checkpoint

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我在張量流中恢復模型的保存參數。我想爲具有不同圖層和不同參數大小的模型配置測試差異。例如，如果我的參數之一是我救是這樣的： W_conv1 = weight_variable([7 , 7, 1, 64]) ，如果我恢復這一點，它的工作原理;但我想改變我的參數是這樣的： W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 64]) 或 W_conv1 = weight_va

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迭代代碼與長沿襲RDD在Apache Spark中導致stackoverflow錯誤

我是Apache Spark的初學者。我目前正在研究機器學習計劃，該計劃需要迭代更新RDD，然後從執行人員那裏收集近10KB的數據給驅動程序。不幸的是，當它運行超過600次迭代時，我得到了一個StackOverFlow錯誤！以下是我的代碼。迭代次數超過400時，collectAsMap函數發生stackoverflow錯誤！其中indexedDevF和indexedData是indexedR

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MPI檢查點使用情況

我想利用MPI檢查點功能來保存我的工作。根據https://wiki.mpich.org/mpich/index.php/Checkpointing的建議我應該可以發送SIGUSR1到mpiexec（在我的情況下，我發送給mpirun）來觸發一個檢查點。然而，當我這樣做，我沒有看到，我-ckpoint前綴指定保存在我的檢查站目錄中的所有文件，這裏是我的mpirun -info輸出 HYDRA

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IE11中的「SSL網絡延長器服務中斷」錯誤

使用CheckPoint我試圖使用VPN訪問工作到我的客戶端網站，這在Windows 7和8中運行良好。但在Windows 10中，我得到了錯誤「ssl網絡延長器服務正在關閉......」當CheckPoint嘗試連接時，我剛剛在請求開始時收到錯誤消息。試圖運行Internet Explorer仿真爲另一個瀏覽器沒有效果。

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tensorflow cifar10從檢查點文件恢復培訓

在使用Tensorflow時，我試圖使用檢查點文件恢復CIFAR10培訓。參考一些其他文章，我嘗試了tf.train.Saver（）。恢復沒有成功。有人能告訴我如何繼續？從Tensorflow CIFAR10 def train(): # methods to build graph from the cifar10_train.py global_step = tf.Vari

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執行命令有多個參數在bash

我想在一個bash腳本多個參數來執行一個命令： #!/bin/bash read a[{1..3}] <<< $(echo /opt/CPshrd-R77/bin/cpview history off); echo "${a[1]} ${a[2]} ${a[3]}" #"/opt/CPshrd-R77/bin/cpview history off" for ((i =0 ; i < ${#

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星火流：閱讀和寫作像卡桑德拉

星火流的狀態信息到外部數據庫：當有代碼的變化引發的流應用程序，我要清理檢查點來部署新的變化。實際上，我正在放鬆歷史狀態，這真的很糟糕。有沒有一種方法可以保存和重建像Cassandra這樣的外部數據庫的狀態信息，除了定期檢查指向，spark默認提供？請您指點一下這方面的一些編碼示例。

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Secondary NameNode和Checkpoint節點之間的區別

Checkpoint節點週期性地從NameNode中獲取fsimage和編輯併合並它們。結果狀態稱爲檢查點。這之後將結果上傳到NameNode。是否在Hadoop 2.x版本中使用檢查點名稱節點？如果是，是否還需要二級名稱節點？此外，當Hadoop版本2中有多個Name節點時，檢查點名稱節點如何工作？任何人都可以澄清這些混亂的概念嗎？

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碼頭恢復;缺乏指示去dockerclient - 固定

我跟隨了Saied Kazemi的指示docker suspend and resume using criu和使用https://github.com/boucher/docker/tree/cr-defunct（基於來自Ross Boucher的反饋）從源buid 1.10.0-dev獲得檢查點/恢復功能。我現在正在嘗試使用docker-proxy（github.com/edmodo/doc

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檢查點URL過濾類別

什麼是Check Point中用於URL過濾的預定義類別（例如社交網絡，媒體流，色情）。通過文檔Application Control and URL Filtering，但無法找到完整的類別列表。