PyTorch的第二个关键特性是动态计算图 PyTorch的计算图是在运行过程中被定义的，因此在程序运行时系统生成了计算图的结构。...Tensorflow的计算图则是先定义后运行，我们先在（计算）图结构中定义条件和迭代，这就好像在运行之前先将完整的程序写好，因此Tensorflow的灵活性更差些。...因为任何的控制流语句只在构建计算图时运行一次，但是一种更简洁的方法是使用动态计算图来代替。 动态计算图可以在运行过程中根据需要进行构造与重构，这种代码更为直接。...动态计算图可以在运行时根据需要进行构建和重建，而命令式编程会在运行时就执行计算，定义计算图操作和编译操作之间并没有什么区别。...现在，Tensorflow在网上提供了关于机器学习库的优秀文档，所以它仍然是初学者入门的最佳选择，因为它是以分布式计算为核心构建的，在生产实践中变现优良。
TensorFlow 2.0中引入了更加易用的Keras API，使得构建神经网络模型变得更加简单和直观。...PyTorchPyTorch由Facebook开发，也是一个流行的深度学习框架，具有以下特点：动态计算图：与TensorFlow不同，PyTorch使用动态计算图，这意味着计算图是在运行时构建的，可以根据需要进行修改...PyTorch:PyTorch使用动态计算图，允许在运行时构建和修改计算图，使得它更适用于动态模型和实验性研究。PyTorch的API设计更接近Python语言，更加灵活和自然。...性能和扩展性TensorFlow:TensorFlow在生产环境中通常表现出色，尤其是在大规模部署和分布式训练方面。通过TensorFlow Serving等工具，可以轻松部署和管理模型服务。...最佳实践和建议TensorFlow:适合于需要高性能、大规模部署和工业级应用的场景。适合那些已经熟悉Python和机器学习基础知识的开发者。
TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...之后，GPU 0会计算更新的模型，再将更新的模型传输到GPU 2中；接着GPU 0把模型传输到GPU 1，同时GPU 2把模型传输到GPU 3。 CNTK：使用MPI作为GPU之间的数据通信方法。...MXNet：同样将mini-batch样本分配到所有GPU中，每个GPU向前后执行一批规模为M/N的任务，然后在更新模型之前，将梯度汇总。 TensorFlow：在每个GPU上放置一份复制模型。...因此本评测结果仅仅是基于作者对这些工具用法的理解，不保证是最佳配置下的结果。 评测中的深度学习软件版本和相关库如表1所示。 ?...然而，TensorFlow在CPU端进行梯度聚合和模型更新，这不仅需要很多时间通过PCI-e传输梯度，而且还使用单个CPU更新串行算法中的模型。因此TensorFlow的伸缩性不如其他工具。
TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...之后，GPU 0会计算更新的模型，再将更新的模型传输到GPU 2中；接着GPU 0把模型传输到GPU 1，同时GPU 2把模型传输到GPU 3。 CNTK：使用MPI作为GPU之间的数据通信方法。...MXNet：同样将mini-batch样本分配到所有GPU中，每个GPU向前后执行一批规模为M/N的任务，然后在更新模型之前，将梯度汇总。 TensorFlow：在每个GPU上放置一份复制模型。...因此本评测结果仅仅是基于作者对这些工具用法的理解，不保证是最佳配置下的结果。 评测中的深度学习软件版本和相关库如表1所示。...然而，TensorFlow在CPU端进行梯度聚合和模型更新，这不仅需要很多时间通过PCI-e传输梯度，而且还使用单个CPU更新串行算法中的模型。因此TensorFlow的伸缩性不如其他工具。
YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平，而且通过负反馈环路机制，它在异步设置的运行中表现得更好。...异步动态和闭环 YellowFin 斯坦福大学近期的研究表明，异步可以造成动量。这意味着异步运行时，系统中的整体动量一定会超过为优化器提供的算法中的动量值，因为其中多出了异步引发的动量。...在新的研究中，研究人员第一次指出总动量是可以被计算的。下图左侧显示了斯坦福大学的计算方式在同步运行时符合算法值。而在异步系统中，动量总数永远都会大于算法值（右侧） ?...结论 YellowFin 是动量 SGD 的自动调谐器，它可以与业内最佳、对每个变量使用单独学习率的适应性方法相媲美。在异步设置中，它使用了一种全新的闭环设计，可显著减少迭代次数。...在大型 ResNet 和 LSTM 模型中，我们展示了 YellowFin 的迭代次数小于 Adam，在同步设置中最多快 2.8 倍，在异步设置中快 2.7 倍。
一个值得提及的成就是在 TensorFlow 和 PyTorch 中实现的卷积神经网络在 ImageNet 上都达到了当前最佳的表现。...你可以将张量看作是下图所示的多维数组。 ? 机制：动态图定义与静态图定义 TensorFlow 框架由两个核心构建模块组成： 一个用于定义计算图以及在各种不同硬件上执行这些图的运行时间的软件库。...与外部世界的所有通信都是通过 tf.Sessionobject 和 tf.Placeholder 执行，它们是在运行时会被外部数据替换的张量。例如，看看以下代码段： ?...使用 PyTorch 时，在最新的 1.0 稳定版中，生产部署要容易一些，但它没有提供任何用于在网络上直接部署模型的框架。你必须使用 Flask 或 Django 作为后端服务器。...所有的层都首先在 __init__() 方法中声明，然后在 forward() 方法中定义输入 x 在网络所有层中的遍历方式。
