building distributed applications." Zookeeper是一个用于构建分布式应用的coordination, 并且为高性

<Java学习笔记(第8版)>学习指导 目录 图书简况 学习指导 第一章 Java平台概论 第二章 从JDK到IDE 第三章 基础语法 第四章 认识对象 第五章 对象封装 第六章 继承与多态 第七章 接口与多态 第八章 异常处理 第九章 Collection与Map 第十章 输入/输出 第十一章 线程与并行API 第十二章 Lambda 第十三章 时间与日期 第十四章 NIO与NIO2 第十五章 通用API 第十六章 整合数据库 第十七章 反射与类加载器 第十八章 自定义类型.枚举 补充:Ja

前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经

20145330第七周<Java学习笔记> 第十三章 时间与日期 认识时间与日期 时间的度量 GMT(格林威治标准时间):现在不是标准时间 世界时(UT):1972年UTC出来之前,UT等价于GMT 国际原子时(TAI):秒的定义 世界协调时间(UTC):闰秒 Unix时间:1970.1.1 00:00开始的秒数 epoch:java.util.Date epoch毫秒数 日历 儒略历 格里高利历 ISO860标准 认识Date与Calender 时区 Date与DateFormat Date

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值

20145208 <Java程序设计>第7周学习总结 教材学习内容总结 Lambda 认识Lambda语法 什么是Lambda语法 以下是维基百科上的解释: a function (or a subroutine) defined, and possibly called, without being bound to an identifier. 翻译过来就是:一个不用被绑定到一个标识符上,并且可能被调用的函数.更简单的理解就是一段带有输入参数的可执行语句块. Lambda去可以重复,符合D