以下程序展示了如何使用log_device_placement这个参数。...虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但是利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。...使用这种分布式方式时，在每一个计算服务器上都会创建一个独立的tensorflow计算图，但不同计算图中的相同参数需要一种固定的方式放到同一个参数服务器上。...第一部分将给出使用计算图之间分布式实现异步更新的tensorflow程序。
为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。...以下程序展示了如何使用log_device_placement这个参数。...''' 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...以下样例介绍了如何在运行时设置这个环境变量。 # 只使用第二块GPU（GPU编号从0开始）。
2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。...一般你不需要显式指定使用CPU还是GPU，TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU，TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作。...为了让TensorFlow使用这些 GPU，开发者可以用with tf.device()语句将Operation明确指派给特定的CPU或GPU 来执行。
本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图 示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。...本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...下面的程序展示了如何使用log_device_placement这个参数。...虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...深度学习训练并行模式 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。
为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。...本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...下面的程序展示了如何使用log_device_placement这个参数。...以下代码给出了一个使用allow_soft_placement参数的样例。 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。...02 深度学习训练并行模式 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。
由于GitHub的访问不是很稳定，速度经常很慢，这就给某些需要编译TensorFlow的同学带来了问题，因为TensorFlow主代码库放在GitHub上，更麻烦的是TensorFlow有很多第三方依赖库也在.../tensorflow.git Cloning into 'tensorflow'... fatal: unable to access 'https://github.com/tensorflow/tensorflow.git.../': LibreSSL SSL_connect: Operation timed out in connection to github.com:443 这时候我们可以使用gitee镜像 (python3.7...Compiling src/qc8-igemm/gen/4x16c4-minmax-fp32-aarch64-neondot-cortex-a55.S; 0s local 当然大家可以选择自己熟悉的GitHub镜像来加速对...TensorFlow的编译，CNPM只是其中的一个选择
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...简单范例 使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。...import tensorflow as tf #定义计算图 g = tf.Graph() with g.as_default(): hello = tf.constant('hello',name...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow实现分布式并行计算。...但表达成计算图，我们却要10多行代码。为啥TensorFlow还要用计算图来表达算法呢？当然计算图会非常直观，但主要原因是为了分布式并行计算。
用numba.jit加速求平方和 numba中大部分加速的函数都是通过装饰器（decorator）来实现的，关于python中decorator的使用方法和场景，在前面写过的这篇博客中有比较详细的介绍，...在这个计算结果中，使用了即时编译技术之后，求解的时间几乎被压缩到了微秒级别，而循环求和的方法却已经达到了秒级，加速倍数在 10^5 级别。...因此，这个图给我们的提示信息是，使用即时编译技术之后，加速的倍率大约为 10^2 。这个加速倍率相对来说更加可以接受，因为C++等语言比python直接计算的速度在特定场景下大概就是要快上几百倍。...而基于SIMD的向量化计算技术，也能够在向量的计算中，如向量间的乘加运算等场景中，实现巨大的加速效果。...这都是非常底层的优化技术，但是要分场景使用，numba这个强力的工具并不能保证在所有的计算场景下都能够产生如此的加速效果。
计算图中的节点和边直接可视化，它会根据每个 Tensorflow 计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图，使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没。...除了显示 Tensorflow 计算图的结构，Tensorflow 还可以展示 Tensorflow 计算节点上的信息进行描述统计，包括频数统计和分布统计。...除了手动的通过 TensorFlow 中的命名空间来调整 TensorBoard 的可视化效果图，TensorBoard 也会智能地调整可视化效果图上的节点.TensorFlow 中部分计算节点会有比较多的依赖关系...,如果全部画在一张图上会便可视化得到的效果图非常拥挤.于是 TensorBoard 将 TensorFlow 计算图分成了主图(Main Graph)和辅助图(Auxiliary nodes)两个部分来呈现...注意 TensorBoard 不会保存用户对计算图可视化结果的手工修改，页面刷新之后计算图可视化结果又会回到最初的样子。 ? ?
三、使用 ARM FPU 加速浮点计算 1....在上一节中我们使用fplib软件库来计算浮点数，但是fplib终归还是软件方式，每个计算函数的实现都是通过很多的指令去完成计算，并且最终的程序中还会把函数链接进可执行程序，导致程序体积变大。...ARMCC编译器如何开启FPU MDK编译器开启FPU的方法非常简单，如图： ?...同样，对之前的测试代码编译，查看反汇编结果，可以看到使用了浮点操作全部使用了FPU相关指令。 ? 四、使用Julia测试FPU加速性能 1....最后放上好看的Julia分形图： ?
