How to combine distributed Tensorflow with TensorFrames?

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#67 abierto el 27/12/2016 8 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

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Evaluación

Dificultad: 5/5
Tiempo estimado: Más de una semana
Aptitud para principiantes: 15/100

Tipo de issue: Nueva funcionalidad
Claridad: Necesita aclaración
Estado de actividad: Estancado
Stack tecnológico: scala, spark, tensorflow
Área: data-engineering, distributed-systems, machine-learning

Línea de trabajo

No se nombran archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza revisando la integración de TensorFrames del repositorio con Apache Spark y el soporte de TensorFlow v0.8 para el entrenamiento distribuido. El issue solicita un plan en lugar de un cambio definido, por lo que deben aclararse el alcance y qué se consideraría terminado antes de la implementación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

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?

Lenguaje dominante: Scala
Estrellas: 743
Forks: 158
Métricas de merge de PR: Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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