目前,它需要一整堆必需的可变参数:它需要在哪个Google Cloud项目中运行,它将在哪个bucket和目录前缀中存储文件,它需要从哪个pub/sub订阅中读取,等等。在pipeline.run被称为pipeline.run之前,它对这些参数做了一些工作-验证、字符串拆分等等。在当前的形式中,为了启动作业,我们一直将这些参数传递给PipelineOptionsFactory,并每次都发出新的编译,但似乎应该有更好的方法。我已经将参数设置为ValueProvider对象,但是由于它们是在pipeline.run之外调用的,Maven在编译时抱怨ValueProvider.get()是在运行时上下文之外调用的(是的,确实如此)
我尝试使用NestedValueProviders,就像在Google“Creating Templates”文档中一样,但是如果我尝试使用NestedValueProvider.of返回文档中所示的字符串,我的IDE会抱怨。我能够编译NestedValueProviders的唯一方法如下:
NestedValueProvider<String, String> pid = NestedValueProvider.of(
pipelineOptions.getDataflowProjectId(),
(SerializableFunction<String, String>) s -> s
);
(String pid=nestedValueProvider.of(...)导致以下错误:“不兼容的类型:不存在类型变量T,X的实例,因此org.apache.beam.sdk.options.valueProvider.NestedValueProvider符合java.lang.String”)
我的PipelineOptions中有以下内容:
ValueProvider<String> getDataflowProjectId();
void setDataflowProjectId(ValueProvider<String> value);
由于我们要处理的消息量很大,在管道的前面为通过的每个消息添加这些检查并不实际;我们会很快达到这些电话的每日账户管理限制。
按照当前模板的实现方式,没有必要执行“模板创建后”,而是执行“管道启动前”初始化/验证。
所有现有的验证都将在模板创建期间执行。如果验证检测到这些值不可用(由于是ValueProvider),则跳过验证。
在某些情况下,可以通过添加运行时检查来近似验证,既可以作为自定义源的初始拆分的一部分,也可以作为DOFN
的@setup
方法的一部分。在后一种情况下,@setup
方法将为创建的DoFn的每个实例运行一次。如果管道是批处理的,则在特定实例失败4次后,管道将失败。
在我的数据流作业中,我需要初始化配置工厂,并在实际处理开始之前将某些消息记录在审核日志中。 我将配置工厂初始化代码审计日志记录放在父类PlatformInitializer中,并在我的主管道类中扩展它。 因此,我还必须在我的管道类中实现可序列化接口,因为beam抛出了错误-<代码>java。io。NotSerializableException:组织。德维塔姆。自定义作业 在PlatformIni
初始化数据 打开MainSetup类,在Daos语句后面插入新建根用户的代码 // 初始化默认根用户 if (dao.count(User.class) == 0) { User user = new User(); user.setName("admin"); user.setPassword
我认为模板函数可以有默认的参数参数(不是模板参数而是运行时参数)。我们也可以用空括号初始化来初始化一个类。但是编译器如何匹配模板呢? 这段代码为什么要编译,编译器如何进行演绎,以及这个函数调用示例中的参数是什么? 我所理解的是:默认括号初始化调用空构造函数,这是隐式创建的,因为没有用户定义的构造函数或用户定义的默认构造函数。也就是说,我们可以用{}初始化任何包。所以扣除不适用于那里,因为我们不能选
我有一个模板基类,其模板参数类型为bool。此基类的构造函数参数列表取决于模板参数是true还是false。我想从这个类派生另一个模板类,它的模板参数是任意类型的。我需要这个派生类根据该类型的特征调用该基类的正确构造函数。 下面的例子并不包罗万象。无论是否为整数,基类模板bool可以是任何类型trait。此外,传递给派生类的模板参数的类型可以是任何类型。
我们有一个波束/数据流管道(使用数据流SDK 2.0.0-beta3 但是,我们正在设置 参数,我们可以看到所有二进制文件/jar 等都已上传到我们在 参数中指定的存储桶。 但是,Beam/Dataflow 随后会在我们项目的 GCS 中创建以下僵尸存储桶: 为什么会发生这种情况,如果我们清楚地设置参数?
理解了正向传播与反向传播以后,我们来讨论一下深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减(vanishing)和爆炸(explosion)。 衰减和爆炸 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为$L$的多层感知机的第$l$层$\boldsymbol{H}^{(l)}$的权重参数为$\boldsymbol{W}^{(l)}$,输