Tensorflow就是靠天吃饭啊# Programming - 葵花宝典
l*n
1 楼
下下周要去onsite, 但本人没什么testing的背景，不知道问题大不。 有面过该职位的
朋友分享下经验么？是不是问跟
Software Engineer职位差不多的问题？
朋友分享下经验么？是不是问跟
Software Engineer职位差不多的问题？
g*s
2 楼
研究称：4%的新雇员在新公司度过糟糕的第一天后，选择离职；22%的跳槽发生在新入
职45天之内；
企业在招聘员工中投入了很多资源，对于刚入职就离职的员工行为，无疑增加了企业的
招聘成本，很多HR都很头痛，但是头痛归头痛，对于刚入职就离职的员工，不管他们在
想什么，我个人觉得他们真的挺有种的。
入职第一天老板问我喜欢什么运动，还说全部门员工都要跑一次马拉松，我知道跑步对
身体好，但运动的方式有一百种，我是来工作的，不是来跑马拉松的。本来想着，刚来
不懂业务，公司应该会给安排培训，先熟悉一下公司，了解一下业务，但没想到的是，
上班第一天就加班到11点半，第一天就这样，以后加班的日子还有尽头吗？保命要紧，
果断换下家…
不是第一天，是第一个小时就想离职，原因是办公室的男人，除了我全都秃了头，我担
心如果待下去，我的发际线也保不住。
入职的那天上午公司安排了一个师傅带我，下午这师傅就被迫离职，看样子此地不宜久
留，对待老员工如此，何况是我，还是再继续找一家靠谱的公司。
入职第一天，我特地画了个职业淡妆，一身OL套装，小高跟，拎着个小包就去上班了，
但是到公司之后才发现，办公司的同事全都“灰头土脸”的，穿的也都很大妈，我觉得
跟我的品味不搭，三观不合，这样是没有办法做同事的。
本来以为是一份很稳定的工作，也做好了长期做下去的打算，但是入职的时候，发现要
签一份“不透明”的协议，不愿意签，不得不选择离职，就当是被渣公司骗了吧，白耽
误了我这么长时间。
刚来上班，没人跟我介绍，同事都是冷眼旁观的，打招呼也不怎么接，HR也不怎么理会
我，连电脑都没有，就这样待了一天，我都佩服当时的自己，竟然还待了一天，要是搁
到现在，一个小时都待不下去，当时脾气真的太好了。
办理入职的时候，在签合同的环节，发现合同上写的薪资跟面试时谈的薪资不一样，不
明不白少了1K，exm？现在就占人便宜，那以后岂不是任人宰割？这样的公司，还是趁
早离开。
入职第一天就动了离职的念头，但是我穷啊，迫于现实经济压力，硬撑了一个月，在找
到新工作之后，才敢提离职，要是有条件的话，第一天就该离职的，多花了一个月的试
错成本。
上班第一天，跟咸鱼一样，完全没事做，很受挫，默默又把招聘软件下载回来，拿到了
两个面试邀请，于是下班就辞了工作，第二天就去继续面试了。员工刚入职就离职，不
仅造成企业招聘成本上升，也增加了员工的选择成本，对双方的影响都不好。这其中有
员工自身的因素在里面，但跟公司、HR也脱不开关系。
有些公司为了吸引更多人来面试，HR在招聘广告中，对公司的描述、薪资待遇等刻意夸
大，或者有些HR为了完成面试率，简历不加以筛选，需求也不进行匹配，不管三七二十
一就邀人来面试、入职，最后人家来面试或者入职的时候，发现就是挂着羊头卖狗肉，
不跑才怪。
当然也有员工的因素，入职以后发现心仪的公司发来了offer，或者还有其他的打算，
亦或是单纯的不喜欢该公司的办公氛围，选择离职，也无可厚非，可以理解。
求职者在接offer之前，也要好好思考，该公司该岗位，是不是自己想要的，如果不是
就及时跟HR反馈，再好好寻找适合自己的；
公司在招聘广告的时候切记夸大其词，HR在邀请求职者面试的时候，一定要提前电话沟
通，做好需求匹配，企业在设置管理制度的时候，既要考虑到公司的纪律，也要充分尊
重员工，不要强人所难。
这样可以有效控制招聘成本，既帮助企业招来最匹配的员工，也能降低求职者的机会成
本，只有双方配合才能实现共赢的结果。
职45天之内；
企业在招聘员工中投入了很多资源，对于刚入职就离职的员工行为，无疑增加了企业的
招聘成本，很多HR都很头痛，但是头痛归头痛，对于刚入职就离职的员工，不管他们在
想什么，我个人觉得他们真的挺有种的。
入职第一天老板问我喜欢什么运动，还说全部门员工都要跑一次马拉松，我知道跑步对
身体好，但运动的方式有一百种，我是来工作的，不是来跑马拉松的。本来想着，刚来
