摘要：MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】算子使用经验总结》，作者：Skytier。 MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的
window 画图理解 说明 countByWindow 对每个滑动窗口的数据执行count操作 reduceByWindow 对每个滑动窗口的数据执行reduce操作 reduceByKeyAndWindow 对每个滑动窗口的数据执行reduceByKey操作 countByValueAndWindow 对每个滑动窗口的数据执行countByValue操作 都需要传入两个
将之前批次的状态保存， package SparkStreaming.trans import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object ByUpdat
SceneTexture节点，可以帮助我们获取很多信息，例如像素深度，法线，自定义深度，后处理输入，粗糙度，金属值等 借助SceneTexture节点中的SceneDepth，我们获取到了渲染像素在屏幕中的深度信息，而这个信息值是一个大于0的值，并且被遮挡的物体将不会被收集深度信息。 Sobel算子： 索
## 修改hdfs-site.xml <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>hdfs://node1:9000/user/hive/warehouse</value> <description>location of default database for the warehouse</description> </p
val conf = new SparkConf().setAppName("action").setMaster("local[*]") val session = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() val seq: Seq[(String, Int)] = Array( ("zs123456789123456789123", 20), ("zs1234567
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("tran") val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() val seq:Seq[Student] = Array(Student("zs",20,"男"),Student("ls&
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("tran") val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() val seq:Seq[Student] = Array(Student("zs",20,"男"),Student("ls&
1. groupByKey 定义：groupByKey([numPartitions])、 解释：只对键值对类型RDD生效，同时返回的是一个新的RDD[(key,Iterator[Value])] 案例： def groupByKeyOper(sc: SparkContext): Unit = { println("----------------groupByKey开始------------------") val rdd = sc.textFile
细粒度资源管理的背景 目的 Flink 目前采用粗粒度的资源管理方法，其中task被部署到预定义的、通常相同的slot中，而不需要每个包含多少资源的概念。使用slot共享，可以将同一slot共享组 (SSG)中的task部署到一个slot中，而不管每个task/operator需要多少资源。在FLIP-56中，我们提出了细粒
Flink总结 从头儿过一遍书，做了些摘要。SQL那里还没仔细复习。 一、初始Flink 核心目标：数据流上的有状态计算 具体定位：以内存执行速度（速度快）和任意规模来执行计算（可扩展性强） -> 小松鼠快速灵巧 有状态的流处理可用于许多不同场景： 事件驱动型应用：以Kafka为代表的消息队列几
简介： 深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地，对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升：一方面，可以充分发挥部署硬件的能力，降低用户响应时间，同时节省成本；另一方面，可以在保持响应时间不变的前提下，使用结构更为复杂的深度学习模型，进而提
前言 1 本次Onnx模型推理任务不需要详细读原论文和源码，只需要清楚模型网络结构即可。 2 我们只用找到需要映射的算子就可以开始开发，本文也会依照以下流程进行讲解，完整讲述本次Onnx模型推理任务的开发流程： 3 不需要开发的同学：经过模型导出及算子分析后，如果发现所有算子都已经实
在对[TVM:编译流程]一文中，从ONNX模型中读取模型并转换为relay IR，其中调用_convert_operator函数关于将onnx算子转换成Relay算子，其中如何实现当时直接跳过去了，本节将以卷积算子为例，看下Relay表达式是如何转换为TOPI算子并结合TVM的scheduler在后端上运行的 Relay卷积算子的转换过程
转载：https://blog.csdn.net/zx_ros/article/details/123526147 自定义算子的步骤： 1.定义算子属性节点 2.编写算子的输入输出类型推导关系函数 3.使用RELAY_REGISTER_OP宏注册算子 4.实现算子的compute函数 5.注册算子的compute函数和调度schedule 6.实现算子调用时生成call node的
与基于模板的AutoTVM不同(会依赖手动模板定义搜索空间)，自动调度器不需要任何模板。用户只需要编写计算声明，而不需要任何调度命令或模板。自动调度器可以自动生产一个大的搜索空间，并在空间中找到一个好的调度。 本节以矩阵乘法为例 导入依赖包 import os import numpy as np impor
1、去重 （1）distinct 为无参，是所有字段的去重 （2）dropDuplicates含参数，可以指定列名为参数去重 2、columns算子 返回一个String类型的数组，返回值是列的名字集合 3、when算子 .withColumn("name", when(col("name").isNull, lit("否")).otherwise(lit("是")))
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment: MindSpore version (source or binary): 1.7.0 Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.5 OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 18.04.4 LTS GCC/Comp
Spark 关键词：spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task） 累加器，广播变量。 spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task） 注：此此流程使用 yarn-client 模式 1-7 为资源调度（申请资源） 1在本地启动Driver程序 2.向RM申请启动AM 3. AM随机分配一个节点启动AM 4.启动A
Spark的算子的分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会
Spark—算子—spark缓存策略 转换算子和操作算子 转换算子 转换算子：将一个RDD转换成另一个RDD，转换算子是懒执行，需要action算子来触发执行 操作算子 触发任务执行，一个action算子会触发一次任务执行，同时每一个action算子都会触发前面的代码执行 package com.core.day2 import org.a
Spark_常用算子 sortBy-sortBy: 指定一个字段进行排序，默认是升序, ascending = false： 降序 package com.core.day2 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo13Sort { def main(args: Array[String]): Unit = { val
Spark内核 RDD ResilientDistributedDataset （弹性分布式数据集 ） 五大特性: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDDs Optionally, a list of preferred locations to comp
spark-算子 groupBy -分组 package com.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo7GroupBy { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("map")
RDD(2) RDD转换算子 RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型、Key-Value类型 value类型 map 函数签名 def map[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U] 函数说明 将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换 e.g.1 val source = spa
