機械学習で泣かないためのコード設計
28. 28 Appendix: API一覧(1/3) Model • constructor: モデルに必要な構成要素(隠れ層)などの定義 • forward(inference): constructorで定義した構成要素を利用し、入力を出 力にする(伝搬)プロセスを定義する。 • 学習中とそうでない場合で構成が変わる場合(Dropoutなど)、それを引数 に取る。※ここでlossを出さないこと(出してもいいが、outputもちゃんと 返す) ModelAPI • constructor: 最低限Modelのパスを取得し、読み込む • predict: 配列などの一般的な変数から、Modelを利用した予測値を返す 29. 29 Appendix: API一覧(2/3) Trainer • constructor: modelと学習に必要なパラメーターを受け取る。 DataProcess
Treasure Data on The YARN - Hadoop Conference Japan 2014
Ryu Kobayashi from Treasure Data gave a presentation on using YARN (Yet Another Resource Negotiator) with Hadoop. Some key points: - YARN was introduced to improve Hadoop resource management by separating processing from scheduling. - Configuration changes are required when moving from MRv1 to YARN, including properties for memory allocation and scheduler configuration. - Container execution, dire
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Infrastructure as Code のこれまでとこれから/Infrastructure as Code
