我们都安装完Hadoop之后,按照一些案例先要跑一个WourdCount程序,来测试Hadoop安装是否成功.在终端中用命令创建一个文件夹,简单的向两个文件中各写入一段话,然后运行Hadoop,WourdCount自带WourdCount程序指令,就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数.但是这不是这篇博客主要讲的内容,主要是想通过一个简单的Wordcount程序,来认识Hadoop的内部机制.并通过此来深入了解MapReduce的详细过程.在Thinking in BigDate(八)大数据H…

转自: http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21794873 . 我们都安装完Hadoop之后,按照一些案例先要跑一个WourdCount程序,来测试Hadoop安装是否成功.在终端中用命令创建一个文件夹,简单的向两个文件中各写入一段话,然后运行Hadoop,WourdCount自带WourdCount程序指令,就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数.但是这不是这篇博客主要讲的内容,主要是想通过一个简单的Wordcount程序,来认识Hado…

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式…

caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自…

示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 目录 一. 上手TensorFlow.js 二. 使用TensorFlow.js构建卷积神经网络 卷积神经网络 搭建LeNet-5模型 三. 基于迁移学习的语音指令识别 推荐课程 TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器.移动端.IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScri…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 深度学习框架 1.2 Tensorflow Optimizer 0x02 总体架构 2.1 总体思路 3.2 总体调用关系 0x04 TensorFlow 1.x 4.1 _DistributedOptimizer 4.2 c…

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些…

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…