在这个剪辑下，当我们开始对当前策略应用渐变上升时，更新将保持与正常代理函数中的更新相同，但当我们到达平台时，更新将停止。...我们在Mario环境中也有代码实现，所以要保持稳定并集中精力。 ? 安装和运行Mario环境 ?...为《超级马里奥兄弟》编写PPO 为了方便起见，我们将使用OpenAI给出的基线，因为OpenAI拥有大量的RL算法，并不断更新其GitHub存储库。...使用基线中给出的RL代码的语法代码总是这样的- 1python -m baselines.run --alg= --env=的atari_py安装目录中。 ? 当您几乎完成安装时，突然出现一些错误。
下面这个TensorBoard.dev示例显示了“预训练数据集”的基线训练结果： ? TensorFlow Models存储库的BERT模型预训练任务： ?...你甚至可以在上传过程中立即查看TensorBoard。上传程序将继续运行并上传出现在日志目录中的新日志，直到你停止该过程为止。...你可以在此处找到在Colab中运行的端到端教程： https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorboard/blob/master/...（如TensorBoard的Scalars教程中所示）或任何其他有效的TensorBoard日志。...未来计划 TensorBoard.dev正在预览中，当前仅包含TensorBoard的Scalars仪表板。我们将增加TensorBoard的更多功能，并扩展共享功能。
一、测试策略 策略名称 阈值 运行时间 性能指标 基线 注释 并发测试 CPU75%+Error0.01% 10-30min 并发数、TPS、RT、内存占比 并发基线 并发测试得到的结果可以作为实际生产环境峰值流量下的性能表现...并发数、TPS、RT、内存占比 负载均衡基线 应考虑随着服务节点的增加，性能的递减效应，一般每增加1个节点，理论上性能递减2-5%（以实际测试结果为准） 稳定性测试 CPU75%+Error0.01%...≥12h 并发数、TPS、RT、内存占比 稳定性基线 稳定性的运行时间根据具体情况调整，一般不能低于12h PS：今天和朋友聊起这个话题，朋友说还应该有一个高可用测试，不过仔细想了下，高可用个人认为应该更侧重容灾和失效恢复测试领域...浪涌测试：在实际生产环境中，有时候存在这种情况：短时间内有很高的流量冲击，比如限时秒杀等场景。 阶梯式加压：阶梯式加压是寻找系统拐点的最有效的方式。...日志分析工具：比如现在最常用的ELK。 DB监控工具：比如Zabbix、DBMonitor。
这一改变的动机可在此处找到。 我们初始化时，预热标志设置为 3，重复标志设置为 1。我们发现，热身步骤数的轻微增加提高了结果的稳定性。...训练脚本的性能结果显示在TensorBoard 查看器的预览页面中，如下图所示： TensorBoard Profiler 概述选项卡中显示的基线性能结果（作者截图） 首先，我们注意到，与教程相反，我们实验中的概述页面...TensorBoard Profiler 跟踪视图选项卡中显示的基线性能结果（作者截图） 请注意，我们的起点（31.65% 的 GPU 利用率和 80 毫秒的步进时间）与教程中介绍的起点（分别为 23.54%...GPU 内存中，我们的峰值利用率不到1 GB。...TensorBoard Profiler 跟踪视图选项卡中的图形编译结果（作者截图） 临时成果 我们在下表中总结了一系列优化的结果。
研究方法 实验对象为两只成年猕猴（Macaca mulatta），它们被训练执行视觉固定任务，以确保在记录过程中能够保持稳定的眼动和注意力，避免外部因素对神经活动的干扰。...这些猕猴被放置在一个特制的实验台上，通过固定头的装置保持头部稳定。在每次实验中，猴子被要求注视屏幕中央的一个固定点，以确保其注意力集中且眼动稳定。 图1 |实验概述：A为刺激条件示意图。...左列包含5个1 s段数据的栅格图，显示AM波形(黑色)和TI-tACS期间(红色)和基线(蓝色)发出的峰值的时间。垂直灰线表示TI-tACS期间的首选相。...实验中，图2A显示神经元在20 Hz包络的上升阶段有更有节律性的反应，PLV从基线时的0.02显著增加到0.17。...而图2B中的神经元在施加5 Hz TI-tACS后节律性降低，PLV从基线时的0.14显著降低到接近0。
1 挖掘系统瓶颈点，优化系统性能 尤其对新系统上线，缺乏性能基线数据，此时压测一般没有明确的qps/rt等指标，而是通过不断施压，不断逼近系统的极限，从而暴露问题，修复问题。...2 建立性能基线 主要是为了收集系统当前的最大性能指标，一般会根据业务特点，先确定对rt和错误率的容忍度，然后通过压测推算出能够支持的最大qps, 并发量等。...4 系统稳定性 更侧重在一定压力的情况下，系统是否能长时间稳定持续的提供SLA保障。 一般可以考虑将压力设定到业务峰值的80%，持续施压。...此处pv表意不清，实为后端日志统计的后端api的调用次数，如果有前端统计的一般意义上的pv(page visit)，基本原理相同，可以简单换算一下，pv * x-ratio = 后端调用次数。...获取现场每日asapi PV/UV的均值/峰值。 2.
