TensorFlow架构 我们为大规模分布式训练和推理设计了TensorFlow,但它也足够灵活,可以支持新机器学习模型和系统级优化的实验。 本文档描述了使这种规模和灵活性相结合的系统架构。
不同之处在于StagingArea不能保证FIFO排序,但提供更简单的功能,并且可以在CPU和GPU上与其他阶段并行执行。将输入管道分成3个并行独立运行的阶段,可扩展并充分利用大型多核环境。
Yii是一个全栈框架,提供了大量久经考验,开箱即用的特性:对关系型和NoSQL数据库都提供了查询生成器和ActiveRecord;RESTfulAPI的开发支持;多层缓存支持,等等。
架构是这样的: CREATETABLEFruitsForSale(FruitTEXT,StateTEXT,PriceREAL); 对于一些(任意)数据,这样一个表可能会逻辑地存储在磁盘上,如图1所示:
1架构概览 NOTE:你如果想先把这个例子运行起来,请首先阅读附录C 基于Node.js的web应用 我们已经伪造了简单的电子商务网站。
我们还提供了该模型的多GPU版本,它演示了: 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
]},{group4,[parallel],[test4a,test4b]},{group5,[sequence],[test5a,test5b,test5c]}].

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