可视化 训练，包括输入图像，损失和激活和梯度的分布中的网络活动。 用于计算 学习参数的 移动平均值并在评估期间使用这些平均值以提高预测性能的例程。 执行 学习率计划 ，随着时间的推移系统地减少。...该模型在GPU上的训练时间的几个小时内实现了大约86％的精度峰值性能。请参阅下面的代码和详细信息。它由1,068,298个可学习的参数组成，并且需要大约19.5M的乘法运算来计算单个图像上的推断。...我们也附加 tf.summary.image到图像，以便我们可以在TensorBoard中可视化它们。这是验证输入正确构建的良好做法。 ? 从磁盘读取图像并使其扭曲可以使用非常小的处理时间。...为了防止这些操作减慢训练，我们在16个独立的线程中运行它们，它们不断地填充TensorFlow 队列。 模型预测 模型的预测部分由inference()添加操作来计算预测逻辑的函数构成。...请参阅共享变量的方法。 在多个GPU卡上启动和训练模型 如果您的机器上安装了几个GPU卡，则可以使用它们使用cifar10_multi_gpu_train.py脚本更快地对模型进行训练。
Q音探歌中，通过对拍摄对象的实时推断计算，来推断其对应的MV源。为了提高用户体验，模型必须以2-5 FPS的稳定帧率运行，这对计算速度提出了非常苛刻的要求。...为了达到设计目标，我们对Q音探歌的服务进行了严格的评估，并使用性能结果来推动更好的解决方案。我们从性能数据中得出的一个主要观察结果是，我们很难通过静态的硬件信息预测出机器学习的推断时间。...为了获得有代表性的性能优化方案，在移动设备中进行性能评估的现场研究非常重要。 对移动设备的性能评估的现场研究可以指导我们进行一些重要优化策略。...例如，移动端进行的边缘推断主要用于图像和视频处理，这时，对图象的进行预处理操作就非常重要了，为了加快推断速度，我们可以使用压缩图片、减少通道、归一化处理等操作，很明显，这些操作势必会影响到模型的识别精度...总而言之，在移动推断中观察到的显着性能差异引入了不同的用户体验。如果采用经典方法对机器学习模型的性能和能耗进行建模和评估，则设计人员将冒着用户体验差异巨大的风险进行交付。
在本部分中，将简要概述TensorFlow Serving的基本知识以及为什么需要它。为了生产深度学习或机器学习模型，需要一个强大的系统，该系统可以帮助使模型快速，一致地满足请求。...大多数教程都将在这里结束，但是，可以说教程将在这里开始，因为启用模型服务所需的步骤从现在开始！ TensorFlow服务的保存模型 已经在模型服务方法论中对此进行了简短的讨论。...可以在模型加载时通过查看以下文档来执行此操作。 在这里，将采用一种简单的方法，将示例请求发送到每个模型，以在加载后对其进行预热。...因此，这显然是运动鞋的形象。利用API来服务于模型预测。请记住，将任何输入图像编码为Base64格式，然后对其进行解码，并在执行模型推断之前在服务器端对其进行预处理。...对Web服务进行基准测试 考虑到Web服务器的延迟，图像处理，模型推断和服务，看看现在处理10000个请求要花费多少时间。
尽管这些算法可以满足我们的需求，但网络相当复杂，对它们进行运行推断会消耗大量计算资源。但是，由于我们的主要需求之一是在移动设备上运行模型，因此我们必须在准确度和性能之间进行权衡。...我们的方法是首先通过 PoseNet 获取关键的人体关节，然后根据人体关节运动的顺序识别特定的动作。由于 PoseNet 仅跟踪 17 个身体关节，因此与全尺寸图像相比，计算量大大减少了。...在我们试图解决性能挑战的过程中，Google发布了TensorFlow Lite，它在性能方面与TensorFlow Mobile相比是的巨大飞跃。...尽管我们通过调整 PoseNet 参数提高了性能，但仍然不能令人满意。因此，我们求助于智能手机中无处不在的加速器：GPU。...我们发现许多其他锻炼方法就像八段锦一样，因为练习者动作的正确性非常重要。正确的身体运动不仅可以帮助人们避免身体伤害，还可以提高运动效率。
图像语义分割（semantic segmentation）是结合了图像分类和对象检测，对图像中的每个像素实现细粒度的分类，就像下面的图中看到的那样，可以对封闭形状区域进行类别标记！...获得高质量的分割，中高分辨率分支有助于恢复并重新处理粗糙的推断；CFF的作用就是引入中分辨率和高分辨率图像的特征，从而逐步提高精度，CFF的结构如下所示。 ?...以下将主要基于精密零件智能分拣场景对比PaddlePaddle和tensorflow中ICNET网络的应用性能。...它从一开始就专注于充分利用 GPU 集群的性能，为分布式环境的并行计算进行加速，所以在对大规模数据进行AI训练和应用上要比TensorFlow要快得多。...在精密零件的人工质检工作中，工人每天需要8~12小时在注意力高度集中亮光的条件下目视检查直径45mm以内零件的质量，工作的强度非常大，对工人视力也有很大的伤害。
