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How to combine distributed Tensorflow with TensorFrames?

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
15/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
scala, spark, tensorflow
Bereich
data-engineering, distributed-systems, machine-learning

Rechercherichtung

Es werden keine Dateien, Tests oder Einstiegspunkte genannt. Beginne mit der Überprüfung der TensorFrames-Integration des Repositorys mit Apache Spark und der Unterstützung von TensorFlow v0.8 für verteiltes Training. Das Issue verlangt eher einen Plan als eine definierte Änderung, daher müssen Umfang und die Kriterien dafür, was als abgeschlossen gilt, vor der Implementierung geklärt werden.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

enhancement

As we all know, TensorFlow v0.8 has supported built-in distributed training, but I can't find any work around combinations of them. So, guys, could you introduce your plan on that?

Vorherrschende Sprache
Scala
Sterne
743
Forks
158
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

  • Enthält ein Dockerfile oder eine Docker-Compose-Datei
  • Keine Pull-Request-Vorlage
  • Kein Beitragsleitfaden

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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