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3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交,如何与单机模式区分?
1397
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交,如何与单机模式区分? 3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交,如何与单机模式区分? XLearning目前支持 TensorFlow、MXNet、XGBoost、LightGBM 学习框架的分布式模式作业提交,其中: TensorFlow:作业类型需设置为...
FAQ
653
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
FAQ FAQ XLearning常见问题
16.目前TensorFlow提供有多种分布式策略供用户选择,并不局限于以往的ps架构,但仍旧需要各worker(或ps、estimator)之间的cluster信息。XLearning可通过设置 –conf xlearning.tf.distribution.strategy=true 来适配分布式策略高级API使用下的cluster构建。
858
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
16.目前TensorFlow提供有多种分布式策略供用户选择,并不局限于以往的ps架构,但仍旧需要各worker(或ps、estimator)之间的cluster信息。XLearning可通过设置 —conf xlearning.tf.distribution.strategy=true 来适配分布式策略高级API使用下的cluster构建。 16....
1. 如何使用自定义版本或与集群安装版本不一致的框架执行作业?
842
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
1. 如何使用自定义版本或与集群安装版本不一致的框架执行作业? 1. 如何使用自定义版本或与集群安装版本不一致的框架执行作业? 在XLearning客户端提交作业时,可通过—file 、—cacheFile 或—cacheArchive 指定框架对应版本、依赖库等文件,并根据需求在运行脚本中指定PYTHONPATH环境变量,如export PYTHO...
11. 作业提交后,出现报错信息:java.io.IOException: Cannot run program "tensorboard": error=2, No such file or directory, 如何解决?
1131
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
11. 作业提交后,出现报错信息:java.io.IOException: Cannot run program "tensorboard": error=2, No such file or directory, 如何解决? 11. 作业提交后,出现报错信息:java.io.IOException: Cannot run program "tens...
联系我们
591
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
联系我们 联系我们 Mail: g-xlearning-dev@360.cn QQ群:588356340
2. 如何查看作业执行进度?
605
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
2. 如何查看作业执行进度? 2. 如何查看作业执行进度? 若用户需要查看作业执行进度,需要在执行程序中按照"report:progress:<float type>" 格式向标准错误打印进度信息,XLearning客户端及Web界面可根据所接收信息进行展示。
基于HDFS的统一数据管理
1051
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
基于HDFS的统一数据管理 基于HDFS的统一数据管理 XLearning提供有基于HDFS的统一数据管理,概述说明见README功能特性 部分,本文对该功能特性展开详细使用说明,方便大家理解应用。 输入数据读取方式 输出数据保存方式
7. LightGBM分布式作业如何获取指定机器数目和本地端口号?
1419
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
7. LightGBM分布式作业如何获取指定机器数目和本地端口号? 7. LightGBM分布式作业如何获取指定机器数目和本地端口号? 执行分布式LightGBM需要在用户程序的配置文件中指定机器数目和本地端口号,此处可以直接从环境变量中获取,因此用户需要在执行脚本里将对应参数写入到配置文件。注意,为避免多个container分配到同一台机器时会修改...
介绍
2184
2019-05-30
《XLearning - 机器学习调度系统》
XLearning 是一款支持多种机器学习、深度学习框架的调度系统。基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成,同时具备良好的扩展性和兼容性。 架构设计 功能特性 编译&部署指南 运行示例 FAQ Authors...
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