虽然这种方法不错，但只要我们尝试使用它，这个激活函数似乎就会陷入二元状态，网络准确性不会逐步提高，而是从一批到下一批在~0％到100％之间交替。目前还不清楚为什么会发生这种情况。 没有使用SELU。...在剩余的147k图像中，大多数都是食物，只有3k张非食物照片，这是为了帮助网络更多地概括，如果图像中出现红色服装中的人物，就不会被欺骗去将其识别为热狗。 ?...他们在Keras中设计网络，使用TensorFlow进行训练，导出所有权重值，使用BNNS或MPSCNN重新实现网络（或通过CoreML导入），并将参数加载到新的实现当中。...虽然这主要是为了帮助在发布后快速地向用户提供准确的改进，但是你可以使用这种方法来大幅扩展或改变应用程序的特性集，而不必再通过应用程序商店的审查。 ?...出于同样的原因，很难同时拥有自己的本地GPU进行开发的成本和灵活性。能够在本地查看/编辑图像，用您喜欢的工具编辑代码而不延迟，这极大地提高了人工智能项目的开发质量和速度。
而在另一项研究中，卡内基梅隆大学和Wisconsin-Madison大学的研究人员成功地从用来进行面部识别的训练模型中重建了头部拍摄图像。...在另一项研究中，一个团队使用GANs来推断用于训练图像生成机器学习模型的样本，在“白盒”设置中，他们可以访问目标模型的参数（例如AI技术用来拟合数据的变量），成功率高达100%。...同态加密并不是什么新鲜事，IBM研究员克雷格·根特里（Craig Gentry）在2009年开发了第一个方案。 但近年来，随着计算能力和效率的提高，同态加密得到了广泛的应用。...目前完全同态加密在性能上足够快，足够满足某些用例。” 在生产方面，Bergamaschi和他的团队与一个美国银行客户合作，使用同态技术对机器学习过程进行加密。...至于同态加密—一种允许对加密数据进行计算的加密形式———它有点慢，计算量也很高。 不过，像巴伦这样的人相信，这三种方法都是朝着正确方向迈出的一步。“这与从HTTP到HTTPS非常相似。”
上个月刚刚发布了他们的1.0版本。这对他们来说是一个十分重大的里程碑。 因为TensorFlow Serving是非常高性能的基础设施。你能够在自己的服务器上加载模型，用于低延时的推断请求。...因为在同样的模型中，这结合了计算机视觉和翻译。我们在TensorFlow中加入了特性，使这些成为可能。 如今你可以在一个服务器的集群，或一台机器上对模型进行训练。...这也始于Inception模型，但它不只是对出现在图像中的对象进行分类。还会得出自然的描述 并把握图像中对象之间的关系。 ? 为了做到这一点，模型在人工生成说明的例子上进行调整。...这个设备实际上用于执行图像处理操作，并在处理器中实现对该任务的分配，这个是不变的。 我们在1.0版本后，加入了Layers API。其理念是你可以构建模型，而无需直接进行图形和操作。...同时对性能的改进能够应用于你的模型，我们发布了用不同硬件组合处理不同的任务的基准。这是很重要的，因为这显示了随着时间的推移，我们将如何继续提高性能。
这些传统的方法通常也有很差的灵活性，常常需要领域专家昂贵而耗时的手工特征工程。在nvidia的一个生产案例中，pcba制造中的传统aoi机器以低精度产生高误报（失败的pcbs）。...这种工艺在实际生产缺陷检测中较为常见。为了防止对小型DAGM数据集的过度拟合，我们使用与U-Net相同的体系结构，并对内核的数量进行了实验，以使模型适合我们的数据集。 ?...在缺乏标记数据和需要快速性能的情况下，我们证明U-Net能够成功地用正则化技术泛化性能，是工业检测中用于缺陷分割的合适模型。 在一个分割模型中，比如U-Net，输出是一组概率。...通过对每个像素的这些概率进行阈值处理，为每个像素分配defect类，并确定数据集的精度和召回率。确定正确的阈值，以偏差的精度或召回是完全依赖于应用程序。...在这个非常倾斜的数据集中，精确回忆值对阈值非常敏感。这就需要在概率阈值上进行扫频实验，进行精度和回忆。如果减少误报(提高准确率)更重要，那么在平衡精确召回的权衡时，应该提高概率阈值。
