以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

Spark Streaming揭秘 Day21 动态Batch size实现初探(下) 接昨天的描述,今天继续解析动态Batch size调整的实现. 算法 动态调整采用了Fix-point迭代算法,其本质是一种回归计算,算法如下: 有点类似机器学习,学习当前SparkStreaming的状况,根据状况把Batch Duration调到最小,来获得最高的稳定性. 下面这张图比较重要,是主要描述了算法的实现思想: 基本思想是按100ms一个小的批次,根据处理情况,Job Generator会调整自

直观的理解:Batch Size定义:一次训练所选取的样本数.Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度.同时其直接影响到GPU内存的使用情况,假如你GPU内存不大,该数值最好设置小一点. 为什么要提出Batch Size?在没有使用Batch Size之前,这意味着网络在训练时,是一次把所有的数据(整个数据库)输入网络中,然后计算它们的梯度进行反向传播,由于在计算梯度时使用了整个数据库,所以计算得到的梯度方向更为准确.但在这情况下,计算得到不同梯度值差别巨大,难以使用一个全局的学习率,

batch 概念:训练时候一批一批的进行正向推导和反向传播.一批计算一次loss mini batch:不去计算这个batch下所有的iter,仅计算一部分iter的loss平均值代替所有的. 以下来源:知乎 作者:陈志远 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/83626029著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (1) 不考虑bn的情况下,batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(ite

​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响.具体而言,我们将涵盖以下内容: 什么是Batch Size? 为什么Batch Size很重要? 小批量和大批量如何凭

本期内容 : BatchDuration与 Process Time 动态Batch Size Spark Streaming中有很多算子,是否每一个算子都是预期中的类似线性规律的时间消耗呢? 例如:join操作和普通Map操作的处理数据的时间消耗是否会呈现出一致的线性规律呢,也就是说,并非数据量规模越大就是简单加大BatchDuration 就可以解决问题的,数据量是一个方面,计算的算子也是一个考量的因素. 使用BatchSize来适配我们的流处理程序 : 线上的处理程序越来越重要,流入的数据

Spark Streaming揭秘 Day20 动态Batch size实现初探(上) 今天开始,主要是通过对动态Batch size调整的论文的解析,来进一步了解SparkStreaming的处理机制,因为比较偏理论,么有代码演示. 缘起 从目前的业务发展来看,线上处理目前来看已经越来越重要,而一个突出的矛盾就是,传统框架Oracle+j2ee的框架下,存在一个致命的问题,就是无法突破单台机器的局限,可能容纳此刻流入的数据,于是分布式流处理程序越来越火热. 流处理的核心是追求更快的处理速度.但

Batch Size:批尺寸.机器学习中参数更新的方法有三种: (1)Batch Gradient Descent,批梯度下降,遍历全部数据集计算一次损失函数,进行一次参数更新,这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向,但是计算开销大,速度慢: (2)Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,对每一个样本计算一次损失函数,进行一次参数更新,优点是速度快,缺点是方向波动大,忽东忽西,不能准确的指向极值的方向,有时甚至两次更新相互抵消: (3)Mini-batch Gr

one epoch:所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算 batch size:一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目,其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data:label}获得的,而是由一组数据加权得到的,这一组数据的数量就是[batch size].当然batch size 越大,所需的内存就越大,要量力而行 iterations(迭代):每一次迭代都是一次权重更新,每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运

怎么选取训练神经网络时的Batch size? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/61607442 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/32673260 训练神经网络时如何确定batch size? - 夕小瑶的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27763696 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与lear

Training TFLearn provides a model wrapper 'DNN' that can automatically performs a neural network classifier tasks, such as training, prediction, save/restore, etc... We will run it for 10 epochs (the network will see all data 10 times) with a batch s

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大Batch_

1.问题 batch.size和linger.ms是对kafka producer性能影响比较大的两个参数.batch.size是producer批量发送的基本单位,默认是16384Bytes,即16kB:lingger.ms是sender线程在检查batch是否ready时候,判断有没有过期的参数,默认大小是0ms. 那么producer是按照batch.size大小批量发送消息呢,还是按照linger.ms的时间间隔批量发送消息呢?这里先说结论:其实满足batch.size和ling.ms之

看到很多朋友在实例化SqlParameter时,通常都没有指定参数的长度就直接给参数赋值了.就像下面的写法: new SqlParameter("@address", SqlDbType.Varchar) { Value = address}; 以前也一直都觉的加与不加参数长度应该没有什么区别,仅是写法上的不同而已,直到做完这个项目,才明白其实两者不一样的,为了提高sql执行速度,请为SqlParameter参数加上size属性. 下面我们分析一下两者的区别: 根据MSDN解释:如果未

PPropInfo ppi; PTypeInfo pti; TTypeKinds ttk; TRttiContext context; TRttiType *rttiType TObject* objTemp; objTemp = GetObjectProperty(this, "Font"); if (objTemp) { PPropInfo ppi; ppi = GetPropInfo(objTemp->ClassType(), "Size"); if (

转自:https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/90082221

我在百X知道上回答问题时经常遇到类似与这样的问题:MongoDB有没有像MySQL一样的ODBC驱动?MongoDB能不能像MySQL一样获取字段名称或类型. 我的回答是:不行,因为MongoDB不是MySQL.这个回答显得MongoDB太弱了,我的原意是你不能要求一个物理优秀教师帮你辅导数学,也许他能做到基本的教学,但他很难做到优秀数学教师那么全面. 今天讨论的问题是:批量插入和批量查询 昨天在百X知道上有人问起MongoDB的批量插入如何写,这个我还真没用过,一方面MongoDB的速度足够快

以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法,一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues.前者使用起来比较灵活,可以利用Python处理各种输入数据,劣势也比较明显,就是程序运行效率较低:后面一种方法的效率较高,但是使用起来较为复杂,灵活性较差. Dataset作为新的API,比以上两种方法的速度都快,并且使用难度要远远低于使用Queues.tf.data中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:Dataset和Iterator. D

链接:https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法,在现在较前沿的视角来看,这种观点无疑是有些滞后的. 关于这个问题,我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同志怎么说(想看结论直接翻到最后): Training with large minibatches is bad for your health. More importantly, it's bad for yo

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法 换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解

本文来自于网易云社区 一.消息总线MQ和Kafka (挡在请求的第一线) 1. 几个应用场景 case a:上游系统往下游系统推送消息,而不关心处理结果: case b:一份新数据生成,需要实时保存到数据库,索引系统,统计系统等: case c:调用一个耗时很长的接口,需要在任务完成的时候告知调用方: 这个时候消息总线(Message Queue)就可以发挥作用,它的特长是"解耦": case a:消息先推送到MQ,下游从MQ拿消息: case b:新数据推送到MQ, 数据库.索引系统