接下来，本文讨论了消除环境差异的两个步骤：第一步是容器化；第二步是基础设施抽象。 对于容器化，人们或多或少都有所了解，但基础设施抽象是相对比较新的一类工具，许多人仍然把它们和工作流编排弄混。...如果我想自学成为一名 ML 工程师，那么我会优先学习下列内容： 版本控制 SQL + NoSQL Python Pandas/Dask 数据结构 概率 & 统计 ML algos 并行计算 REST...5 消除差异第一步：容器化 容器化技术，包括 Docker，其设计初衷就是为了帮助我们在生产机器上重建开发环境。...然而，像 Airflow 一样，容器化步骤并不是 Prefect 的首要任务。你可以在容器中运行每个步骤，但仍然需要处理 Dockerfile，并在 Prefect 中注册工作流 docker。...在 Metaflow 中，你可以使用 Python 装饰器@conda来指定每个步骤的需求——所需的库、内存和计算资源需求——Metaflow 将自动创建一个满足所有这些要求的容器来执行该步骤。
PACT ReLU 输出的形式化定义如下： ? α 将激活函数的输出范围限制到了 [0, α]。本质上讲，这只是为损失函数的优化引入一个新参数 α，并在反向传播步骤中选出 α 的最优值。...寻找图 G 的等价图 G' 的过程在一个名为 MetaFlow 的系统中实现，其可被用于优化已有的深度学习框架的 DNN 计算图，即 MetaFlow 是用于 DNN 的宽松化图替代优化器。...此外，通过将卷积分为两个可以并行执行的更小卷积，执行整个卷积的速度也可能会更快。 尽管图 1 是用一个卷积替换两个卷积，但这个示例是将一个卷积拆分为两个。...最后说明一点，宽松化的思路可按如下方式展示。考虑以下等价表达式以及从上面的表达式到下面的表达式所采取的步骤。 ? 最后的表达式仅有 3 个算子，说明实现了优化。...回溯搜索的实现方式使得算法可在宽松化图替代生成的搜索空间中自动找到经过优化的计算图。 最后，作者在 MetaFlow 中实现了该方法，这是一种用于 DNN 的宽松化图替代优化器。
用 Matplotlib 为计算结果进行可视化？有了 Pyodide，这些操作在浏览器里就可以轻轻松松地实现了。...Modin 有自带的 modin.pandas.DataFrame 对象，这是一个轻量级的并行 DataFrame 对象。...构建交互式 UI、实现数据可视化、输出分析模型现在就是小菜一碟。 有了 Streamlit，只要添加几行代码，嗖的一下，就能从 Python 脚本代码飞升为产品级 APP。...Metaflow 项目网址： https://docs.metaflow.org/introduction/what-is-metaflow Metaflow 这个支持库实在太新了，差点就没赶上 2019...它的目标是，减轻非技术型数据科学家学习技术的负担，比如，如何利用计算资源、怎么实现并行运算、架构设计、版本控制等。
端到端机器学习：从数据收集到模型部署 链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html 在本文中，我们将完成构建和部署机器学习应用程序的必要步骤。...使用 Python 分析电脑上的 100 GB 数据 链接: https://t.co/52y7IjNSqm 使用 Python 的开源库 Vaex 来可视化并分析 100 GB 的表格数据。...减少 Pandas 的内存使用量＃2：有损压缩 链接: https://pythonspeed.com/articles/pandas-reduce-memory-lossy/ 有趣的项目，工具和库 Metaflow...链接: https://metaflow.org/ 在 Netflix 上开发的用于现实数据科学的框架。...Metaflow 使构建和管理现实中的数据科学项目变得容易快捷。
3 Parallel.ForEach 方法 1）public static ParallelLoopResult ForEach(IEnumerable source, ActionForEach方法不保证执行顺序，它不像foreach循环那样总是顺序执行。 3）对于方法3）中的source，它的类型是Partitioner。...用途： 1）从循环外部取消并行循环 2）指定并行度 3）指定自定义任务调度程序 5 ParallelLoopState 定义： 可使并行循环迭代与其他迭代交互。...方法： 1)Break()方法:通知并行循环在执行完当前迭代之后尽快停止执行，可确保低索引步骤完成。且可确保正在执行的迭代继续运行直到完成。 2)Stop()方法：通知并行循环尽快停止执行。...Break用在并行循环中，委托的主体方法在每次迭代的时候被调用，退出委托的主体方法对并行循环的执行没有影响。Stop停止循环比Break快。
Metaflow Metaflow 是一个对用户友好的 Python 库和后端服务，可以帮助数据科学家和工程师构建和管理可用于生产的数据处理、机器学习训练及推理的工作流。...Metaflow 提供一系列 Python API，将代码组织为由步骤组成的有向图。每一个步骤都可以灵活配置，例如其所需的计算和存储资源。...每个步骤执行（也就是任务）的代码和数据副本都被保存起来，并可以在今后的运行或流程的下一步中被检索出来，帮助你从错误中恢复，重新执行任务，还可以追踪模型的版本以及多个运行之间的依赖关系。...Metaflow 的价值主张是其惯用的 Python 库的简洁性：它与构建和运行时的基础设施完全集成，以支持在本地和规模化的生产环境中运行数据工程和科学任务。...在撰写本条目时，Metaflow 和 AWS 服务高度集成，例如使用 S3 来做数据存储，step functions 来做编排。除 Python 以外，Metaflow 还支持 R 语言。