作者对不同环境下所展现的性能进行了对比，最终的结果是，无论在 CPU 还是 GPU 上，最终两大框架的表现都差不多。...出于对一些原因的考虑，本文只是关于基准测试和后续性能优化系列文章中的第一篇。此外，我们还在文档中创建了基准测试部分，随着进一步的模型研究，并在不同环境中对它们进行基准测试，该部分还将不断完善。...为了评估模型的推理时间，我们对不同批量和不同序列长度的模型进行了对比。我们比较了适当的批量大小[1，2，4，8]和序列长度[8，64，128，256，512，1024]。...免责声明：虽然 TorchScript 并不是为了在 Python 环境中提高运行速度而创建的，但是我们的结果表明，使用 TorchScript 的跟踪模型可以提高性能。...接下来的计划 对模型进行基准测试只是提高性能的第一步。我们相信这篇介绍性的文章可能有助于比较模型的当前状态，特别是在研究 PyTorch 和 TensorFlow 之间的差异时。
只需将代码中的设备配置从 GPU 更改为 CPU，这样您就可以继续进行模型训练和推断，尽管速度可能会较慢。...pythonCopy codeimport tensorflow as tfwith tf.device("CPU:0"): # 您的模型训练或推断代码下面我将给出一个示例代码，以图像分类任务为例...，使用 TensorFlow 框架，在 GPU 上进行模型训练。...最后，在设置的 GPU 设备上编译并训练模型。 您可以根据实际情况修改代码中的模型结构、数据集和训练参数来适应您的应用场景。通过使用 GPU 加速训练，您可以显著提高模型训练的速度和效率。...深度学习框架的 GPU 加速是提高模型训练和推断效率的重要手段，因此解决这些配置问题对于实现更快的深度学习任务至关重要。希望本文对您解决此类问题时能够提供指导和帮助。
离散化（quantization）：该技术在训练过程中特别有用，可以通过减少模型权重和激活值占用的位数提高推断速度。...联合训练（joint training）和精炼（distillation）：该方法使用老师-学生的学习策略，即使用较大的老师网络（该案例中是用户提供的 TensorFlow 模型）来训练一个紧凑的学生网络...这些方法以及迁移学习等技术让压缩过程更加高效，并可更好地扩展到大规模数据集上。 性能如何？...为了展示 Learn2Compress 的有效性，谷歌研究者使用它构建多个图像和自然语言任务中当前最先进深度神经网络（如 MobileNet、NASNet、Inception、ProjectionNet...Learn2Compress 优化的模型使用类似 NASNet 的网络架构。 谷歌很兴奋地看到该模型在开发者用例上的优秀性能。
为图片库中的所有图片进行分类与划分的过程在数学上无法进行严格定义与求解，这是因为在 NearDup 系统中，图片之间的关系不具有传递性和相等性。...为了在 NearDup 系统中处理图片关系并对图片库进行分类，我们每天要比较几千万张新图片，并将它们分类到上亿个图片类别中。...它使用了Tensorflow 前馈网络和一个 Adam 优化器 。我们已经在超过包含10亿不同对图像的样本集中训练了分类器。...训练集由决策树分类器在SURF 视觉特征上的输出得到，并进行了几何验证，然后用于NearDup 系统的先前迭代。为了提高学习和每一对图像的收敛性，将 hamming 码字节进行异或运算后输入到输入层。...该分类器被调整到很高的准确率并且在人类标记的样本上达到了 99% 以上准确率。 SparkContext 也可以对训练过的网络进行推断。
CUDA 通过简化在英伟达平台上实现算法所需的步骤来帮助数据科学家。TensorRT 可编程推断加速器采用经过训练的神经网络，并对其进行优化以用于运行时部署。...在过去的几十年中，医学成像技术有了很大进步，增加了其在医疗中的使用量，并且需要更多的图像分析来确定医学问题。医学成像的进步和使用还意味着必须把大量数据从医疗器械传给医学专家进行分析。...图 4：直播时的图像识别 能效 随着深度学习加速器性能的提高，深度学习加速器的能耗也飞速增加。为深度学习解决方案提供 ROI 涉及了更多的层面，而不能仅仅看到系统的推断性能。...能耗增长会快速增加提供服务的成本，这推动了在设备和系统中对提高能效的需求。 例如，语音处理中通常需要海量处理来提供自然语音的智能应答。...为了减少开发者工作流，谷歌和英伟达近日发布了 TensorFlow 和 TensorRT 的集成。
