Flink checkpoint 优化策略

今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

背景 从事区块链相关研发几年了，共识这一块接触过pbft\kafka\raft，当然还有最经典的比特币的工作量证明，这个在上一篇比特币原理一文有讲述。对pbft一开始从fabric0.6开始，论文也看了几遍，后来共识换成了kafka\raft。pbft就没有继续研究下去，最近接触一个区块链底层平台，采用pbft。因此这里又把论文读了一遍，总结一下心得体会，对一些比较难理解的地方进行梳理。 PBFT算法 为什么是3f+1? 关于分布式系统里能够容拜占庭错误的节点数n>3f+1，这个结论早在1982年图灵奖得主lamport《The Byzantine Generals Problem》已经证明过

1．SCN 的定义 SCN（System Change Number ），也就是通常所说的系统改变号，是数据库中非常重要的 一个数据结构。 SCN 用以标识数据库在某个确切时刻提交的版本。在事务提交时，它被赋予一个惟一的 标识事务的SCN。SCN 同时被作为 Oracle数据库的内部时钟机制，可被看作逻辑时钟，每个 数据库都有一个全局的 SCN 生成器。 作为数据库内部的逻辑时钟，数据库事务依 SCN 而排序，Oracle 也依据 SCN 来实现一致性读 （Read Consistency ）等重要数据库功能。另外对于分布式事务（Distributed Transactions）， SCN

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！ 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下： |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.index 1.1 meta文件 MyModel.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（pr

一直都是英文版的，对于我这样的英语小白来说很费劲，所有自己自费翻译，放心使用，很不错的一款防火墙。checkpoint防火墙中文版使用手册

tensorflow将训练好的网络模型保存到了checkpoint中，如果要利用训练好的网络模型去fintune另一个网络，需要为前置层的参数赋值，因此把checkpoint中的参数保存到npy文件中方便赋值。

一个用于断点续训的类的定义，测试过了，非常好用。在对数据集进行训练时，可中断训练，训练下一次开始从中断的状态开始训练，非常适合PYTHON程序测试。

2021年CheckPoint CCSA_156-215.80 V18.75.vce,题库

检查站 一个快速简单的自制保存管理器，用于用C ++编写的3DS和Switch。 为什么要使用Checkpoint？ 按照简单和高效的思想创建Checkpoint。 UI的设计旨在压缩尽可能多的选项，同时使其易于使用。 此外，Checkpoint极其轻巧-并带有漂亮的图形用户界面-并使用最新的库构建。 Checkpoint for 3DS本身支持3DS和DS盒式磁带，数字标准标题和演示标题。 它还会自动检查和过滤可能没有保存存档要备份或还原的自制标题，这无需外部标题列表和过滤器即可完成。 因此，Checkpoint不需要持续的用户维护即可保留全部功能。 Switch的Checkpoint原生支持您播放的标题的NAND保存。 标题信息将自动加载。 用法 您可以将cfw和基于Rosalina的Homebrew Launcher都用于3DS Checkpoint。 * Checkpoi