介绍 策略设计模式是一种 行为设计模式 ，它允许您通过将对象封装到不同的策略中来动态更改对象的行为。此模式使对象能够在运行时从多个算法和行为中进行选择，而不是静态地选择一个。...它提供了一种在运行时封装和交换对象行为的灵活方式，使代码更具适应性和更易于维护。在本节中，我们将深入探讨策略设计模式，讨论其定义、组件及其工作原理。...策略设计模式的实际应用示例 策略设计模式的一个例子是在音乐流媒体服务中，不同的订阅层有不同的定价模型。每个订阅层都可以有不同的定价策略，封装其独特的定价逻辑。...购物车应用程序可以使用策略设计模式将信用卡、贝宝和加密货币支付方法封装到可以在运行时交换的单独策略中。应用程序的支付处理系统会将支付处理逻辑委托给当前支付方式的策略，允许轻松修改和扩展支付处理逻辑。...实现具体类，这些类提供接口中定义的行为的特定实现。 定义一个上下文类，它保存对接口的引用并在需要时调用它的方法。 修改上下文类以允许在运行时动态交换具体实现。
最初，Theano、Caffe、MXNet、TensorFlow 和 CNTK 等很多流行的深度学习框架使用的是基于图的方法。...但是，这种方法导致难以调试模型以及实现具有变化图（changing graph）的动态模型（如 RNN）。...所以，针对这种方法的局限性，深度学习模型的 Eager Execution 成为了深度学习研究领域的主流方法。...在 EagerPy 中，所有运算都成为了张量对象（tensor object）上可用的方法。这样就可以按照它们的自然顺序（x.square().sum().sqrt()）来链接操作。...即使具有类型注释，Python 仍然是一种动态类型化的编程语言，并且当前在运行时会忽略所有类型注释。但是，我们可以在运行代码之前通过静态代码分析器检查这些类型注释。
其 Pythonic 设计方法和动态计算图使其成为研究社区的首选。...TensorFlow 采用静态计算图，而 PyTorch 提倡动态计算图。 TensorFlow 在 TensorFlow 中，首先定义计算图。只有设置好图表后，您才能在会话中运行它并输入数据。...相反，PyTorch 的动态特性更加灵活，特别有利于研究。 部署与集成 在考虑部署时，尤其是在生产环境中，框架与各种平台的兼容性和易于集成变得至关重要。...ONNX 兼容性：PyTorch 模型可以导出为 ONNX（开放神经网络交换）格式，这确保了深度学习框架之间的互操作性以及在各种平台上更轻松的部署。...选择 在 TensorFlow 和 PyTorch 之间进行选择并不是要选择“最佳”框架，而是要找到最符合您需求的框架。这两个框架都具有独特的优势，并且在解决其最初的局限性方面取得了重大进展。
开发人员可以直接在 TensorFlow 框架中使用 TensorRT 来优化基于人工智能的服务交付模型。...TensorRT 可以从包括 Caffe2、MXNet 和 PyTorch 在内的各种框架中导入开放神经网络交换 ( ONNX ) 模型。...然后在运行时可以用较低精度的数学来实现，通常选择 FP16，从而获得改良的吞吐量、效率甚至延迟。保持高准确率对于最佳用户体验至关重要。...如果吞吐量和延迟之间缺乏适当的平衡，结果会是较差的客户体验、服务等级协议（SLAs）缺失，以及服务可能出现故障。 娱乐业长期以来一直把吞吐量作为关键性能指标，尤其是在动态广告投放中。...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。
在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前，让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。...一旦我们获得了性能最好的模型，我们通常会把它放在某个存储中，然后把它扔给it和运营团队，他们的工作是将模型作为预测服务部署到生产环境中。 ML操作陷阱——这种方法有什么问题?...在ML管道的每次执行时，都必须对其进行持续监视和验证。 这个步骤也用于模型训练之前，以决定我们是否应该重新训练模型或停止管道的执行。...在服务部署组件中，我们感兴趣的是通过最小化响应延迟和最大化吞吐量来响应可变的用户需求。...管道编排组件:目前，手工流程在许多用例中非常普遍。当模型由于静态数据分布而很少更改时，这可能就足够了。但在实践中，这种情况很少发生。数据通常是动态的，模型在实际部署时经常会中断。
