TFL-summaryTable of Contents1. TF/Develop/Mobile1.1. Introduction to TFL1.1.1. What does TFL contain ?1.1.2. Why do we need a new mobile-specific library?1.1.3. TFL developer preview highliths1.1.4. TLF architectures1.2. 모바일 구성을 위한 모델 준비1.2.1. What is up with all different saved file formats?1.2.2. How do you get a model you can use on mobile ?1 TF/Develop/Mobile1.1 Introduction to TFL임베디드 디바이스,..
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems Table of Contents 1. 1. Introduction 2. 2. Programming Model and Basic Concepts 2.1. Operations and Kernels 2.2. sessions 2.3. variables 3. 3. implementation 3.1. Devices 3.2. Tensors 4. 3.1 single device execution 5. 3.2 Multi-Device Execution 5.1. Node Placement 5.2. Cross-Device Communication 6. 3.3 Distributed Exec..
분산 환경에서 'key-value' map 을 'key-value list'로 reduce 하는 과정map task를 수행하는 워커들(M)과 reduce task를 수행하는 워커들(R)이 있음맵 후 리듀스 워커에 할당은 해시 기반으로R에 따라 아웃풋(R마다 아웃풋 파일 하나)이 묶이는 것을 고려해 해시키를 조절 할 수 있다.마스터가 잡을 스케줄링하고 워커에 rpc 를 호출.대부분의 연산은 deterministic 해서 여러 번 수행되는 것은 문제가 아니다.gfs는 세 쌍의 데이터를 저장한다. 마스터은 이 데이터가 있는 혹은 가까이 있는 노드에 태스크 할당.로드 밸런싱 등의 이유로 태스크가 워커보다 많은 게 좋음.맵퍼는 data 가 16-64MB로 쪼개지게 선택.리듀서는 또 너무 많으면 리듀서 수많큼 너무..