混合精度在计算方法中结合了不同的数值精度。 使用精度低于FP32的系统可以减少内存使用，允许部署更大的网络。...DNNs的混合精度训练实现了两个主要目标: -减少需要的内存，使训练更大的模型或训练更大的小批量 -通过低精度算法降低所需资源，缩短训练/推理时间。 ?...本视频演示了如何在TensorFlow里训练ResNet-50与混合精度。 在这个视频中有五件重要的事情: 混合精度训练可以提高计算性能，并在保持训练精度的同时减少内存带宽。...充分利用了Tensor Cores在FP16中进行计算操作。 权重的主副本保存在FP32中，以避免在反向传播期间进行不精确的权重更新。...Tensor Core加速的最佳实践指南:使用8的倍数做为Linear层矩阵的大小, 和做为卷积通道的数量.。 ? NVIDIA官网关于混合精度的文档： ?
[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2....概述 Tf.distribute.Strategy 是一个可在多个 GPU、多台机器或 TPU 上进行分布式训练的 TensorFlow API。...Tf.distribute.Strategy 可用于 Keras，Model.fit等高级 API，也可用来分布自定义训练循环（以及（一般来说）使用 TensorFlow 的任何计算）。...来自 TensorFlow 如果要在协调器上运行，您需要使用 ParameterServerStrategy 对象来定义训练步骤，并使用 ClusterCoordinator 将训练步骤分派给远程工作者...2.6 其他策略 除上述策略外，还有其他两种策略可能对使用 tf.distribute API 进行原型设计和调试有所帮助。
但在本例中，为了简单起见，我们将对数据进行目视检查。 ? 准备数据 在这一步中，我们需要对加载的数据进行转换和处理，以便将其作为输入传递给深度混合学习模型，然后我们可以开始训练过程。...建立DHL模型和训练 我们将使用一个简单版本的深度混合学习架构来解决这个问题。如前所述，我们将使用带有后期融合技术的深度学习变体。模型架构是这样的: ?...同时，由于时间序列预测应该是区间预测而不是单点估计，我们将使用错误率来形成置信区间或置信带。我们可以看到误差带很宽，这意味着模型的置信度不高，可能会有一些预测误差。...，我们使用TensorFlow来形成模型并实现流。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
微信公众号：OpenCV学堂 猫狗识别概述 之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。...第一步 下载与安装tensorflow与object detection API模块tensorflow安装与配置执行下面的命令即可 Python –m pip install –upgrade tensorflow-gpu...第三步： 使用预训练迁移学习进行训练，这里我使用的是SSD mobilenet的预训练模型，需要修改pipeline config文件与提供的分类描述文件分别为 - ssd_mobilenet_v1_pets.config...差不多啦，Ctrl+C停止训练，使用下面的命令行导出模型： ? 导出之后，就可以使用测试图像进行测试啦！...第五步 模型使用，网络上随便找一张猫狗在一起的图像作为测试图像，通过下面的代码实现加载模型，调用tensorflow与opencv相关API函数读取模型与图像，运行代码测试结果如下： ?
为了做到以上功能我们需要使用一个代码实验室叫做TensorFlow for Poets，这是开始学习并且做图片分类相关工作一个的好方法。 ?...要通过TensorFlow for Poets训练一个图像分类器，我们只需要提供一样东西 ——训练数据。也就是一个有很多图像的图像目录： ?...我们有了训练数据后我们就可以开始训练分类器了，我们会使用TensorFlow来做这一步。...当然不是很长，事实上TensorFlow for Poets并不是从零开始训练分类器，它是从一个现有的叫做Inception的分类器开始训练的，Inception是谷歌最好的图像分类器之一，并且它是开源的...在TensorFlow for Poets里我们以Inception为基础，然后使用一个叫做再次训练的功能来调试使其更好地分辨我们的图像。
在今年的3月7号，谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版，随后又发布了Beta版本。...Resnet18结构 Tensorflow搭建Resnet18 导入第三方库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras...为了数据获取方便，这里使用的是CIFAR10的数据，可以在代码中直接使用keras.datasets.cifar10.load_data()方法获取，非常的方便 训练代码如下： import os...import tensorflow as tf from Resnet import resnet18 from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers...ResNet18网络结构，参数量是非常大的，有 11,184,778，所以训练起来的话，很耗时间，这里笔者没有训练完，有兴趣的同学，可以训练一下 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://