依次来实现数据和任务的并行性。 其中定义了并行的for和foreach的静态方法、还包含着Parallel.Invoke()用于任务的并行性。我们下面就来看看吧。...Parallel.ForEach() 我们再看Parallel.ForEach()提供了一个并行处理数据的机制。这里类似于foreach语句，但是是以一部方式遍历。...Break：表示并行循环执行了当前迭代后应尽快停止执行。筛选出符合条件的执行，可能输出完全。 Stop：表示并行循环应尽快停止执行。遇到符合条件后停止并行循环，可能不完全输出。...使用Break()停止当前迭代会输出符合条件所有结果，但是我们使用Stop的时候输出部分的时候就停止了。...但是当其中一个内核繁忙，那么底层的调度逻辑就可能会延迟某些方法的初始化执行。 2、Parallel.Invoke()所包含的并行任务不能相互依赖，因为运行执行的顺序不可保证。
前言 WorkFlowCore是一个针对.NetCore的轻量级的工作流引擎，提供了FluentAPI、多任务、持久化以及并行处理的功能，适合于小型工作流、责任链的需求开发。...支持工作流长期运行，提供了各种持久化方式。...FirstStepBody>(); } } 工作流如果想使用必须在工作流主机中通过RegisterWorkflow()方法注册，并且通过Start()方法启动主机，当然也可以通过Stop()方法停止工作流...以下示例显示了如何定义步骤的输入和输出，然后显示了如何使用内部数据的类型化类定义工作流，以及如何将输入和输出映射到自定义数据类的属性。...ForEach 使用ForEach方法启动并行for循环 public class ForEachWorkflow : IWorkflow { public string Id => "Foreach
例如，Parallel.For 和 Parallel.ForEach 将在发生异常时立即停止所有处理，并抛出 AggregateException。...选择合适的任务： 选择那些可以独立运行且无需访问共享资源的任务进行并行化。如果任务之间有依赖关系或者需要访问共享资源，可能需要额外的同步机制。 2....否则，一个任务中的未捕获异常会导致所有任务停止执行并抛出 AggregateException。 4. 测试和监视： 在引入并行处理后，要对应用程序进行充分的测试以确保它的正确性和性能。...Parallel.For Parallel.For是一个静态方法，用于并行化for循环。...由于此循环是并行的，所以数字可能不按顺序打印。 2. Parallel.ForEach Parallel.ForEach是另一个静态方法，用于并行化foreach循环。
Stream 流概念 Stream 流的使用总是按照一定的步骤进行，可以抽象出下面的使用流程。...数据处理 数据处理/转换（intermedia）步骤可以有多个操作，这步也被称为intermedia（中间操作）。...在这个步骤中不管怎样操作，它返回的都是一个新的流对象，原始数据不会发生任何改变，而且这个步骤是惰性计算处理的，也就是说只调用方法并不会开始处理，只有在真正的开始收集结果时，中间操作才会生效，而且如果遍历没有完成...，想要的结果已经获取到了（比如获取第一个值），会停止遍历，然后返回结果。...下面演示使用 flatMap把对象扁平化展开。
通过不断迭代最小化误差来达到数据与直线的最佳拟合。...使用张量可以并行（parallel）运行代码。 每个数据点被看作是来自独立同分布的样本。因为每个数据点假定是独立的，所以计算也是独立的。当使用张量时，每个数据点都在分隔的计算内核上运行。...理解恢复操作的最好方法是将其简单地当作一种初始化。...在这种情况下，你将需要将输入梯度馈送到第一个图的训练步骤…… 我可以在一个图中混合所有这些不同的图吗？ 是的，但你需要对命名空间（namespace）倍加小心。...如果你只想微调（fine-tune）节点，你可以在任意地方停止梯度来避免训练整个图。
数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...简单的并行for循环 Parallel.For(0, length, i => { //do something about i }); 并行foreach循环...// Method signature: Parallel.ForEach(IEnumerable source, Action body)...i, d); Thread.Sleep(1000); } }); 使用Stop的时候，系统将通知其他的并行线程在可能的时候尽快停止...（不是保证立即停止，使用 ParallelLoopState.IsStopped检查是否已经停止）。
