什么时候需要混洗数据，为什么要在这里使用padded_batch？ - 腾讯云开发者社区

另外，Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用，Iterator对象是一个迭代器，可以对Dataset中的元素进行迭代提取。...函数形式：padded_batch(batch_size,padded_shapes,padding_values=None,drop_remainder=False) 参数batch_size：表示要在单个批次中合并的此数据集的连续元素数...14.shuffle 随机混洗数据集的元素。...具体例子 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #随机混洗数据 dataset=dataset.shuffle...Dataset中大部分方法都在这里做了初步的解释，当然这些方法的配合使用才能够在建模过程中发挥大作用。

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卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

论文提出了逐点群卷积(pointwise group convolution)帮助降低计算复杂度；但如果只使用逐点群卷积会有副作用，所以论文还提出了通道混洗(channel shuffle)帮助信息流通...混洗单元在实际过程中，我们构建了一个ShuffleNet Unit（混洗单元），便于后面组合为网络模型。 ? 在这里插入图片描述 Figure2 a是一个残差模块。...定制模型需要满足指定的预算，我们可以简单的使用放缩因子s控制通道数，ShuffleNets即表示通道数缩放到s倍。...实验实验在ImageNet的分类数据集上做评估，大多数遵循ResNeXt的设置，除了两点：权重衰减从1e-4降低到了4e-5 数据增强使用较少的aggressive scale增强这样做的原因是小网络在模型训练的过程中经常会遇到欠拟合而不是过拟合问题...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流，下表表现了有无Shuffle操作的性能差异： ?

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Adaptive and Robust Query Execution for Lakehouses at Scale（翻译）

结果是适用于快速BI处理的结构化数据集。相反，原始数据往往未经策划，包含很少或没有统计数据。因此，在湖仓查询引擎中，数据属性需要在执行过程中发现，以获得通常由预处理带来的性能优势。...因此，优化器可能需要在性能和稳定性之间找到平衡。3.2 示例查询在本文的其余部分，我们将使用TPC-H模式中的示例SQL查询（见Listing 1，Q0）作为运行示例来详细阐述问题、概念、思路和优化。...然而，要在生产中部署它，仍需要大量的工程工作来调整模型，加上调试和解释性的挑战。值得注意的是，本文描述的自适应查询执行需要在查询的分布式执行过程中存在同步的管道中断器，以便重新优化能够启动并有效执行。...需要注意的是，同一个执行器节点上的不同连接线程共享同一构建侧的哈希表和数据，驻留在内存中。混洗哈希连接。与广播哈希连接相反，在混洗连接中，双方在连接前都经历了混洗。...相比之下，第5.4节和第6.3节描述的技术是逻辑上的“合并”和“拆分”操作，不需要再次读取或写入混洗数据，因此不需要在内存中实现混洗。

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为什么MobileNet及其变体如此之快？

通道混洗（Channel shuffle）通道混洗是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作（层）。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。...这里，G 代表的是分组卷积中分组的数目，分组卷积通常与 ShuffleNet 中的通道混洗一起使用。虽然不能用乘-加运算次数（MACs）来定义通道混洗的计算成本，但是这些计算应该是需要一些开销的。...G=2 的通道混洗的例子。没有进行卷积，只改变了通道顺序。 ? G=3 的通道混洗的例子。...高效模型下面，针对高效模型，作者给出了一些直观描述：为什么它们是高效的，以及空间和通道中的卷积是如何完成的。...这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

2.如果要在使用Spark的同时使用其他应用，可以选择YARN或Mesos。而且大多数版本的Hadoop中已经预装好YARN了，非常方便。...当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...调优方法在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...序列化格式当Spark需要通过网络传输数据，或者将数据溢出写到磁盘上时（默认存储方式是内存存储），Spark需要数据序列化为二进制格式。默认情况下，使用Java内建的序列化库。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。

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hadoop中的一些概念——数据流

拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。...与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。　　map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？...一般情况多个reduce任务的数据流如下图所示。该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。...混洗一般比此图更复杂，并且调整混洗参数对作业总执行时间会有非常大的影响。 ? 　　　　　最后，也有可能没有任何reduce任务。...当数据处理可以完全并行时，即无需混洗，可能会出现无reduce任务的情况。在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输室map任务将结果写入HDFS。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