基准測试计划指南 定义基准前的目标。 了解可反复生成的工作负载； 记录全部的信息，甚至看起来可能没实用的。包含硬件信息、配置、版本号、表大小等； 创建基线。每个基准。都是未来的基线。...包含： 用户数量 事务数量 数据库大小 耐久性測试 和负载測试相似，仿真可持续的时间，在较长的时间段内測试系统的稳定性。 峰值測试 測试工作负载的突然变化； 定义在当前环境下的系统行为。...高吞吐量； 低延迟； 面对伸缩时的稳定性; 面对并发时的稳定性。...延迟 完毕一个事务所需的总时间； 最小/平均/最大响应时间。 对负载測试非常重要。 面对伸缩时的稳定性 測量系统伸缩时的表现。...面对并发时的稳定性 測量线程数或连接数改变时系统的表现； 用于找出线程数量的上限，并引入队列； 经常使用于峰值測试。
我们可以根据 Loss 的收敛情况，初步判断模型训练的好坏。 如果，Loss 值突然上升了，那说明训练有问题，需要检查数据和代码。 如果，Loss 值趋于稳定，那说明训练完毕了。...可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等，同时，我们也可以设置日志的输出格式。...在 Pytorch 中，这个可视化工具叫做 TensorBoardX，其实就是针对 Tensorboard 的一个封装，使得 PyTorch 用户也能够调用 Tensorboard。...，日志保存到 runs/scalar_example中，writer 用完要记得 close，否则无法保存数据。...在 cmd 中使用如下命令： tensorboard --logdir=runs/scalar_example --port=8088 指定日志地址，使用端口号，在浏览器中，就可以使用如下地址，打开 Tensorboad
接下来演示如何使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 插件来识别和修复数据加载器中的瓶颈。 如果仔细观察，你会发现优化后的GPU利用率为40.46%。...我们发现，预热步骤数量的轻微增加提高了分析结果的稳定性。...TensorBoard 查看器概述页面中显示的训练脚本的性能结果如下图所示： 我们首先注意到，与教程相反，我们实验中的概述页面（torch-tb-profiler 版本 0.4.1）将三个分析步骤合并为一个...这可能是由于训练环境（包括 GPU 类型和 PyTorch 版本）的差异造成的。我们还注意到，虽然教程基线结果清楚地将性能问题诊断为 DataLoader 中的瓶颈，但我们的结果却并非如此。...优化3：增加批量大小 对于我们的下一个优化，我们将注意力集中在上一个实验的内存视图上： 该图表显示，在 16 GB 的 GPU 内存中，我们的利用率峰值低于 1 GB。
XLearning从今年（2017）4月份正式开发上线运行，经多次版本迭代更新，为各学习框架的使用者提供了统一、稳定的调度平台，实现了资源共享，极大的提高了资源利用率，并且具有良好的扩展性和兼容性。...对于TensorFlow类型作业，还负责启动TensorBoard服务。...可视化界面 为方便用户查看作业信息，XLearning提供可视化界面用于展示作业执行进度和输出日志等内容。作业执行完毕后，亦可查看日志内容，便于分析训练过程进展。...对于TensorFlow类型作业，支持TensorBoard服务。...：当作业类型为TensorFlow时，可点击该链接直接跳转至TensorBoard页面； Save Model：用户可在作业执行过程中，可以将当前训练模型的输出结果上传至HDFS，并显示目前已上传的模型列表
你需要一个基线 始终确保您有可用的基本系统指标，以便至少在几周前可视化。许多工具提供此功能（Cacti，Munin，Graphite等）。一旦知道了您主要使用的系统指标，就需要建立基线和峰值。...在早期初创公司中，这个数字是一个更快速移动的目标，但随着公司从早期阶段过渡到更加成熟的业务，并且业务增长模式更加可预测，它应该会稳定下来。 我真的需要买更多的机器吗？...基于代码的性能瓶颈（来自最近部署的这个新查询实际上可以将其结果缓存在更便宜的东西中，并且不会超过数据库）。 你是怎样做的？您需要熟悉您的查询。...婴儿步骤是innotop，慢日志和Percona Toolkit的pt-query-digest的组合。您可以通过将DB日志传送到中央位置并自动化摘要部分来自动执行此操作。...但这也不是整个画面，如果你将阈值降低太多，那么慢速日志是性能密集的。如果您可以采用选择性较低的采样，则需要检测应用程序与数据存储之间的整个对话。