在今年的3月7号，谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版，随后又发布了Beta版本。...Resnet18结构 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] Tensorflow搭建Resnet18 导入第三方库 import tensorflow as tf from tensorflow...为了数据获取方便，这里使用的是CIFAR10的数据，可以在代码中直接使用keras.datasets.cifar10.load_data()方法获取，非常的方便 训练代码如下： import os import...tensorflow as tf from Resnet import resnet18 from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers...ResNet18网络结构，参数量是非常大的，有 11,184,778，所以训练起来的话，很耗时间，这里笔者没有训练完，有兴趣的同学，可以训练一下
今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。...▌前言 对于 JS 开发者来说这将是一件很开心的事，那就是终于可以在浏览器中进行人脸识别了！...但我经常也会被问到一个问题，在浏览器中是或否可以完全运行完整的人脸识别管道。 对此要感谢 tensorflow.js ！...现在回到比较两个人脸时的原始问题：我们将使用提取的每张人脸图像的描述符，并将它们与参考数据的人脸描述符进行比较。...使用欧几里得距离方法非常有效，当然你也可以选择任意类型的分类器。
到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进行训练。...使用 TensorFlow 的 dataset API 为 TensorFlow 的 RNN 语言模型重写数据读取 部分，以提高 I/O 效率。...python train_fluid_model.py 在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 TensorFlow 训练序列标注模型。...计算参数更新量，更新参数 | to 1 PaddleFluid使用多GPU卡进行训练 在 PaddleFluid 中使用多个 GPU 卡以数据并行的方式训练需要引入 parallel_do...中使用多GPU卡进行训练 在 TensorFlow 中，通过调用 with tf.device() 创建一段 device context，在这段 context 中定义所需的计算，那么这 些计算将运行在指定的设备上
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。...使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。 微调模型是用于特征提取的冻结的卷积基，将其顶部的几层“解冻”，并将这几层和新增加的Dence层一起联合训练。...比如上述：训练好的卷积基可以说我们训练好的Vgg网络，我们丢掉后面的分类器，接上我们自己想要的分类器，比如说添加一个Dense层等等，然后再重新训练的时候，不让我们的vgg网络的变量参加训练，只训练我们的分类器...因为我们打算使用自己的分类器（只有两个类别：cat和dog），所以不用包含。...input_shape：输入到网络中的图像张量（可选参数），如果不传入这个参数，那么网络可以处理任意形状的输入 import tensorflow as tf from tensorflow import
背景 上一篇 《TensorFlow 入门：求 N 元一次方程》根据官网的入门教程，使用基础的 API 稍作修改解决了 N 个数据的权重问题，再继续看官网后面的教程，有一篇 高级 API 入门教程教我们如何使用...，通过 30 组测试集来对训练效果进行测试，与训练时一样，同样构建一个数据输入函数 get_test_inputs，将数据和结果传入，使用 classifier.evaluate 对数据进行测试： #...那么未来对于单个输入数据，我们怎么使用训练好的模型对其进行分类呢？...学会使用 DNN 分类器之后，如果有一些数据，有几个输入特征值，需要将其分类，就可以采用 DNN 分类器很方便地对其进行处理，前提是训练的数据集数量足够，这样才能达到比较好的训练效果。...参考资料 tf.contrib.learn Quickstart 04：一文初探 Tensorflow 高级 API 使用（初学者篇）
这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/...od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') 模型使用...detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dict 下面就是通过opencv来读取一张彩色测试图像，然后调用模型进行检测与对象分割
请注意 FLOPs 的计算先假定纯粹的加乘混合（fused multiply-add /FMA）运算指令记为两个运算，即使它们都只映射到一个处理器指令中。...而在 V100 上，我们测试的是张量 FLOPs，它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行：以 FP16 的精度执行矩阵乘法，而以 FP32 的精度进行累加。...TensorFlow TensorFlow 是一个谷歌维护的开源深度学习框架，它使用数据流图进行数值计算。...性能 为了度量性能，我们需要重复执行模型的训练，然后再记录每次运行的时钟长度，直到估计的时间误差低于特定值才停止。...训练过程大概有 1300 万的训练样本，且我们使用重叠的窗口进行序列分析。