2.如果要在使用Spark的同时使用其他应用，可以选择YARN或Mesos。而且大多数版本的Hadoop中已经预装好YARN了，非常方便。...当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...调优方法在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...序列化格式　　当Spark需要通过网络传输数据，或者将数据溢出写到磁盘上时（默认存储方式是内存存储），Spark需要数据序列化为二进制格式。默认情况下，使用Java内建的序列化库。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。

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【Spark】Spark之how

开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....你需要在conf 目录下创建一个名为log4j.properties 的文件来管理日志设置。...该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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键值对操作

它会把数据通过网络进行混洗,并创建出新的分区集合。切记,对数据进行重新分区是代价相对比较大的操作。...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...而对于诸如 cogroup() 和join() 这样的二元操作,预先进行数据分区会导致其中至少一个 RDD(使用已知分区器的那个 RDD)不发生数据混洗。...RDD 还没有被计算出来,那么跨节点的数据混洗就不会发生了。...(5)自定义分区方式可能需要自定义分区方式的场景：举个例子,假设我们要在一个网页的集合上运行前一节中的 PageRank 算法。在这里,每个页面的 ID(RDD 中的键)是页面的 URL。

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录制常见问题汇总

录制什么时候开始？单路流在推流几秒（网络延迟和关键帧等待）后开始录制。混流在进行混流几秒（网络延迟和关键帧等待）后开始录制。录制什么时候结束？...录制文件和回调什么时候产生？录制完成5分钟后录制文件会转存到云点播平台并触发回调。如果设置了续录时间，则需要在上面等待时间基础上叠加续录超时的时间。...录制文件没有生成排查通话没有正常建立或者上行推流时间太短（建议推流30秒以上）可能不会产生录制文件，可以通过仪表盘看上行数据是否正常。...如果配置的指定用户录制，并使用服务器REST API触发混流，在混流接口中没有指定参数 OutputParams.RecordId，则混流不会录制。...如果配置的指定用户录制，并使用客户端SDK API触发混流，主播没有设置userDefineRecordId，混流也不会录制。

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Spark学习之RDD编程（2）

在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。 3. 创建RDD:1）读取一个外部数据集2）在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。 4....Spark程序或者shell会话都会按如下方式工作： 1）从外部数据创建出输入RDD。 2）使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，以定义一个新的RDD。...3）告诉Spark对需要被重用的中间结果RDD执行persist()操作。 4）使用行动操作（例如count()和first()等)来触发一次并行计算，Spark会对计算进行优化后在执行。 6....(不需混洗)union() 生成一个包含两个RDD中所有元素的RDD (需要混洗)intersection() 求两个RDD共同的元素的RDD (需要混洗)subtract()...移除一个RDD中的内容 (需要混洗)cartesian)() 与另一个RDD的笛卡尔积

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【深度学习系列】关于PaddlePaddle的一些避“坑”技巧

下面我总结一下几个被问到的问题： 1.不明白什么时候用sequence数据　　我们知道paddle有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector...如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]这样的，那么就应该用dense_vector，维度即为输入数据的维度（这里我们假设是4），那么应该设置为：　　x = paddle.layer.data...，使用了yield生成器来生成数据，分别生成同一个sample的data和label，返回的是一个reader函数，方便我们后面train的时候灌入数据。　　...3.不知道怎么用创建好的reader训练　　大家可能会觉得很奇怪，为什么我们创建了reader creator后要返回一个reader函数呢，其实我们是为了方便在训练的时候调用，下面创建一个train_reader...paddle.reader.shuffle里进行数据混洗，就是把数据打散，buf_size表示我一次性把多少条数据放进来进行shuffle，可以自行设置，混洗好的数据放到paddle.batch里进行，

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作系列文章目录： ---- # 前言本篇主要是对RDD做一个大致的介绍，建立起一个基本的概念...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式；第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...·网络输入/输出混洗分区大小和性能根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作前言参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式；第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...·网络输入/输出混洗分区大小和性能根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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如何在Python和numpy中生成随机数