现在，一旦我们有了要部署的模型，让我们看看 Nvidia Triton 推理服务器，这是在 NVIDIA AI 平台上部署模型的最佳方式。...Triton 推理服务器通过提供服务解决方案来解决这些挑战，通过该服务解决方案，您可以在运行模型的同时，保持对模型的管理。与应用程序逻辑不同。...Triton 推理服务器有许多建模技术，例如运行同一订单的多个实例以增加吞吐量或在运行时动态创建批次，或更改模型以便一个模型的输出作为另一个模型的输入。...开发人员可以利用这些调度技术来提出在 Nvidia 平台上运行模型的最佳方式。最重要的是，支持所有流行的框架，TensorRT、tensorflow、Pytorch 等。...另外一个通过 A/B 根文件系统冗余，您可以维护两个同时包含内核和内核 dtb 的根文件系统，并且在一个插槽上运行时，您可以尝试更新未运行的插槽，如果更新失败，您始终可以从一个好的插槽启动，因此它提供一种在现场设备中升级设备的非常安全的方法
目标： 在不同的基础设施上轻松、可重复、可移植的部署ML 堆栈（例如，在笔记本电脑上进行试验，然后转移到本地集群或云） 部署和管理松散耦合的微服务 按需扩容 包含的服务： 数据准备 模型训练， 预测服务...(工作流中最难的部分之一是为模型寻找最佳的超参数。机器学习模型的性能与超参数直接相关。...（确保我们的模型在训练和预测过程中行为始终一致，转换过程在实验阶段和生产阶段必须相同） 2、训练ML模型 3、服务模型以进行在线预测或以批处理模式进行 4、监督模型的性能，并将结果UI展示(带有模型详细信息...此外，KFServer是在 KServe 中使用预测 v1 协议实现的 Python 模型服务运行时， MLServer使用 REST 和 gRPC实现了预测 v2 协议。...这些模型服务运行时能够提供开箱即用的模型服务，但您也可以选择为更复杂的用例构建自己的模型服务器。
二.动态图的良好支持 Tensorflow运行必须提前建好静态计算图，然后通过feed和run重复执行建好的图。...但是Pytorch却不需要这么麻烦：PyTorch的程序可以在执行时动态构建/调整计算图。相对来说，pytorch具有更好的灵活性。...这得益于PyTorch直接基于 Python C API 构建的 Python 接口。 TensorFlow饱受诟病的痛点就是只支持静态图模型。也就是说，在处理数据前必须预先定义好一个完整的模型。...因此，很多项目转而采用了PyTorch等支持动态图模型的框架，以便在运行程序的时候动态修正模型。...三.易于Debug Pytorch在运行时可以生成动态图，开发者就可以在堆栈跟踪中看到哪一行代码导致了错误。你甚至可以在调试器中停掉解释器并看看某个层会产生什么。
这些都可以看出TensorFlow在不断扩张版图，它不只是一个框架提供一些API供用户调用，也同时在围绕着算法推出各种配套服务。...假设需要训练图3中的神经网络，其中节点b和e是网络参数，machine 0和machine 1构成了模型并行，machine01和machine23构成了数据并行，中间的是参数服务器，用于收发参数。...的device 0和device 1之间交换网络的输入输出，因此，在实现神经网络时一般需要将网络参数放在称为ps的job中，从而在网络运行时自动的更新参数。...在parameter server的使用上，pd针对一个网络可以拥有多个参数服务器ps，每个ps负责一部分的网络参数，与所有的trainers进行交换数据，如下图所示。 ?...) [8] 谷歌发布深度学习库TensorFlow Fold，支持动态计算图 [9] TensorFlow Mobile [10] 宣布 TensorFlow 1.0 [11] MXNet设计和实现简介
TensorFlow的常量在构建计算模型时就已经存在，在运行计算时并不需要任何输入。...这里输出的是一个节点的对象信息。因为到这里还没有执行第二项工作——运行计算模型图。只有在运行时，才会使用到节点真实的值 3.0 和4.0。...占位符可以等到模型运行时再使用动态计算的数值： a = tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) adder_node = a...虽然进行简单的线性回归计算并不需要用到太多的TensorFlow代码，但是这仅仅是一个用于实例的案例，在实际应用中往往需要编写更多的代码实现复杂的模型匹配运算。...在一个实例中，我们希望使用单独的验证和测试数据集来避免过度拟合。
是一款开源软件，可自由使用和修改。 已被广泛应用于众多项目中。 PyTorch 缺点 需要依赖第三方工具来进行模型的可视化。 在生产环境中部署时需要 API 服务器的支持。...在下面中，张量可以被看作是多维的数组。 动态图与静态图的界定 TensorFlow 框架由两个核心组件构成： 一个用于在多种硬件上执行计算图的运行环境。 一个用于生成这些计算图的库。...计算图是一种用于表达计算过程的有向图，它带来了多项优势。在数据结构中，图由边和顶点组成，顶点通过有向边两两相连。 在 TensorFlow 中，计算图是在代码执行过程中静态构建的。...tf.Session 对象和 tf.Placeholder 用于在运行时接收外部数据，并且是与外部环境进行交互的关键。例如，下面这行代码就展示了这种用法。...本质上，使用 TensorFlow 在 PyTorch 已经实现的功能上进行复制，需要付出更多的努力。以下是一个代码示例，演示了在 PyTorch 中为模型搭建分布式训练的简便性。
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