关于PyTorch和TensorFlow谁更好的争论，从来就没有停止过。 开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。 ?...PyTorch和TensorFlow究竟哪个更快？下面用详细评测的数据告诉你。 运行环境 作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。...GPU推理：使用谷歌云平台上的定制化硬件，包含12个vCPU、40GB内存和单个V100 GPU（16GB显存）。 ? 在测试过程中使用本地Python模块的timeit来测量推理时间。...与PyTorch相比，TensorFlow在CPU上通常要慢一些，但在GPU上要快一些： 在CPU上，PyTorch的平均推理时间为0.748s，而TensorFlow的平均推理时间为0.823s。...大多数基准测试的运行速度提升到原来的1.15倍。在某些极端情况下，推理时间减少了70％，尤其是在输入较小的情况下。
还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。 ? 然而还有一项不可忽略的因素，就是二者的实际性能。 没关系，不服跑个分？！...PyTorch和TensorFlow究竟哪个更快？下面用详细评测的数据告诉你。 运行环境 作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。...GPU推理：使用谷歌云平台上的定制化硬件，包含12个vCPU、40GB内存和单个V100 GPU（16GB显存）。 ? 在测试过程中使用本地Python模块的timeit来测量推理时间。...与PyTorch相比，TensorFlow在CPU上通常要慢一些，但在GPU上要快一些： 在CPU上，PyTorch的平均推理时间为0.748s，而TensorFlow的平均推理时间为0.823s。...大多数基准测试的运行速度提升到原来的1.15倍。在某些极端情况下，推理时间减少了70％，尤其是在输入较小的情况下。
-p $1:5901 建立本地和容器内的端口映射，本地端口 $1 是脚本的第一个参数，可以启动的时候自定义；5901是容器内的端口，作用：在容器内启动服务部署到5901端口，就可以在本地 通过 localhost...这种情况，一般是压缩包编码问题导致，在 unzip 时添加 -O 参数，参数值为：cp936（cp936 即 code page 936（代码页936）是以GBK（国标扩展字符集）为基础的编码）。...” tensorflow 官网中，tf1.15 只支持cuda10.0（也就是官方给你编译好的包只有基于cuda10.0的），而较新的显卡（比如 安培系列，A2000 A40等），只支持 cuda 11...如果想在 安培系列 显卡上使用 tf1.15，就只有自己重新编译安装 tf（不一定能成功，还贼麻烦），这里给大家分享一种方法：安装：nvidia tensorflow，这是英伟达官方出的一个开源项目，支持在...cuda11 上安装使用 tf1.15，与官方的 TensorFlow 1.15版本兼容。
安装好后就可以在cmd中使用conda指令了，cmd打开方式，windows键+R键，弹出输入框，输入cmd就进入了。也可以直接在windows搜索cmd点击运行。...安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU 1.2.0 新建TF2.0 GPU环境（使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6） conda create...=7 pip install tensorflow-gpu==2.0 TensorFlow1.15/1.14/1.13.1 gpu版本安装 conda install cudatoolkit=10.0...cudnn=7 pip install tensorflow-gpu==1.15 1.4 最后我们测试一个使用TF2.0版本方式写的线性拟合代码 把下述代码保存为main.py import tensorflow...后记 回复两个评论区问的较为多的问题： 新建tf环境了之后在安装，是必须的嘛？我几次都是直接在root里安装了 回复： 不新建环境直接安装时使用的是默认的环境安装。
在试图复现机器学习论文时，我们经常遇到哪些问题呢？新加坡机器学习工程师 Derek Chia 对此进行了总结。 ? 我最初接触机器学习时，花费了大量时间来阅读论文，并尝试实现。当然，我不是天才。...复现机器学习论文时的常见问题 复现过程中的常见问题如下所示： README 文件不完整或缺失； 未定义依赖项、代码存在 bug、缺少预训练模型； 未公开参数； 私有数据集或缺少预处理步骤； 对 GPU...README 文件不完整或缺失 如果一篇论文在发表时开源了代码，那么 README 就是你着手开始复现项目的文档之一。...例如，你可能注意到 requirements.txt 缺失，或者软件包版本未固定（如 tensorflow==2.2）想象一下当你发现 TensorFlow 版本是 1.15 而不是 2.2，原因只是作者没有指定版本时的爆炸心态吧...另外，TensorFlow 的 Model Garden 和 PyTorch 的 Model Zoo 也发展迅速（其中分别是 TensorFlow 和 PyTorch 团队构建的预训练模型）。
结果导致，过去几年深度学习社区一直依赖 CuBLAS、MKL、CuDNN 这样的高性能库来获得在 GPU 和 CPU 上的高性能代码。...在该案例中，图像的旋转对应着允许深层运算符混合的循环交换。 为了推动搜索过程，我们同样提供了一个集成的多线程、多 GPU 自动调优的库，它使用进化搜索来生成和评估数千种实现方案，并选择性能最好的方案。...下一步计划 该工具的出现让研究者与程序员们可以使用符号编写层，这种方式与论文中使用的，用以描述程序的简洁数学表达方式相同。...当计算无法调用已有的高性能库时，需要使用自定制的运算符，这通常需要很高的工程代价。当研究者发明了新的运算符时，这很常见：而这种运算符会使得运行性能大幅降低，导致其创新意义受限。...此外，即使存在这些框架可以使用的运行时调用库，对于用户的特定网络和数据集也无法提供最优的性能，因为它没有优化运算符之间的关系，也不存在对数据的大小和形状进行优化的工具。
