gracejpw1117
2020-07-11 阅读量: 843
在worker之间交换数据
现在我们知道Tensorflow将其所有操作分配到由worker管理的不同设备上。更常见的是，worker之间交换张量形式的数据，例如在e =（c）*（d）的图表中，一旦计算出c，就需要将其进一步传递给e，因此Tensor在节点间前向流动。 该流动如图所示：
此处张量从设备A传递到设备B。这在分布式系统中引起了一些性能延迟。延迟取决于一个重要属性：张量大小。设备B处于空闲模式，直到它接收到设备A的输入。
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型，主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点：1. **数据收集和准备**：首先需要收集时间序列数据，并进行数据清洗和准备工作，包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**：确定时间序列回归模型的形式，根据数据特点选择适当的模型，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（AR
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