从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...我们在机器学习中不需要真正的随机性。因此，我们可以使用伪随机性。伪随机性是看起来接近随机的数字样本，但是它是使用确定性的过程生成的。使用伪随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机混洗列表随机性可用于随机混洗列表，就像洗牌。...混洗NUMPY数组可以使用NumPy函数shuffle（）随机混洗NumPy数组。下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机混洗。...sequence) # randomly shuffle the sequence shuffle(sequence) print(sequence) 首先运行该示例生成一个包含20个整数值的列表，然后随机混洗并打印混洗后的数组

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万字长文！攻克目标检测难点秘籍一，模型加速之轻量化网络

其中，SqueezeNet采用了精心设计的压缩再扩展的结构，MobileNet使用了效率更高的深度可分离卷积，而ShuffleNet提出了通道混洗的操作，进一步降低了模型的计算量。...SqueezeNet层：首先使用1×1卷积进行降维，特征图的尺寸不变，这里的S1小于M，达到了压缩的目的。...如果用于目标检测，只需要在之前的特征图上进行特征提取即可。在基本的结构之外，MobileNet v1还设置了两个超参数，用来控制模型的大小与计算量，具体如下： 1....为了进一步降低计算量，ShuffleNet提出了通道混洗的操作，通过通道混洗也可以完成通道之间信息的融合。...Flatten：将置换后的通道Flatten平展后即可完成最后的通道混洗。 ShuffleNet基本结构单元 ? a图是一个带有深度可分离卷积的残差模块，这里的1×1是逐点的卷积。

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

因此，在正确的卷积中，就不需要在训练前早早地翻转过滤函数。 2. 深度学习中的卷积执行卷积的目的就是从输入中提取有用的特征。...总的来说，混洗分组卷积包括分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。...为了克服这一问题，我们可以应用通道混洗。通道混洗的思路就是混合来自不同过滤器组的信息。下图中，显示了应用有 3 个过滤器组的第一个分组卷积 GConv1 后所得到的特征映射。...通道混洗经过这种混洗，我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。但是现在，由于经过混洗的层中的信息已经被混合了，我们本质上是将特征映射层的不同小组喂养给了 GConv2 中的每个组。...在该论文中，作者使用了我们都有所了解的 3 种卷积： (1) 混洗分组卷积； (2) 逐点分组卷积；以及 (3) 深度可分离卷积。这种架构设计能明显地减少计算量同时还能保持准确性。

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

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深度学习中的12种卷积网络，万字长文一文看尽

因此，在正确的卷积中，就不需要在训练前早早地翻转过滤函数。 0 2 深度学习中的卷积执行卷积的目的就是从输入中提取有用的特征。...总的来说，混洗分组卷积包括分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。...为了克服这一问题，我们可以应用通道混洗。通道混洗的思路就是混合来自不同过滤器组的信息。下图中，显示了应用有 3 个过滤器组的第一个分组卷积 GConv1 后所得到的特征映射。...通道混洗经过这种混洗，我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。但是现在，由于经过混洗的层中的信息已经被混合了，我们本质上是将特征映射层的不同小组喂养给了 GConv2 中的每个组。...在该论文中，作者使用了我们都有所了解的 3 种卷积： (1) 混洗分组卷积； (2) 逐点分组卷积；以及 (3) 深度可分离卷积。这种架构设计能明显地减少计算量同时还能保持准确性。

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Spark如何读取一些大数据集到本地机器上

最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是...（1）如果要变成10，应该使用（2）如果要变成300，应该使用（3）如果要变成1，应该使用这里解释一下：分区数从多变少，一般是不需要开启shuffle的，这样性能最高，因为不需要跨网络混洗数据...但建议一般不要使用。分区数从少变多，必须开启shuffle，如果不开启那么分区数据是不会改变的，由少变多必须得重新混洗数据才能变多，这里需要注意一点，如果数据量特别少，那么会有一些分区的数据是空。...明白了如何改变rdd的分区个数之后，我们就可以文章开头遇到的问题结合起来，拉取大量数据到驱动节点上，如果整体数据集太大，我们就可以增加分区个数，循环拉取，但这里面需要根据具体的场景来设置分区个数，因为分区个数越多...文章开始前的代码优化后的如下：最后在看下，spark任务的提交命令：这里面主要关注参数：单次拉取数据结果集的最大字节数，以及驱动节点的内存，如果在进行大结果集下拉时，需要特别注意下这两个参数的设置

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猿学－Tensorflow中的数据对象Dataset

卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

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