如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理？隨著當(dāng)今社會的飛速發(fā)展。;的信息時代，已經(jīng)從it時代走到了DT時代。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)今社會的飛速發(fā)展。;的信息時代，已經(jīng)從it時代走到了DT時代。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，以及高標準和英語水平。

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)計劃

有了計劃，學(xué)習(xí)就有了明確的目標和具體的步驟，可以增強工作的主動性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)狀態(tài)制定一套切實可行的學(xué)習(xí)計劃，計劃一定要分解細化。并按照規(guī)劃好的方案一步步實施。

4.培養(yǎng)快速學(xué)習(xí)能力

對于未知的專業(yè)知識，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)文獻來學(xué)習(xí)相關(guān)知識，從而快速進入并熟悉未知領(lǐng)域，豐富自己的能力。

5.積累了很多實踐經(jīng)驗

知識儲備再好，沒有實戰(zhàn)演練也是紙上談兵。在實際項目中體驗所學(xué)知識以獲得相應(yīng)的經(jīng)驗值，知識才會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的復(fù)習(xí)，才能把學(xué)到的知識變成自己能用的能力。對于不夠扎實和遺忘的地方，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并行計算原理？

TensorFlow是一個流行的開源庫，設(shè)計用于數(shù)值計算(最常見的是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。在該框架中，計算過程采用數(shù)據(jù)流圖設(shè)計，為改變運算結(jié)構(gòu)和布局提供了極大的靈活性。TEnsorFlow允許多個工作人員并行計算，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，這種并行化有時可能是必要的。

在多個計算節(jié)點之間分布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，通常采用兩種策略:數(shù)據(jù)并行和模型并行。在前者中，在每個節(jié)點上分別創(chuàng)建模型的一個實例，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，模型是單一的實例分布在多個節(jié)點中，這允許訓(xùn)練更大的模型(不一定適合單節(jié)點內(nèi)存)。如果有必要，這兩種策略也可以結(jié)合起來，使一個給定的模型有多個實例，每個實例跨越多個節(jié)點。

使用TensorFlow時，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)制通常被認為是更簡單、更直接(但可擴展性較差)的方法。采用這種策略時，有必要創(chuàng)建一個流程圖，其中包含分布式主機上所有工作設(shè)備的副本?？梢韵胂螅S著職工人數(shù)的增加。這樣的流程圖可能會大大擴展，從而對模型的性能產(chǎn)生不利影響。然而，對于小型系統(tǒng)(例如，雙GPU桌面計算機)，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

認識到圖內(nèi)復(fù)制在擴展中的局限性，圖間復(fù)制的優(yōu)勢在于使用大量節(jié)點時保證模型性能。這是通過在每個工作者上創(chuàng)建計算圖的副本來實現(xiàn)的，并且主機不需要在每個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——如果兩個單獨的節(jié)點在同一個TensorFlow設(shè)備上分配了一個同名的變量，這些分配將被合并，這些變量將共享同一個后端存儲，這樣兩個WOs。Rker將被合并。

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

因為圖之間的復(fù)制在很大程度上重復(fù)了原始圖，所以大多數(shù)相關(guān)的修改實際上都是在集群中節(jié)點的配置上。所以下面的代碼片段只會改變這一點。值得注意的是，這個腳本通常在集群中的每臺機器上執(zhí)行，但是特定的命令行參數(shù)數(shù)字不一樣。

運行分布式TensorFlow的第一步是使用指定集群的架構(gòu)。節(jié)點通常分為兩個角色(或 "工作 "):參數(shù)服務(wù)器( "ps ")與變量和 "工人 "他做了很多計算。每個節(jié)點的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)并解析它們來實現(xiàn)的。Job_type指定節(jié)點運行ps還是worker任務(wù)，而task_idx。指定ps或worker列表中節(jié)點的索引。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，但是圖元素其實是worker推送給ps的。

相反，如果設(shè)備是一個工作者，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的流程圖相同。最后，我我們創(chuàng)建一個模型并訓(xùn)練它。