可以构建复杂的、具有循环、判断的工作流规则，或者并行或者异步处理工作流任务。...3，容器 ForEach、While、If、When、Schedule、Recur 是步骤容器。...在工作流停止前，可以通过指定 标识符(Id) 触发事件。在一个工作流中，每个事件的标识符都是唯一的。...三个 Do 是并行的，Do 内的代码，会按顺序执行。...数据传递和依赖注入 Workflow Core 支持对每个步骤点进行依赖注入。 支持数据持久化 Workflow Core 支持将构建的工作流存储到数据库中，以便以后再次调用。
并行Parallel 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。 先说下StopWatch，这个类主要用于测速，记录时间。...stopWatch = new StopWatch(); //创建一个Stopwatch实例 stopWatch.Start(); //开始计时 stopWatch.Stop(); //停止计时...Run2(); sp.Stop(); Console.WriteLine("Normal run " + sp.ElapsedMilliseconds + " ms."); } 实例化该方法并在...Parallel.For实际上是并行执行了循环，因为内部只是一个单纯的累加，因此效率差异明显，但是并非所有的场景都适合使用并行循环。 修改一下上面的方法。...Parallel.ForEach() ForEach是For的拓展，用于遍历数组或则list对象，实际上的意义和用法与For相同，因此Parallel中的 ForEach也是这般，这里不过多赘述。
1、Stream 流概念 Stream 流的使用总是按照一定的步骤进行，可以抽象出下面的使用流程。...Stream.generate(); 自己生成流 1.2、数据处理 数据处理/转换（intermedia）步骤可以有多个操作，这步也被称为intermedia（中间操作）。...在这个步骤中不管怎样操作，它返回的都是一个新的流对象，原始数据不会发生任何改变，而且这个步骤是惰性计算处理的，也就是说只调用方法并不会开始处理，只有在真正的开始收集结果时，中间操作才会生效，而且如果遍历没有完成...，想要的结果已经获取到了（比如获取第一个值），会停止遍历，然后返回结果。...(System.out::println); 3、并行计算 获取 Stream 流时可以使用 parallelStream 方法代替 stream 方法以获取并行处理流，并行处理可以充分的发挥多核优势
我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。 一、简单使用 首先我们初始化一个List用于循环，这里我们循环10次。...，并行For，并行ForEach。...结论2：使用Stop会立即停止循环，使用Break会执行完毕所有符合条件的项。...在ParallelEnumerable中提供的并行化的方法 ParallelEnumerable 运算符 说明 AsParallel() PLINQ 的入口点。指定如果可能，应并行化查询的其余部分。...WithDegreeOfParallelism() 指定 PLINQ 应当用来并行化查询的处理器的最大数目。
而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。...以此类推，对于500万的数据也会做出同样的分割处理，到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时，停止这样的分割处理。比如，当元素的数量小于10时，会停止分割，转而使用插入排序对它们进行排序。...NO.5 用看forkjion的眼光来看ParallelStreams 上文中已经提到了在Java 8引入了自动并行化的概念。...当调用Arrays类上添加的新方法时，自动并行化就会发生。比如用来排序一个数组的并行快速排序，用来对一个数组中的元素进行并行遍历。自动并行化也被运用在Java 8新添加的Stream API中。...forEach方法会为每个元素的计算操作创建一个任务，该任务会被前文中提到的ForkJoinPool中的通用线程池处理。
值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...简单总结就是： 隐式并行：OpenBLAS，Intel MKL，NVIDIA cuBLAS，H2O(参考我的博客)等 显性并行：parallel（主打lapply应用）、foreach（主打for...$con) : error reading from connection —————————————————————————————————— 一、parallel包的使用方法 多数内容参考：R语言并行化基础与提高...—————————————————————————————————— 二、foreach包的使用方法 1、简单使用案例 设计foreach包的思想可能想要创建一个lapply和for循环的标准，初始化的过程有些不同...参考文献：How-to go parallel in R – basics + tips —————————————————————————————————— 参考文献 1、R语言并行化基础与提高 2、
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