在这篇文章中，机器之心对其中的重点内容进行了梳理。 主题介绍：使用 TensorFlow，可以将深度机器学习从一个研究领域转变成一个主流的软件工程方法。...将它们进行分类的最简单的方法就是使用 784 个像素作为单层神经网络的输入。...使用第二列权重，我们对第二个神经元进行同样的操作，直到第 10 个神经元。然后，我们可以对剩余的 99 个图像重复操作。...然后，我们需要一个额外的占位符用于训练标签，这些标签与训练图像一起被提供。 现在我们有了模型预测和正确的标签，所以我们计算交叉熵。tf.reduce_sum 是对向量的所有元素求和。...在教授语言模型预测单词的下一个字符是什么的例子中，Gorner 使用了 TensorFlow 中更高等级的 API。图中的 GRUCell 有着多层的循环神经网络层、两个门。
为了解决这一问题，近日，Google联合Deepmind开发出了在TensorFlow Lite和XNNPACK ML中的新特性和工具库。...图：现代移动架构中1x1卷积的推断时间对比 在现代的推理设备中（如XNNPACK），深度学习模型中1x1卷积的实现以及其他操作都依赖于HWC张量布局，其中张量的维数对应于输入图像的高度、宽度和通道(如红色...为了避免每次操作后在稀疏推理最优的CHW张量布局和标准的HWC张量布局之间来回转换，XNNPACK提供了几种在CHW布局中CNN算子的高效实现。...在许多可用的修剪技术中，Google的开发者建议使用量级修剪(可在TF模型优化工具包中获得)或最近引入的RigL方法。...此外，网络的稀疏程度影响着推理的速度和质量—— 从一个固定容量的稠密网络开始，Google研究者发现，即使在30%的稀疏度下，性能也会有适度的提高。
TensorFlow官方支持Python、C++、Go和Java接口，用户可以在硬件配置较好的机器中用Python进行实验，在资源较紧张或需要低延迟的环境中用C++进行部署。 性能。...虽然TensorFlow最开始发布时仅支持单机，在性能评测上并不出色，但是凭借Google强大的开发实力，TensorFlow性能已经追上了其他框架。...这样就得到了推断结果y。 训练图 计算图的第三个要素是训练图。为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。...为了确定正确预测项的比例，我们可以把布尔值转换成浮点数，然后取平均值。...，对机器学习和大数据很感兴趣，希望在“数据派”结交更多的朋友，互相学习，提高自己的水平。
实验和执行之间的转换要足够快，才能保证工程生产力，静态图像计算通过Python等高级灵活的语言来表示，同时图编译允许对特定目标进行准确度优化。 ?...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像是XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...TPU是与TensorFlow集成的，Google提供收费云端服务（Cloud TPU），同时通过TensorFlow Research Cloud（TFRC）项目，对想要提前使用TPU的机器学习专家进行补贴...就像Zak在演讲中所总结的一样： 我读研究生的时候，这些惊艳的应用大都还不可能实现——当人们对机器学习技术习以为常，然后开始做一些我们现在预见不到的事情，会是什么样呢？...第一批TensorFlow原生的产品会是什么样？”
目前 TensorFlow Lite 仍使用 CPU 浮点推断进行人脸轮廓检测 (非人脸识别)。未来会利用新的 GPU 后端，可以将 Pixel 3 和三星 S9 的推理速度提升 4~6 倍。...GPU 与 CPU 性能 在Pixel 3的人像模式（Portrait mode）中，与使用CPU相比，使用GPU的Tensorflow Lite，用于抠图/背景虚化的前景-背景分隔模型加速了4倍以上。...在能够为视频增加文字、滤镜等特效的YouTube Stories和谷歌的相机AR功能Playground Stickers中，实时视频分割模型在各种手机上的速度提高了5-10倍。 ?...对4个公开模型和2个谷歌内部模型进行基准测试的效果如下： 公共模型： MobileNet v1（224 x 224）图像分类 ( 专为移动和嵌入式视觉应用而设计的图像分类模型 ) 下载地址：https:...在推断每个输入时： 如有必要，输入将移至 GPU：输入张量（如果尚未存储为 GPU 内存）可由框架通过创建 GL 缓冲区或 MTLBuffers 进行 GPU 访问，同时还可能复制数据。
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