不懂业务，公司应该会给安排培训，先熟悉一下公司，了解一下业务，但没想到的是，
上班第一天就加班到11点半，第一天就这样，以后加班的日子还有尽头吗？保命要紧，
果断换下家…
不是第一天，是第一个小时就想离职，原因是办公室的男人，除了我全都秃了头，我担
心如果待下去，我的发际线也保不住。
入职的那天上午公司安排了一个师傅带我，下午这师傅就被迫离职，看样子此地不宜久
留，对待老员工如此，何况是我，还是再继续找一家靠谱的公司。
入职第一天，我特地画了个职业淡妆，一身OL套装，小高跟，拎着个小包就去上班了，
但是到公司之后才发现，办公司的同事全都“灰头土脸”的，穿的也都很大妈，我觉得
跟我的品味不搭，三观不合，这样是没有办法做同事的。
本来以为是一份很稳定的工作，也做好了长期做下去的打算，但是入职的时候，发现要
签一份“不透明”的协议，不愿意签，不得不选择离职，就当是被渣公司骗了吧，白耽
误了我这么长时间。
刚来上班，没人跟我介绍，同事都是冷眼旁观的，打招呼也不怎么接，HR也不怎么理会
我，连电脑都没有，就这样待了一天，我都佩服当时的自己，竟然还待了一天，要是搁
到现在，一个小时都待不下去，当时脾气真的太好了。
办理入职的时候，在签合同的环节，发现合同上写的薪资跟面试时谈的薪资不一样，不
明不白少了1K，exm？现在就占人便宜，那以后岂不是任人宰割？这样的公司，还是趁
早离开。
入职第一天就动了离职的念头，但是我穷啊，迫于现实经济压力，硬撑了一个月，在找
到新工作之后，才敢提离职，要是有条件的话，第一天就该离职的，多花了一个月的试
错成本。
上班第一天，跟咸鱼一样，完全没事做，很受挫，默默又把招聘软件下载回来，拿到了
两个面试邀请，于是下班就辞了工作，第二天就去继续面试了。员工刚入职就离职，不
仅造成企业招聘成本上升，也增加了员工的选择成本，对双方的影响都不好。这其中有
员工自身的因素在里面，但跟公司、HR也脱不开关系。
有些公司为了吸引更多人来面试，HR在招聘广告中，对公司的描述、薪资待遇等刻意夸
大，或者有些HR为了完成面试率，简历不加以筛选，需求也不进行匹配，不管三七二十
一就邀人来面试、入职，最后人家来面试或者入职的时候，发现就是挂着羊头卖狗肉，
不跑才怪。
当然也有员工的因素，入职以后发现心仪的公司发来了offer，或者还有其他的打算，
亦或是单纯的不喜欢该公司的办公氛围，选择离职，也无可厚非，可以理解。
求职者在接offer之前，也要好好思考，该公司该岗位，是不是自己想要的，如果不是
就及时跟HR反馈，再好好寻找适合自己的；
公司在招聘广告的时候切记夸大其词，HR在邀请求职者面试的时候，一定要提前电话沟
通，做好需求匹配，企业在设置管理制度的时候，既要考虑到公司的纪律，也要充分尊
重员工，不要强人所难。
这样可以有效控制招聘成本，既帮助企业招来最匹配的员工，也能降低求职者的机会成
本，只有双方配合才能实现共赢的结果。
g*t
3 楼
Tensorflow设计的时候没有考虑多线程？
这问题好多年了没搞定。4天前还有人报告。
https://github.com/keras-team/keras/issues/2397
I'm still having this issue and the recommended fixes do not work for me.
The only thing that works is loading the model and making a prediction with
each prediction request. I'm requesting that this issue be reopened as no
actual solution has been proposed, just several workarounds that seem to
work intermittently.
This fix does not seem to work when using custom graphs.
这问题好多年了没搞定。4天前还有人报告。
https://github.com/keras-team/keras/issues/2397
I'm still having this issue and the recommended fixes do not work for me.
