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由于结合了PyTorch和Angel的优点,PyTorch On Angel在算法性能方面有很大的优势:对于推荐领域常见的深度学习算法,性能可以达到TensorFlow的4倍以上;对于GNN算法,性能也远好于目前业界开源的同类型平台(具体的性能数据会在开源社区陆续公开)。下图是在公开的数据集criteo kaggle2014(4500万训练样本,100w特征)上做的对比测试:

不过,我爱我家的上述重组计划引起监管关注,一周后,深交所经过事后审查向公司下发重组问询函,要求公司对此交易的必要性,标的资产的具体情况及业绩承诺的合理性等问题做进一步说明。据悉,中环互联是国内较早采用加盟模式的房地产中介服务行业企业,加盟模式具有低资本投入和扩张快的特点。截至2018年10月,中环互联已在南昌、长沙、武汉、太原、成都、乌鲁木齐等17个城市布局超过2400家加盟门店。

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比赛快到70分钟时,菲律宾的佐藤大介因为再次犯规吃到第二张黄牌,被裁判红牌罚下。菲律宾在少一人的情况下,也彻底失去了反扑的能力。最终,中国队以2比0在主场战胜了菲律宾队,这其实也是入籍球员李可在国家队的首胜。一场胜利,国足仍然存在着不少需要进步的地方,但至少里皮的回归为九月份的40强赛开了个好头。

大规模图的表示学习面临着两个主要的挑战:第一个挑战来自于超大规模图结构的存储以及访问,这要求系统不仅能存得下,还需要提供高效的访问接口,例如需要提供高效的访问任意节点的两跳邻居的接口;第二个挑战来自于GNN计算过程,它需要有高效的自动求导模块。

PyTorch On Angel的架构如图12所示:PyTorch On Angel拥有3个主要的组件:· Angel PS:存储模型参数,图结构信息和节点特征等,并且提供模型参数和图相关数据结构的访问接口,例如需要提供两跳邻接访问接口· Spark Driver:中央控制节点,负责计算任务的调度和一些全局的控制功能,例如发起创建矩阵,初始化模型,保存模型,写checkpoint以及恢复模型命令

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