它们旨在加速人工智能训练和推理，并且很容易使用TensorFlow和PyTorch框架中的自动混合精度特性。开发人员只需向TensorFlow项目添加两行代码，就可以实现3倍的培训速度。...;NVIDIA驱动418.67;基于自动混合精度和XLA编译器的TensorFlow批量大小4和序列长度128用于所有测试平台。...表3:NCF上的推理 CPU服务器:单插槽Xeon Gold 6240@2.6GHz;内存384 gb的系统;使用Intel的TF Docker容器版本1.13.1在TensorFlow上为NCF使用Intel...XLA编译器的TensorFlow批处理大小:CPU 2048, T4 1048576;精度:CPU采用FP32, T4采用混合精度。...为了推动人工智能的快速发展，英伟达与生态系统进行了深入的合作，并不断优化软件，包括TensorFlow、Pytorch和MxNet等关键框架，以及TensorRT和TensorRT推理服务器等推理软件。
图 2.2.1：混合精度训练流程。 我们在 FP32 中进行试验，即激活函数、权重、梯度及所有的运算都存储在单精度中。对选定的部分任务进行混合精度比较分析。 3....TensorFlow 和 PyTorch 在本实验的 CPU 上具有较小的差异，但混合精度略高。 ? 表 6.2.2：NCF 任务混合精度训练与单精度训练的比较。 ?...图 6.2.7：NCF 任务混合精度与单精度训练速度对比。 ? 图 6.2.8：NCF 任务混合精度与单精度 GPU 内存使用时对比。...此外，对于自然语言处理任务，我们已经证明，深度学习模型在以混合精度进行训练时可以加快训练速度，同时不损失准确率。...我们期待在用官方 API 构建模型时，使得已有机器学习框架将混合精度作为一个内置特性来实现。
中文官方地址我放附录了，我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可，在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝，模型量化了。...由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程，所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试（包括精度，速度，模型大小）。.../checkpoint/variable.ckpt-100000" MAX_ITER = 100000 构建我们的训练网络，这里使用LeNet，想使用其他网络或者自己的网络相应修改即可。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?
昨天已经使用tflite测试了训练后量化，所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...在训练中引入量化的操作要复杂一些，首先训练时在损失计算后面，优化器定义前面需要引入tf.contrib.quantize.create_training_graph()。...我在测试的时候模型掉了大约四个点，我们可以大概想一下为什么这里精度掉得还是比较多，可能对于Mnist数据集来说LeNet已经算是一个大模型了，所以训练后量化比训练时量化表现更好。...并且这个模型再训练10w轮，量化后模型的精度可以降低到2个百分点。
AiTechYun 编辑：chux 在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。...PoseNet运行在TensorFlow.js上任何拥有普通摄像头的桌面或手机的人都可以在网络浏览器中体验这项技术。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会离开用户的计算机。...在高层次上，它会影响姿态估计的准确性和速度。的下部的输出的值大步精度越高，但速度慢的速度，更高的值更快的速度却降低了精度。查看输出步幅对输出质量的影响的最好方法是使用单姿态估计演示。...使用PoseNet的单人姿势检测器管道 需要注意的一个重要细节是研究人员训练了ResNet和PoseNet的MobileNet模型。
4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.2 Multi-slot embedding 4.1.3 具体实现 4.2 多节点训练 4.3 混合精度训练...注意：多节点训练和混合精度训练可以同时使用。 4.1 模型并行训练 HugeCTR 原生支持模型并行和数据并行训练，使得在 GPU 上训练非常大的模型成为可能。...有关更多信息，请参阅DCN 多节点训练样本。 4.3 混合精度训练 混合精度训练已成为在保持模型精度的同时实现进一步加速的常用技术，可以帮助我们改善和减少内存吞吐量占用。...可以使用配置文件启用混合精度训练。 图 5：算术下溢 图来自源码。 4.4 SGD 优化器和学习率调度 学习率调度允许用户配置其超参数，包括以下内容： learning_rate：基础学习率。...使用我们的 HugeCTR Python API 进行训练后，您可以获得密集模型、稀疏模型和图形配置的文件，这些文件在使用该hugectr2onnx.converter.convert方法时需要作为输入
Adelaide 论文名称：Unsupervised Scale-consistent Depth Learning from Video 原文作者：Jia-Wang Bian 内容提要 我们提出了一个单目深度估计器...SCDepth，它只需要无标记的视频进行训练，并能在推断时进行尺度一致的预测。...，并在KITTI和NYUv2数据集中显示了高质量的深度估计结果。...此外，由于具有尺度一致的预测能力，我们证明了我们的单目训练深度网络很容易集成到ORB-SLAM2系统中，以实现更鲁棒和准确的跟踪。...本文提出的hybrid Pseudo-RGBD SLAM在KITTI中显示了令人信服的结果，并且不需要额外的训练就能很好地推广到KAIST数据集。最后，我们提供了几个定性评价的演示。
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