在由一个主服务器和一个工作服务器组成的spark独立集群上运行spark-submit时,由于出现错误ImportError: No module named caffe,所以不会导入caffe python模块
这似乎不是什么问题,只要我在本地通过spark-submit --master local script.py运行一个作业,caffe模块就可以很好地导入。
spark和caffe的环境变量当前设置在~/.profile下,并且它们指向PYTHONPATH。
~/.profile是否是设置这些变量的正确位置,或者可能需要进行系统范围的配置,例如在/etc/profile.d/下添加变
我在Hadoop中有一个表,其中包含70亿个字符串,这些字符串本身可以包含任何内容。我需要从包含字符串的列中删除每个名称。一个示例字符串是“John to to the park”,我需要将“John”从其中删除,理想情况下只需替换为“name”即可。 在'John and Mary to to market‘的情况下,输出将是'NAME and NAME to market’。 为了支持这一点,我有一个最频繁出现的20k名称的有序列表。 我有权访问Hue (Hive,Impala)和Zeppelin (Spark,Python和库)来执行此操作。 我已经在数据库中尝试过了,
我最近在一台运行Mint17.3ROSA的计算机上从source tarball安装了Python3.7.2。命令python3打开3.7解释器。但是,ipython仍然可以与Python3.5.6一起运行。如何将3.7设置为IPython的默认值? 我尝试编辑/usr/local/bin/ipython的第一行,但是当我运行ipython时就得到了一个ModuleNotFoundError: No module named 'IPython'错误。
为什么Spark强制从元组列表中构建RDD,以便在进行还原键转换的情况下?
reduce_rdd = sc.parallelize([{'k1': 1}, {'k2': 2}, {'k1': -2}, {'k3': 4}, {'k2': -5}, {'k1': 4}])
print(reduce_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y).take(100))
错误:
for k, v in iterator:
ValueError: need more than 1 v
我在这里看到了与Stack溢出类似的问题,但不是完全相同。我可以在使用完全连接的NN层时进行整形,但不能使用Conv1D层.下面是一个很小的例子。我在Python3.6.3上使用TF 1.4.0。
import tensorflow as tf
# fully connected
fc = tf.placeholder(tf.float32, [None,12])
fc = tf.contrib.layers.fully_connected(fc, 12)
fc = tf.contrib.layers.fully_connected(fc, 6)
fc = tf.reshape(fc, [-
几个小时以来,我一直在为这件事埋头苦干,现在我正忙得不可开交。
第三个错误是复制DLL,同时默认情况下它已经存在了。
C:\Windows\system32>virtualenv django-josh
New python executable in django-josh\Scripts\python.exe
ERROR: The executable django-josh\Scripts\python.exe is not functioning
ERROR: It thinks sys.prefix is u'c:\\windows\\syswow64\\django-
我有一个保存的检查点,它是由图形代码在带有约束with tf.device('/cpu:0'):的常规非分布式安装程序中生成的(强制模型参数驻留在CPU上而不是GPU上)。现在,我按照中的准则将相同的代码/图转换为分布式设置。现在,当我试图恢复分布式设置中的检查点时,我会得到设备不匹配错误。是否有一种方法可以覆盖保存在检查点文件中的需求?我的新分布式代码将保护程序和作用域定义为:
if FLAGS.job_name == 'worker':
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(