由于可以不断写入内容到Buffer对象中,并且每次写入可以指定编码,所以Buffer对象中可以存在多钟编码转化后的内容。需要小心的是,每种编码所用的字节长度不同,将Buffer反转回字符串需要谨慎处理。 三、Buffer转字符串 实现Buffer向字符串的转换十分简单,Buffer对象的toString()可以将Buffer对象转换为字符串,代码如下: buf....
tensorflow的data.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()理解 batch很好理解,就是batch size。注意在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batch size dataset.repeat
首先,Dataset会取所有数据的前buffer_size数据项,填充buffer,如下图 然后,从buffer中随机选择一条数据输出,比如这里随机选中了item 7,那么buffer中item 7对应的位置就空出来了 然后,从Dataset中顺序选择最新的一条数据填充到buffer中,这里是item 10 然后在从Buffer中随机选择下一条数据输出。 需要说明的是,这里的数...
tensorflow中的数据集类Dataset有一个shuffle方法,用来打乱数据集中数据顺序,训练时非常常用。其中shuffle方法有一个参数buffer_size,非常令人费解,文档的解释如下: buffer_size: A tf.int64 scalar tf.Tensor, representing the number of elements from this dataset from which the new dataset will sample. 1. 你...
此外,buffer_size不宜过大,过大会导致内存爆炸;读完官方的帮助文档,才从本质上明白了 buffer_size参数的含义和shuffle方法背后实现的原理。
TensorFlow中dataset方法中 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=20).repeat().batch(batch_size) 其中shuffle的buffer_size是有什么用? 答: 是做随机采样使用的缓冲大小,buffer_size的值是相对于batch_size而言的 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42417456...
batch很好理解,就是batch size。注意在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batch size dataset.repeat就是俗称epoch,但在tf中与dataset.shuffle的使用顺序可能会导致个epoch的混合 dataset.shuffle就是说维持一个buffer size 大小的 shuffle buffer,图中所需的每个样本从shuffle buffer中获取,取得一个样本后,就从...
这个比例默认是0.8,也就是当缓冲区的数据已经达到阈值(buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB),溢写线程启动,锁定这80MB的内存,执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写,互不影响。会形成多个溢写文件,对应第一个图的横向的三个partitions。
溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出,所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8,也就是当缓冲区的数据已经达到阈值(buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB),溢写线程启动,锁定这80MB的内存,执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写,互不影响。
spark.reducer.maxSizeInFlight 默认值:48m 参数说明:该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小,而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如96m),从而减少拉取数据的次数,也就可以减少网络传输的次数,进而提升性能。在实践中发...