在本教程中，我们将专注于一次（几次）学习方法与用于微调过程的暹罗架构相结合。 方法 在本教程中，我们使用暹罗神经网络，它是一种特定类型的人工神经网络。...训练数据遵循如下所示的格式： 在本教程中，我们使用源自 ESCO 分类数据集的数据集，该数据集已转换为基于不同数据元素之间的关系生成相似性分数。 ❝准备训练数据是微调过程中的关键步骤。.../data/training_data.csv") # Print head data.head() 起点：基线模型 首先，我们建立多语言通用句子编码器作为我们的基线模型。...在进行微调过程之前，必须设置此基线。 在本教程中，我们将使用 STS 基准和相似性可视化示例作为指标来评估通过微调过程实现的更改和改进。...，STS 基准分数与基线模型的分数相当，表明调整后的模型仍然具有普适性。
基线示例显示相同的音频问题：一致的约100ms丢失。...我从事件发生之前的几天/几周/几个月中提取了一些旧的内部日志，并发现通常抖动缓冲区本质上是平滑的，并且当抖动出现时会增加。但是，我们看到受影响的呼叫存在大量差异，峰值超过200毫秒。...但是当我们插入某些耳机时，并且在更换设备的初始峰值之后，抖动缓冲器将一直跳跃150 + ms或者平静下来后稳定到首选的20ms。现在我们可以看到浏览器中发生的事情。我们的第一个指标参考点！...此模式强制浏览器中WebRTC周围的每条指令或函数详细输出到调试日志文件，或者那至少是我的看法。这是个有趣的地方...... 日志显示呼叫整个生命周期。以下示例来自我的酒店房间。...很明显，这与新的AEC3回声消除器有关，该消除器在M69和M70中为一定比例的Chrome稳定用户激活（准备向所有用户推出）。
TensorFlow–TensorBoard可视化 利用TensorBoard可视化TensorFlow运行状态 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具 通过Tensor Flow程序运行过程中输出的日志文件可视化...TensorFlow程序的运行状态 TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中 产生日志文件 tf.reset_default_graph():清除default graph...计算图写入日志""" writer = tf.summary.FileWriter(logdir, tf.get_default_graph()) writer.close() 启动TensorBoard...在Anaconda Prompt中进入日志存放的目录 运行TensorBoard 将日志的地址只想程序日志输出的地址 tensorboard --logdir=D:\log 3....通过给定的网址，进入即可 TensorBoard常用API 到这里就结束了，如果对你有帮助，欢迎点赞关注评论，你的点赞对我很重要
Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。 那如何启动tensorboard呢？...() 在上面程序的8、9行中，创建一个writer，将tensorboard summary写入文件夹/path/to/logs，然后运行上面的程序，在程序定义的日志文件夹/path/to/logs...Tensorflow数据流图 从tensorboard中我们可以获取更多，远远不止图3所展示的。...将2.1节中图7所展示的代码的session部分改成如下所示的程序，就可以将程序运行过程中不同迭代轮数中tensorflow各节点消耗的时间和空间等信息写入日志文件中，然后通过读取日志文件将这些信息用tensorboard...图13 选择迭代轮数对应记录页面 如上图13所示，在浏览器中打开可视化界面，进入GRAPHS子栏目，点击Session runs选框，会出现一个下拉菜单，这个菜单中展示了所有日志文件中记录的运行数据所对应的迭代轮数
1 神器级的TensorBoard TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。...本文介绍两种使用TensorBoard的方式。不过，无论使用那种方式，请先启动TensorBoard的web应用，这个web应用读取模型训练时的日志数据，每隔30秒更新到网页端。...指的是日志目录，每次训练模型时，TensorBoard会在日志目录中创建一个子目录，在其中写入日志，TensorBoard的web应用正是通过日志来感知模型的训练状态，然后更新到网页端。...这里，我们在介绍一下TensorBoard构造方法中的参数：工具在Tensorflow中是非常常用的其参数解释如下： log_dir：保存TensorBoard要解析的日志文件的目录的路径。...write_graph：是否在TensorBoard中可视化图像。当write_graph设置为True时，日志文件可能会变得非常大。