技术背景 一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架，但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数，这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU...的计算中。...，因此这里我们可以直接使用numpy的equal函数之后在做一个sum即可得到我们需要的Hamming Distance，如果再除以一个数组长度，那么就是Normalized Hamming Distance...总结概要 本文通过对比Jax和Numpy计算Normalized Hamming Distance的过程来对比了Jax所实现的Numpy的GPU版本所带来的加速效果。...但是在规模较大的输入场景下，GPU的并行加速效果简直无敌，而且几乎没有改动原本Numpy的函数接口。
这样一来，对于每一个样例，我们都需要一个新的计算图，这种问题我们需要使用构建动态计算图的能力才能够解决。这种问题我们可以叫它多结构输入问题，因为这个问题中计算图的动态需求是输入带来的。...这一点使得无数使用者在不同语言的切换中纷纷投向TensorFlow、MXNet的怀抱。...计算完毕。 那这个算法的效果怎么样呢？它在TreeLSTM的实验中，8核英特尔CPU的可以加速20多倍，而英伟达GTX-1080上可以加速100倍左右。...而且TensorFlow Fold目前只支持TensorFlow 1.0版本，但只有尽快支持所有版本，才能让更多的用户使用上。...未来将会如何，诸君尽请期待。 （可自由转载，注明来源和作者即可。 ）
昨天，TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」，可以将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为TensorFlow的计算图（Graph）代码。...在不使用Eager Execution的情况下，编写TensorFlow代码需要进行一些元编程——先编写一个创建计算图的程序，然后稍后执行该程序。这就比较麻烦了，尤其是对新手来说。...最后，AutoGraph可以让你在GPU或者云端TPU等加速器硬件上使用动态模型或者重度控制流模型，用大数据训练大型模型时这是必须的。...AutoGraph和Eager Execution 在使用eager execution时， 你仍然可以用tf.contrib.eager.defun来把部分代码转换为计算图，需要使用图形TensorFlow...将来，AutoGraph将和defun无缝集成，以在eager-style的代码中生成计算图。届时，你可以通过把eager代码转换为计算图片段来使用AutoGraph加速。
静态图模式存在编译耗时，如果函数无需反复执行，则使用静态图加速可能没有价值。...可以针对需要优化的模块进行图编译加速，保持其他部分的动态图灵活性。jit修饰的部分始终以静态图模式运行。当需要对Tensor的某些运算进行编译加速时，可以在其定义的函数上使用jit修饰器。...通过对想要进行性能优化的部分进行图编译加速，而保持其他部分仍使用解释执行方式，保持动态图的灵活性。被jit修饰的部分始终会以静态图模式进行运行。...需要对Tensor的某些运算进行编译加速时，可以在其定义的函数上使用jit修饰器。...详细阐述了切换运行模式的方法,包括使用jit装饰器对部分函数进行图编译加速,以及利用JitConfig选项进一步优化静态图的编译和执行。
PyTorch采用动态计算图，比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导，使用者在修改神经网络，比如说新加一层时，不需要像在其他框架中一样全部推倒重来。...在这些情况下，不同的输入具有不同的计算图，无法自然地批处理到一起，导致处理器、内存和高速缓存利用率都很差。 今天，我们发布了TensorFlow Fold来应对这些挑战。...“动态批处理”使这些成为可能，我们在论文《带有动态计算图的深度学习》中有详细介绍。 ? △ 此动画显示了使用了动态批处理的递归神经网络。...TensorFlow Fold库最初将从每个输入构建单独的计算图。因为各个输入可能具有不同的大小和结构，计算图也一样。...我们希望TensorFlow Fold对于在TensorFlow中使用动态计算图来实现神经网络的研究人员和从业者将是有用的。 论文地址：https://openreview.net/pdf?
这样一来，对于每一个样例，我们都需要一个新的计算图，这种问题我们需要使用构建动态计算图的能力才能够解决。这种问题我们可以叫它多结构输入问题，因为这个问题中计算图的动态需求是输入带来的。...这一点使得无数使用者在不同语言的切换中纷纷投向TensorFlow、MXNet的怀抱。...计算完毕。 那这个算法的效果怎么样呢？它在TreeLSTM的实验中，8核英特尔CPU的可以加速20多倍，而英伟达GTX-1080上可以加速100倍左右。...而且TensorFlow Fold目前只支持TensorFlow 1.0版本，但只有尽快支持所有版本，才能让更多的用户使用上。...未来将会如何，诸君尽请期待。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25216368
文章内容：TensorFlow 图和会话 计算图 在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。...在 TensorFlow 中，系统会自动维护一个默认的计算图，可以通过 tf.get_default_graph 方法来获取当前默认的计算图。...import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") # 通过 a.graph 可以获取张量 a 所属的计算图，由于没有手动指定，所以它应该与默认的计算图是一个...当使用分布式TensorFlow时，此选项允许您指定计算中要使用的计算机，并提供作业名称，任务索引和网络地址之间的映射。...当这样编程时，你可以使用完全独立的Python进程来构建和执行图，或者你可以在同一个进程中使用多个图。
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