distributed

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    私は多くのアプリケーションを持っていますが、それぞれに独自のログがあります。私は通常、分散ログに問題があります。 は、私が使用しているこの問題の解決には: ブレイブ/春スルース一元化し、私のログで検索する 弾性/ Logstash/KibanaトレースおよびスパンIDを生成するために このようにして、すべてのアプリケーションログを(タイムスタンプで)書かれた順に見ることができます。 しかし、事実は

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    私はdask.distributedを使用して、ワーカー間で多くのジョブをスケジュールしています。ドキュメンテーションは、Bokehインターフェース hereからプロファイリング情報を取得する方法を示しています。 また、client.profile()を呼び出す生プロファイル情報を取得できることも示しています。 しかし、このメソッドを呼び出すと、プロファイリング情報にプロセスの平均実行時間が含まれ

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    の4つのGTX1070でモデルを実行したときに、4つのGPUのメモリが突然いっぱいになりましたが、プログラムを実行しているときにPythonを入力すると、 .. py -job_name = "ps" --task_index = 0、4つのGPUがサブレイヤーがいっぱいに見えますが、私はワーカーを実行するための新しい端末を開いていませんでした。

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    http://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/crr-status.htmlをFAILED言及: オブジェクトのレプリケーションステータスの以下のいずれかの値 レプリケーションステータスヘッダ:PENDING、完了又は失敗しました。 FAILEDが発生するケースは何ですか? http://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/la

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    私はdask/distributedを使用して、100ノード以上の機能の評価をマルチノードクラスタに送信しています。各評価は非常に高価で、CPU時間は約90秒です。私は気付いたが、メモリリークがあり、時間の経過とともにすべての労働者がサイズが大きくなることに気づいた。評価している機能は純粋ではない。ここ は、この現象を再現するためのサンプルコードです: import numpy as np fr

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    私は、テンソルフローでニューラルネットワークを訓練する分散実行についてたくさん読んでいます。特にこのページで https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/SyncReplicasOptimizer しかし、私の欲望に対する答えを見つけることができませんでした。各変数の計算が終了した後、作業者はグラジエントを同期させますか?それともPSと同

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    分散型テンソルフロー用に3台のマシンを使用しています(2人の作業員と1 ps)。すべて同じクラスタ上にあります。私のデータは作業員1に配置されています。私のモデルはうまく機能しますが、psと1人の作業者しか使用しません。 私の質問は、すべての従業員がアクセスできるようにデータを配置する方法です。 hdfsのような共有メモリに置くべきでしょうか?ここではいくつかの関連する情報が見つかり tf.res

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    私は、MSMQ上のトランザクションメッセージングの概念とwcfのトランザクションサポートを理解しようとしています。 トランザクションがサポートされているキューの場合、次の一連の操作が自動的に行われることを意味しますか? マシン1のクライアントAは、アプリケーションデータベースにメッセージをキューに送信する行を書き込みます。 注文を作成または送信キュー(たとえばMSMQ)にメッセージを作成します。

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    分散テンソルフローでshared_queueを使用する場合、 shared_queueは排他的に排他的に機能しますか?

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    私はサーバーなしでダイニングの哲学者の問題を解決するプログラムを書いています。メッセージの受け渡しによって動作するはずです。私のアプリケーションは5回実行してから、お互いに接続し、問題を単独で解決する必要があります。私は各アプリにサーバー側とクライアント側を置き、それらにポート番号を付けました。この画像は、私が何を言っているかが表示されます:私が欲しいのは、クライアント側とサーバ側との間でメッセー