在模型训练时，每个epoch结束时将记录模型的性能和其他相关信息，并将它们写入TensorBoard日志目录中。以下是添加TensorBoard回调函数的示例代码。...from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard # 创建TensorBoard回调函数并指定日志目录 tensorboard_callback =...上述代码中，log_dir是大家存放日志的目录，大家可以自行修改。 随后，启动TensorBoard服务器。在终端中输入以下命令来启动TensorBoard服务器。...tensorboard --logdir=E:\01_Reflectivity\03_Code 其中，最后的路径就是前面我们提到的存放日志的路径。随后，运行上述代码，如下图所示。 ...在代码中，我们可以使用tf.summary.scalar函数将指标写入TensorBoard日志文件中。 其次，介绍一下Graphs界面。
summary中，一次展示10张 4. tf.summary.image('input', image_shape, 10) 如上面代码，将输入数据中的png图片放到summary中，准备后面写入日志文件...运行程序，生成日志文件，然后在tensorboard的IMAGES栏目下就会出现如下图一所示的内容（实验用的是mnist数据集）。仪表盘设置为每行对应不同的标签，每列对应一个运行。...图二 tensorboard中的SCALARS栏目内容展开界面 此外，读者可通过在仪表盘左侧的输入框中，编写正则表达式来创建新文件夹，从而组织标签。...如下代码所示： 1. tf.summary.histogram(weights, 'weights') 上述代码将神经网络中某一层的权重weight加入到日志文件中，运行程序生成日志后，启动tensorboard...，启动服务，tensorboard中的PROJECTOR栏将展示投影后的数据的动态图，如下图五所示。
Tensorboard是谷歌开发的深度学习框架tensorflow的一套深度学习可视化神器，在pytorch团队的努力下，他们开发出了tensorboardX来让pytorch的用户也能享受tensorboard...tensorboardX import SummaryWriter #创建SummaryWriter对象,以输出日志的文件夹名作为参数 writer=SummaryWriter("logs") #y=x...range(100): #画图 writer.add_scalar("y=x",i,i) writer.close() ' SummaryWriter '类提供了一个高级API，可以在给定的目录中创建一个事件文件...执行tensorboard_test.py，将会在对应的文件夹生成日志文件 随后要打开日志文件，绘制图画 要在Terminal进入存放日志的文件夹，输入命令 tensorboard --logdir=...按照网上很多教程，只需要进入到与logs(我的日志文件在logs下存放)同级的文件夹，执行tensorboard --logdir="logs"即可，但我执行这条指令后，Terminal没有报错也没有任何输出
之前的文章大多都是介绍性能测试的方法、思路以及测试工具的使用，可以称之为“务实”。这篇文章，聊聊“务虚”——如何建立团队的性能文化。。。 首先来看看团队中不同角色，他们对性能的关注点都是什么？...已有系统迭代的性能变化验证？性能基线的确定？异常流量下的容错处理和灾难恢复速率？ 4、性能测试结果 系统性能表现是否满足需求？是否达到预期？...存在什么风险，可能造成的影响是什么，解决方案/容灾策略是什么？ 四、运维 1、资源使用率 CPU、内存使用占比是否合理？资源报警阈值如何设定？峰值流量时磁盘IO速率、日志占比等。...一般来说，应用日志占比不要超过磁盘的30%，CPU、内存达到75%就需要重点关注，超过85%，就需要针对性的进行扩容或者降级处理。...更多关于系统稳定性保障的策略，可以看这里：系统稳定性 最后，如何建立团队文化是个很抽象的问题，不同的研发流程、业务模式、工程师素养都是需要考虑的因素。
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