The only thing that works is loading the model and making a prediction with
each prediction request. I'm requesting that this issue be reopened as no
actual solution has been proposed, just several workarounds that seem to
work intermittently.
This fix does not seem to work when using custom graphs.
l*n
4 楼
Up~
g*t
5 楼
CNTK说他家用了一些全局变量，所以不是thread safe的。
更牛。
散户攒一个可以支持一秒一百个request的机器学习服务器还真不容易啊。
TF还有memory leak问题
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10408
Clear session不工作。
各位大牛。生产环境该怎么办？
更牛。
散户攒一个可以支持一秒一百个request的机器学习服务器还真不容易啊。
TF还有memory leak问题
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10408
Clear session不工作。
各位大牛。生产环境该怎么办？
h*2
6 楼
2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样server/
client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在商业和
市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
记住4个字：
带病延年
【在 g****t 的大作中提到】
: CNTK说他家用了一些全局变量，所以不是thread safe的。
: 更牛。
: 散户攒一个可以支持一秒一百个request的机器学习服务器还真不容易啊。
: TF还有memory leak问题
: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10408
: Clear session不工作。
: 各位大牛。生产环境该怎么办？
client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在商业和
市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
记住4个字：
带病延年
【在 g****t 的大作中提到】
: CNTK说他家用了一些全局变量，所以不是thread safe的。
: 更牛。
: 散户攒一个可以支持一秒一百个request的机器学习服务器还真不容易啊。
: TF还有memory leak问题
: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10408
: Clear session不工作。
: 各位大牛。生产环境该怎么办？
g*t
7 楼
修各种问题，创造工作，也挺好
: 2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样
server/
: client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在
商业和
: 市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
: 记住4个字：
: 带病延年
【在 h*****2 的大作中提到】
: 2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样server/
: client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在商业和
: 市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
: 记住4个字：
: 带病延年
: 2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样
server/
: client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在
商业和
: 市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
: 记住4个字：
: 带病延年
【在 h*****2 的大作中提到】
: 2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样server/
: client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在商业和
: 市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
: 记住4个字：
: 带病延年
n*t
8 楼
Linux 後門蠕蟲沒法滿天飛，都open source的。你自己不看那是你自己的問題。
【在 h*****2 的大作中提到】
: 2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样server/
: client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在商业和
: 市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
: 记住4个字：
: 带病延年
【在 h*****2 的大作中提到】
: 2000年windows还漏洞百出的时候，照样上线；linux后门蠕虫漫天飞，照样server/
: client端跑；NN P0的安全漏洞N年都没人修，照样有人用。PROD没那么神圣，在商业和
: 市场面前，这点儿P大的技术问题真的...连P都算不上。
: 记住4个字：
: 带病延年
w*g
9 楼
不光是TF，Python对多线程支持根本就不行，上点规模的轮子十有八九有这个问题。这
可以说是语言层面的事情，根本解决不了。老司机上python根本就不会用多线程，这个
也就不算是bug。
你这个需求，还要注意一点的是TF在CPU上的计算是多核的，而且很霸道。如果你上多
process，忙的时候不同的process抢资源，可能会死锁。
with
【在 g****t 的大作中提到】
: Tensorflow设计的时候没有考虑多线程？
: 这问题好多年了没搞定。4天前还有人报告。
: https://github.com/keras-team/keras/issues/2397
: I'm still having this issue and the recommended fixes do not work for me.
: The only thing that works is loading the model and making a prediction with
: each prediction request. I'm requesting that this issue be reopened as no
: actual solution has been proposed, just several workarounds that seem to
: work intermittently.
: This fix does not seem to work when using custom graphs.
可以说是语言层面的事情，根本解决不了。老司机上python根本就不会用多线程，这个
也就不算是bug。
你这个需求，还要注意一点的是TF在CPU上的计算是多核的，而且很霸道。如果你上多
process，忙的时候不同的process抢资源，可能会死锁。
with
【在 g****t 的大作中提到】
: Tensorflow设计的时候没有考虑多线程？
: 这问题好多年了没搞定。4天前还有人报告。
: https://github.com/keras-team/keras/issues/2397
: I'm still having this issue and the recommended fixes do not work for me.
: The only thing that works is loading the model and making a prediction with
: each prediction request. I'm requesting that this issue be reopened as no
: actual solution has been proposed, just several workarounds that seem to
: work intermittently.
