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1.
深度学习在各个领域得到了普遍的应用,但是用户在应用深度学习时仍然面临两方面的问题:1)深度学习有着复杂的理论背景,非专业用户缺乏建模以及调优的背景知识,难以构建性能优化的模型;2)数据预处理、模型训练、预测等过程往往涉及比较复杂的编程实现,给没有程序设计基础的非专业用户在入门时带来了一定的困难.针对以上两点易用性问题,文中提出了一种易用的深度学习模型可视化构建系统DragDL,其目的在于降低用户进行数据预处理、模型训练、监控、在线预测等工作的难度.该系统基于PaddlePaddle框架,支持以拖拽图形算子的方式在画布上搭建深度学习网络结构以及推理预测功能,并将数据预处理操作过程抽象成数据流图展示,以方便用户理解和调试.系统还提供训练过程中的质量监控和性能监控的可视化功能,帮助用户实时观察训练情况.同时,DragDL提供经典模型库帮助用户完成建模任务,支持以微调经典模型的方式构建新的模型,降低用户建模时的难度.DragDL基于集群服务器和Web客户端进行部署,服务器为每个训练任务构建虚拟机服务,并支持大规模异步任务调度,具有一定的并发处理能力. 相似文献
2.
在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。 相似文献
3.
6.
对软件密码机制的自动化逆向分析,在漏洞挖掘、恶意代码分析、协议还原等领域发挥着重要作用。针对现有分析方法中存在的机制分析不完整、结果可读性差等问题,提出基于数据流的软件密码机制自动化分析方法,利用动态插桩获取软件运行时信息,定义和识别与密码相关的软件行为,根据行为间数据流关系,从图形和语义两个角度,实现软件密码机制的自动还原。实验结果表明,该方法能够自动高效分析软件密码机制,发现潜在的安全缺陷。 相似文献
7.
《西安邮电学院学报》2022,(1):9-14
对车联网中由数据传输带来的时延问题进行研究,提出一种基于随机网络演算的路由选择算法。该算法综合考虑了数据流到达目的节点的随机性与不同数据流之间的干扰性,在建立服务节点的随机服务曲线时,定义了目标数据流与竞争数据流的概念,并分别建立两者的随机严格服务曲线与违约概率函数。利用随机到达曲线与随机服务曲线分析网络时延与积压,继而选择更优的中继节点。仿真结果表明,利用所提算法对中继节点的选择可以有效降低网络时延与积压。 相似文献
8.
10.