如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理？隨著當(dāng)今社會(huì)的飛速發(fā)展。;的信息時(shí)代，已經(jīng)從it時(shí)代走到了DT時(shí)代。其中，大數(shù)據(jù)起著至關(guān)重要的作用，所以越來越多的人接觸和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。如何才能學(xué)會(huì)處理大數(shù)據(jù)？詳情如下:1.打牢基礎(chǔ)

如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理？

隨著當(dāng)今社會(huì)的飛速發(fā)展。;的信息時(shí)代，已經(jīng)從it時(shí)代走到了DT時(shí)代。其中，大數(shù)據(jù)起著至關(guān)重要的作用，所以越來越多的人接觸和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。如何才能學(xué)會(huì)處理大數(shù)據(jù)？詳情如下:

1.打牢基礎(chǔ)。

高樓也是從地基開始建的。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理之前，掌握扎實(shí)的基本功非常重要，這將決定你未來的高度?；竟Πㄕ莆誔ython、JAVA等支持大數(shù)據(jù)、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數(shù)據(jù)的編程語言。圖書館，以及高標(biāo)準(zhǔn)和英語水平。

2.了解大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。

了解大數(shù)據(jù)處理的工作機(jī)制，hadoop、spark、strom等關(guān)于大數(shù)據(jù)的主流框架及相關(guān)算法軟件。

3.制定合理的學(xué)習(xí)計(jì)劃

有了計(jì)劃，學(xué)習(xí)就有了明確的目標(biāo)和具體的步驟，可以增強(qiáng)工作的主動(dòng)性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)狀態(tài)制定一套切實(shí)可行的學(xué)習(xí)計(jì)劃，計(jì)劃一定要分解細(xì)化。并按照規(guī)劃好的方案一步步實(shí)施。

4.培養(yǎng)快速學(xué)習(xí)能力

對(duì)于未知的專業(yè)知識(shí)，可以通過網(wǎng)上搜索、訪問學(xué)術(shù)網(wǎng)站或查閱學(xué)術(shù)文獻(xiàn)來學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)，從而快速進(jìn)入并熟悉未知領(lǐng)域，豐富自己的能力。

5.積累了很多實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

知識(shí)儲(chǔ)備再好，沒有實(shí)戰(zhàn)演練也是紙上談兵。在實(shí)際項(xiàng)目中體驗(yàn)所學(xué)知識(shí)以獲得相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)值，知識(shí)才會(huì)真正落地并自我提升。

6.養(yǎng)成總結(jié)的習(xí)慣

只有通過不斷的歸納和及時(shí)的復(fù)習(xí)，才能把學(xué)到的知識(shí)變成自己能用的能力。對(duì)于不夠扎實(shí)和遺忘的地方，需要在學(xué)習(xí)的過程中多思考和總結(jié)，以文件的形式記錄下來，變成自己的東西。

tensorflow并行計(jì)算原理？

TensorFlow是一個(gè)流行的開源庫，設(shè)計(jì)用于數(shù)值計(jì)算(最常見的是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。在該框架中，計(jì)算過程采用數(shù)據(jù)流圖設(shè)計(jì)，為改變運(yùn)算結(jié)構(gòu)和布局提供了極大的靈活性。TEnsorFlow允許多個(gè)工作人員并行計(jì)算，這有利于必須通過處理大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外，如果模型足夠大，這種并行化有時(shí)可能是必要的。

在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間分布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，通常采用兩種策略:數(shù)據(jù)并行和模型并行。在前者中，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上分別創(chuàng)建模型的一個(gè)實(shí)例，并輸入不同的訓(xùn)練樣本。這種架構(gòu)允許更高的訓(xùn)練吞吐量。相反，在模型并行中，模型是單一的實(shí)例分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中，這允許訓(xùn)練更大的模型(不一定適合單節(jié)點(diǎn)內(nèi)存)。如果有必要，這兩種策略也可以結(jié)合起來，使一個(gè)給定的模型有多個(gè)實(shí)例，每個(gè)實(shí)例跨越多個(gè)節(jié)點(diǎn)。