之前一直在CPU上跑深度学习，由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受。最近在做图像的时候，实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下。...由于刚买的机器，环境都得自己摸索，瞎搞过很多次，也走过很多弯路，所以我就记录下从裸机安装深度学习环境的正确过程。（全程root用户哦！）...另外，我这里用的是阿里云，python下载很多东西都很快，如果是其他的服务或者物理机，有时候需要临时指定yum源，可以使用下面的命令： pip3 install xxx -i http://mirrors.aliyun.com....tar.gz tar zxvf libiconv-1.15.tar.gz cd libiconv-1.15 ....sudo pip3 install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image sudo pip3 install -U --pre tensorflow-gpu
首先在 C:\Users\×××目录中创建名为pip的文件夹（×××为用户名），然后在里面创建名为 pip.ini 的文件，最后在该文件中添加以下内容，保存即可。...×只表示CPU版本 2.pip install tensorflow-gpu # 1.×的GPU版本 3.pip install tensorflow==1.15 # 1....这里的安装步骤是我copy前辈的文章，我之前直接用的这条安装命令 pip install tensorflow，但是最后使用时，它提示我没有CUDA之类的东西，我查看安装的包时，发现tensorflow-cpu...与tensorflow-gpu都安装上，看完这篇博客后，才知道gpu也捆绑安装了，运行代码时，总是报红提示我缺少 “动态链接”等，好像使用GPU时需要安装 cuda8+cudnn5等，比较麻烦，小白的我未尝试...大致意思是，我的显卡支持GPU版本，所以提示我找不到一些库，如果想用gpu版本，请安装这些库，并且最后正确输出了Tensorflow的版本是1.15，无法使用gpu。
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库...cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...GPU来进行模型训练的。
第4章 表达式 C++ Primer 学习记录 昨天写博客时用的是博客园自带的 MarkDown编辑器，一点儿都不好用，插入代码块和段落缩进很难搞，传统的 MarkDown语法说四个空格或者一个 Tab...1.运算符的三个关键点：优先级、结合律、求值顺序。 2.在重载运算符时，运算对象的类型和返回值的类型可以改变，但运算对象的个数、运算符的优先级和结合律都是无法改变的。...，对于这些运算符，如果表达式指向并修改了同一个对象，将会引发错误并产生未定义的行为。...= 42) 7.对于递增/递减运算符，优先使用前置版本，因为后置版本需要在修改前将原始值存储下来，效率更低。 8.条件运算符的优先级非常低，在输出表达式中使用条件运算符时要在两端加上括号。...而且，此时的左移操作可能会改变符号位的值，是一种未定义行为。因此建议仅将位运算符用于处理无符号类型。 10.位异或运算符(^)，两个运算对象相同，结果为 0，反之为 1。
预处理指令以井号（#）开头，它们不是C语言的语句，因此不需要以分号（;）结尾。 二、预定义符号 在C语言中，预处理器提供了一些预定义符号（预定义宏），这些符号在编译过程中由编译器自动定义。...根据使用的包含符号，#include 可以引入系统头文件或用户自定义头文件。...四、宏定义中运算符详解 在C语言的宏定义中，#和##是两个特殊的预处理器运算符，它们用于处理宏参数和宏展开时的字符串处理。理解这两个运算符的作用可以帮助你更有效地利用宏来编写灵活且强大的代码。 1....##运算符（连接符） 功能：将宏参数进行拼接，通常用于将两个标记（token）连接成一个标记。 用法：在宏定义中，使用 ## 运算符将两个宏参数连接成一个新的标记。...2.宏的副作用 宏在展开时没有类型检查，可能导致意外的副作用。使用宏时应尽量小心。
TensorFlow 支持细粒度的网格层，而且允许用户在无需用低级语言实现的情况下构建新的复杂的层类型。子图执行操作允许你在图的任意边缘引入和检索任意数据的结果。这对调试复杂的计算图模型很有帮助。...用一个实用脚本，Caffe 上的模型可轻易地被转变到 Caffe2 上。Caffe 设计的选择使得它处理视觉类型的难题时很完美。...在本周三英伟达推出 Volta 架构的第一块加速卡 Tesla V100 后，Caffe 的开发者第一时间展示了 Tesla V100 在 Caffe2 上运行 ResNet-50 的评测。...与 TensorFlow 和 Theano 同样，CNTK 使用向量运算符的符号图（symbolic graph）网络，支持如矩阵加/乘或卷积等向量操作。...在用多个 GPU 解决非平凡图像（non-trivial image）识别任务时，它的速度与 Caffe 一样快。该框架在图像识别、欺诈检测和自然语言处理方面的表现出众。
pip install tensorflow==2.3 TensorFlow 2.0/1.15/1.14/1.13.1 gpu版本安装 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn...=7 pip install tensorflow-gpu==2.0 TensorFlow 2.0/1.15/1.14/1.13.1 cpu版本安装 pip install tensorflow==2.0...下面就可以对其进行测试，以 TensorFlow 2.3 的 gpu 版本举例，在“cmd”中输入： conda activate tf23 python 然后在 Python 命令行内以此输入： import...单击“hello.py”，就可以在右侧进行编辑代码了。输入第一行代码（要注意里面双引号要使用英语的符号，可以通过“Shift”键切换中英文符号）： print(“Hello Python”) ?...然后就是选择Python，在选择Python时，需要打开一个.py文件，出现下方Python环境信息： ? 最后一步就是运行（忘记了的同学翻一下上面对VSCode使用介绍）： 运行结果如下： ?
