TensorFlow大数据分析实战：数据接入、管道构建与资源调优经验分享

身为一名长期运用TensorFlow开展数据处理工作的工程师，我深切体会到在其生态里达成大数据分析要有清晰的路径，这并非仅仅是调用几个API，还涉及到将数据管道构建、分布式计算以及资源调优进行有机结合，接下来我会分享有关这三个关键环节的实际操作经验。

在数据接入阶段，必定得使用tf.data.Dataset。针对于存储于HDFS或者云存储的PB级数据，建议首先运用tf.data.Dataset.list_files()去创建文件管道，接着借助.interleave()来并行解析TFRecord文件。我们团体最近经由调节num_parallel_calls参数，从而让数据加载速度提高了3倍。尤其需要留意的是要运用.prefetch()达成数据预先加载，防止GPU等待数据。

在模型构建环节，要充分运用DistributionStrategy，当单机无法接纳海量数据之时，我们借助MirroredStrategy达成多GPU并行，或者经由MultiWorkerMirroredStrategy构建跨服务器集群，关键在于要于strategy.scope()之内创建模型，并且保证批次大小能够被设备数整除，实际部署期间曾由于批次设置不妥致使内存溢出，这个教训值得留意。

资源配置要进行精细化管理，借助tf.config.experimental设定内存增长模式，搭配tf.profiler监管显存使用情况，于Kubernetes环境里如何在TP官方网址下载中实现大数据分析，我们为Pod配置liveness探针来自动恢复异常节点TensorFlow大数据分析实战：数据接入、管道构建与资源调优经验分享，上次项目由于没设置资源限制致使集群资源耗尽，这段经历使我认识到合理设置CPU请求容量有着重要性。

有没有人在开展分布式训练执行过程里碰到过哪些能够留下深刻印象的问题呢，欢迎于评论区域分享你从实战之中获取的经验以及对应的解决办法。