: This fix does not seem to work when using custom graphs.
g*t
10 楼
還是這些module寫的時候沒有考慮周到吧。假如
包括了一些reference作为module variable.再假如
多个request进来，flask调用同一个module,Reference 的内容会乱了。
: 不光是TF，Python对多线程支持根本就不行，上点规模的轮子十有八九有这个问
题。这
: 可以说是语言层面的事情，根本解决不了。老司机上python根本就不会用多线程
，这个
: 也就不算是bug。
: 你这个需求，还要注意一点的是TF在CPU上的计算是多核的，而且很霸道。如果
你上多
: process，忙的时候不同的process抢资源，可能会死锁。
: with
【在 w***g 的大作中提到】
: 不光是TF，Python对多线程支持根本就不行，上点规模的轮子十有八九有这个问题。这
: 可以说是语言层面的事情，根本解决不了。老司机上python根本就不会用多线程，这个
: 也就不算是bug。
: 你这个需求，还要注意一点的是TF在CPU上的计算是多核的，而且很霸道。如果你上多
: process，忙的时候不同的process抢资源，可能会死锁。
:
: with
包括了一些reference作为module variable.再假如
多个request进来，flask调用同一个module,Reference 的内容会乱了。
: 不光是TF，Python对多线程支持根本就不行，上点规模的轮子十有八九有这个问
题。这
: 可以说是语言层面的事情，根本解决不了。老司机上python根本就不会用多线程
，这个
: 也就不算是bug。
: 你这个需求，还要注意一点的是TF在CPU上的计算是多核的，而且很霸道。如果
你上多
: process，忙的时候不同的process抢资源，可能会死锁。
: with
【在 w***g 的大作中提到】
: 不光是TF，Python对多线程支持根本就不行，上点规模的轮子十有八九有这个问题。这
: 可以说是语言层面的事情，根本解决不了。老司机上python根本就不会用多线程，这个
: 也就不算是bug。
: 你这个需求，还要注意一点的是TF在CPU上的计算是多核的，而且很霸道。如果你上多
: process，忙的时候不同的process抢资源，可能会死锁。
:
: with
l*m
11 楼
用tf serving，c++的server，提供grpc和rest apis. 自己用自己喜欢的语言做web
serving就好了。千万别用tf python api直接做serving. 如果要用，最好只开一次
session. 开关session不是thread safe的
【在 g****t 的大作中提到】
: CNTK说他家用了一些全局变量，所以不是thread safe的。
: 更牛。
: 散户攒一个可以支持一秒一百个request的机器学习服务器还真不容易啊。
: TF还有memory leak问题
: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10408
: Clear session不工作。
: 各位大牛。生产环境该怎么办？
serving就好了。千万别用tf python api直接做serving. 如果要用，最好只开一次
session. 开关session不是thread safe的
【在 g****t 的大作中提到】
: CNTK说他家用了一些全局变量，所以不是thread safe的。
: 更牛。
: 散户攒一个可以支持一秒一百个request的机器学习服务器还真不容易啊。
: TF还有memory leak问题
: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10408
: Clear session不工作。
: 各位大牛。生产环境该怎么办？
g*t
12 楼
tf python API不能在别的web serving下直接工作，这是故意的吧
【在 l*******m 的大作中提到】
: 用tf serving，c++的server，提供grpc和rest apis. 自己用自己喜欢的语言做web
: serving就好了。千万别用tf python api直接做serving. 如果要用，最好只开一次
: session. 开关session不是thread safe的
【在 l*******m 的大作中提到】
: 用tf serving，c++的server，提供grpc和rest apis. 自己用自己喜欢的语言做web
: serving就好了。千万别用tf python api直接做serving. 如果要用，最好只开一次
: session. 开关session不是thread safe的
l*m
13 楼
不是故意的，是不容易。tf不是pure python, 基本上是call c++, 如果要保证thread
safe, 要在c++中加python 的lock。但python只是个接口，没必要。以前queue 需要
Python thread, 马上queue 就不支持了，所以tf正确写法就是一个thread.
：tf python API不能在别的web serving下直接工作，这是故意的吧
：
safe, 要在c++中加python 的lock。但python只是个接口，没必要。以前queue 需要
Python thread, 马上queue 就不支持了，所以tf正确写法就是一个thread.
：tf python API不能在别的web serving下直接工作，这是故意的吧
：
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