bin anaconda3/library/mingw-64/bin linux：export PATH=$PATH:/home/software/anaconda3/bin 此时配置完成 操作时主要是用...虚拟环境 conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定) 4,conda activate tensorflow 进入tensorflow...虚拟环境 5,安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号 # 版本1.1---》1.15 cuda 9及以下 # 版本2.0-》.......# for Python 3.* pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu...# for Python 3.* and GPU 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn
在CNTK中，网络会被指定为向量运算的符号图，运算的组合会形成层。CNTK通过细粒度的构件块让用户不需要使用低层次的语言就能创建新的、复杂的层类型。...Theano Theano支持大部分先进的网络，现在的很多研究想法都来源于Theano，它引领了符号图在编程网络中使用的趋势。Theano的符号API支持循环控制，让RNN的实现更加容易且高效。...TensorFlow TensorFlow支持Python和C++两种类型的接口。用户可以在一个相对丰富的高层环境中做实验并在需要本地代码或低延迟的环境中部署模型。...TensorFlow仅使用了cuDNN v2，但即使如此它的性能依然要比同样使用cuDNN v2的Torch要慢1.5倍，并且在批大小为128时训练GoogleNet还出现了内存溢出的问题。...另外，如果想要支持CPU和GPU，用户还必须实现额外的函数，例如Forward_gpu和Backward_gpu；对于自定义的层类型，还必须为其分配一个int类型的id，并将其添加到proto文件中。
1.15环境的配置： 其中，Tensorflow，CUDA，CUDNN均选择自己需要的版本来下载。...Tensorflow的安装：https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS Tensorflow-CUDA-CUDNN版本对照表： https://www.tensorflow.org...6.若是在Anaconda下面创建的环境，可以通过指定CUDA版本进行CUDA的安装，但是没有对应版本的CUDNN库，可以将下载的CUDNN解压，直接替换Anaconda-pkg里CUDNN的内容，CUDA...as tf a = tf.test.is_built_with_cuda() # 判断CUDA是否可以用 b = tf.test.is_gpu_available( cuda_only=False,...min_cuda_compute_capability=None ) # 判断GPU是否可以用 print(a) print(b) 四、DeepLabV3+_框架的配置与CityScapesScript
TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。...这只是 TensorFlow 可以做的冰山一角。许多问题，如优化具有数百万个参数的大型神经网络，都可以在 TensorFlow 中使用短短的几行代码高效地实现。...七、理解执行顺序和控制依赖 我们知道，TensorFlow 是属于符号式编程的，它不会直接运行定义了的操作，而是在计算图中创造一个相关的节点，这个节点可以用Session.run()进行执行。...每一次你在操作中使用一个张量时，操作将会定义一个对于这个张量来说的隐式的依赖。但是如果你同时也使用了变量，事情就变得更糟糕了，因为变量可以取很多值。...的梯度对标签是未定义的！
•修复Estimator中的错误，即构造函数中的参数不是对用户提供参数的深度复制。这个错误无意中使得用户在创建Estimator之后突变参数，从而导致潜在的未定义的行为。...•当配置GPU时，如果在configure脚本中存在请求，则可根据请求自动构建GPU，而不需要--config = cuda。 •修复CPU / GPU多项式中小概率的不正确采样。...这允许用户使用相同的[]-样式操作在Tensor的每个维度上选择任意索引，包括不相邻的索引和重复的索引。...•用负的padding将ZeroPad2d向后修复。 •添加虚拟tensor.data属性，为用户提供可解释的错误消息。 •修复Python3的原位划分。...•张量和变量中的关键字参数现在是一致的。 •当Magma不可用时修复torch.inverse。 •为ByteTensor添加逻辑非运算符。 •在分散/收集内核中添加设备判断提示。
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