ct_master 模块 ct_master 模块摘要 通用测试的分布式测试执行控制。 描述 分布式测试执行控制CommonTest。 此模块导出用于运行的功能。
基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型,为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
11使用通用测试进行大规模测试 11.1总则 大规模的自动化测试需要并行运行多个独立的测试会话。这是通过CommonTest在一个或多个主机上运行一些节点,测试不同的目标系统来完成的。
在实际情况中,有函数可以计算均匀,正态(高斯),对数正态,负指数,伽玛和贝塔分布。为了产生角度分布,冯·米塞斯分布是可用的。
Mix的介绍 在本指南中,我们将学习如何使用自己的监督树,配置,测试等来构建完整的Elixir应用程序。 该应用程序用作分布式键值存储。我们将把键值对组织成桶并将这些桶分布到多个节点上。
你可以通过运行来启动你的新项目: $mixnewpath/to/new/project 我们编写了一本指南,介绍如何使用自己的监督树,配置,测试等构建Elixir应用程序。
CommonTest还具有分布式测试模式,具有集中控制和日志记录功能。有了这个特性,多个系统可以在一个公共会话中独立测试。例如,在运行自动大规模回归测试时,这是非常有用的。
真正的区别在于系统特性,最好用mstone1测试显示。 在多核计算机上运行SMPerlang时,“吞吐量”要高得多。mstone1测试是一个极端测试,但它显示了使用可重入柔性扫描仪所获得的成果。
10代码覆盖率分析 10.1总则 虽然CommonTest主要是为了黑盒测试而创建的,但也没有什么能阻止它作为一个白盒测试工具完美工作。当测试应用程序用Erlang编写时尤其如此。
你好,分布式TensorFlow! 要查看一个简单的TensorFlow集群,请执行以下操作: #StartaTensorFlowserverasasingle-process"cluster".
估算器的优点 估算人员提供以下好处: 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型,而无需更改模型。此外,您可以在CPU,GPU或TPU上运行基于估算器的模型,而无需重新编码模型。
最后,您可能已经观察到,在我们的测试案例中,每个doctest被认为是一个不同的测试,因为我们的测试套件现在总共报告7次测试。
OS要求 要安装Docker,您需要这些Fedora版本的64位版本: 二十四 二十五 二十六 注意:Fedora26软件包目前仅在边缘和测试存储库中可用。
理论上Erlang分布几乎可以使用任何基于连接的协议作为承载。但是,需要实现连接设置的协议特定部分的模块。默认的分发模块inet_tcp_dist位于内核应用程序中。
在测试和开发环境中,有些用户选择使用自动便利脚本来使用存储库安装Docker.Install。首次在新主机上安装DockerCE之前,需要设置Docker存储库。
单元测试作为回归测试很重要,但回归测试不仅仅涉及单元测试,还可能测试可能不属于正常规范的行为(例如bug-for-bug兼容性)。
出于测试目的,可以使用单个管理器运行群集。如果单管理器群中的管理器出现故障,您的服务将继续运行,但您需要创建一个新群集以进行恢复。

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