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@Yuance Li, @Wen OuYang, @Runying Jia, @YuHan Jia, @Lei Wang
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- 简介
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- 功能特性
- 编译&部署指南
- FAQ
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- 系统配置
- Docker使用配置
- MPI使用配置
- 基于HDFS的统一数据管理
- 运行提交参数
- 输入数据读取方式
- 输出数据保存方式
- XLearning常见问题
- 1. 如何使用自定义版本或与集群安装版本不一致的框架执行作业？
- 2. 如何查看作业执行进度？
- 3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交，如何与单机模式区分？
- 4. TensorFlow分布式作业如何设置ClusterSpec？
- 5. 作业提交后，出现报错信息：java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/mapred/JobConf, 如何解决？
- 8. Tensorflow中，环境变量TF_CONFIG如何利用已知变量进行构建？
- 7. LightGBM分布式作业如何获取指定机器数目和本地端口号？
- 6. 示例中数据集来源于mnist
- 9. Hadoop2.6.4以下版本如何使用查看作业执行占用的CPU内存负载信息功能？
- 10. 如何配置作业失败重试时内存自动扩充比例？
- 11. 作业提交后，出现报错信息：java.io.IOException: Cannot run program "tensorboard": error=2, No such file or directory, 如何解决？
- 12. 提交脚本中设置–conf xlearning.input.strategy或–input-strategy 为 PLACEHOLDER策略时，获取Worker角色对应各Container所分配的文件列表信息形式？
- 13.若存在用户自定义module于其他python文件中，如何处理？
- 14.作业使用 TensorFlow Estimator 高级API中，建议采用直接操作hdfs的数据读取及模型输出模式。
- 16.目前TensorFlow提供有多种分布式策略供用户选择，并不局限于以往的ps架构，但仍旧需要各worker（或ps、estimator）之间的cluster信息。XLearning可通过设置 –conf xlearning.tf.distribution.strategy=true 来适配分布式策略高级API使用下的cluster构建。
- 15.Yarn 2.6&+ 版本中，提供有节点标签表达设置功能，XLearning可以通过指定配置项 xlearning.am.nodeLabelExpression、xlearning.worker.nodeLabelExpression、xlearning.ps.nodeLabelExpression 来对am、worker、ps各角色进行指定类型节点的提交。
- 17.MPI类型作业提交前，需要
- 18.如何以Docker环境运行作业？
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