使用TensorFlow時(shí)，數(shù)據(jù)并行主要有兩種形式:圖內(nèi)復(fù)制和圖間復(fù)制。兩種策略中最重要的區(qū)別在于流程圖的結(jié)構(gòu)及其結(jié)果。

圖像內(nèi)復(fù)制

在這兩種方法中，圖內(nèi)復(fù)制通常被認(rèn)為是更簡單、更直接(但可擴(kuò)展性較差)的方法。采用這種策略時(shí)，有必要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)流程圖，其中包含分布式主機(jī)上所有工作設(shè)備的副本?？梢韵胂?，隨著職工人數(shù)的增加。這樣的流程圖可能會(huì)大大擴(kuò)展，從而對(duì)模型的性能產(chǎn)生不利影響。然而，對(duì)于小型系統(tǒng)(例如，雙GPU桌面計(jì)算機(jī))，由于其簡單性，圖片內(nèi)復(fù)制可能是最佳的。

圖形間復(fù)制

認(rèn)識(shí)到圖內(nèi)復(fù)制在擴(kuò)展中的局限性，圖間復(fù)制的優(yōu)勢(shì)在于使用大量節(jié)點(diǎn)時(shí)保證模型性能。這是通過在每個(gè)工作者上創(chuàng)建計(jì)算圖的副本來實(shí)現(xiàn)的，并且主機(jī)不需要在每個(gè)工作者上保存圖的副本。十幾年前SorFlow技術(shù)來協(xié)調(diào)這些worker的圖形——如果兩個(gè)單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)在同一個(gè)TensorFlow設(shè)備上分配了一個(gè)同名的變量，這些分配將被合并，這些變量將共享同一個(gè)后端存儲(chǔ)，這樣兩個(gè)WOs。Rker將被合并。

但是，您必須確保設(shè)備的正確配置。如果兩個(gè)工人在不同設(shè)備上分配變量，則不會(huì)發(fā)生合并。TensorFlow提供了replica_device_setter的功能。只要每個(gè)工人r按照相同的順序創(chuàng)建計(jì)算圖，replica_device_setter提供了明確的變量分配方法，保證變量在同一個(gè)設(shè)備上。這將在下面的代碼中演示。

因?yàn)閳D之間的復(fù)制在很大程度上重復(fù)了原始圖，所以大多數(shù)相關(guān)的修改實(shí)際上都是在集群中節(jié)點(diǎn)的配置上。所以下面的代碼片段只會(huì)改變這一點(diǎn)。值得注意的是，這個(gè)腳本通常在集群中的每臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行，但是特定的命令行參數(shù)數(shù)字不一樣。

運(yùn)行分布式TensorFlow的第一步是使用指定集群的架構(gòu)。節(jié)點(diǎn)通常分為兩個(gè)角色(或 "工作 "):參數(shù)服務(wù)器( "ps ")與變量和 "工人 "他做了很多計(jì)算。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的IP地址如下所示。地址和端口。接下來，腳本必須確定它在網(wǎng)絡(luò)中的作業(yè)類型和索引；這通常是通過向腳本傳遞命令行參數(shù)并解析它們來實(shí)現(xiàn)的。Job_type指定節(jié)點(diǎn)運(yùn)行ps還是worker任務(wù)，而task_idx。指定ps或worker列表中節(jié)點(diǎn)的索引。使用上述變量創(chuàng)建用于連接設(shè)備的TensorFlow服務(wù)器。

接下來，如果節(jié)點(diǎn)是參數(shù)服務(wù)器，它只連接它們的線程并等待它們終止。雖然看起來沒有具體的ps代碼，但是圖元素其實(shí)是worker推送給ps的。

相反，如果設(shè)備是一個(gè)工作者，我們使用replica_device_setter來構(gòu)建我們的模型，以便在前面討論的這些ps服務(wù)器上連續(xù)分配參數(shù)。這些副本將在很大程度上與單機(jī)的流程圖相同。最后，我我們創(chuàng)建一個(gè)模型并訓(xùn)練它。