运行 Stable Diffusion 推荐配置 内存: 不低于 16 GB DDR4 或 DDR5 存储: 不低于 10 GB 可用空间 GPU: 不低于 6 GB 显存 N 卡 如果硬件达不到要求，...当前的开发主机配置为: 2.9 GHz 8-Core Intel Core i7 16 GB 2666 MHz DDR4 250 GB SSD 由于没有 GPU，生成图片时，需要多等待一会儿。...2. macOS 上运行 Stable Diffusion 安装 anaconda brew install --cask anaconda 配置 PATH echo 'export PATH=/usr...修改运行参数，跳过 GPU 检测，参考[1] export COMMANDLINE_ARGS="--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test...但本篇主要描述的是在无 GPU 情况下，在 macOS 下运行 Stable Diffusion，因此在此仅输入 bird ，进行测试。生成的图片如下图: 4.
本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...激活 TPU 静态输入 Batch Size 在 CPU 和 GPU 上运行的输入管道大多没有静态形状的要求，而在 XLA/TPU 环境中，则对静态形状和 batch size 有要求。...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。...GTX1070 和在 Colab 上运行 TPU 的训练速度，结果如下。...在 CPU 上执行推理 一旦我们获得模型权重，就可以像往常一样加载它，并在 CPU 或 GPU 等其他设备上执行预测。
对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。...在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过 PCIe 总线和 CPU 内存。...; } 使用下面的函数可以获得 GPU 设备的名称： std::string FirstGpuDeviceName(tensorflow::Session* session) { // Gets device... found"; } 现在，用户可以创建一个 tensorflow::Session::CallableHandle 的实例，这个类封装了如何在 GPU 上运行带有输入和输出的 TensorFlow 图的方法...显然，人们希望 GPU 能尽可能长时间地异步运行以减少 CPU 造成的阻塞。幸运的是，用户可以访问内部的 TensorFlow CUDA stream。
现在，如果你不想花费时间和钱在GPU上，就使用云上的GPU VM。 使用带有GPU的虚拟机 所有主流的云平台都提供GPU虚拟机，一些预先配置了驱动和库（包括TensorFlow）。...但是，在某些情况下，你可能只想用CPU；例如，如果程序可以在CPU和GPU上运行，可以让TensorFlow在只有CPU的机器上忽略tf.device("/gpu:*")。...TensorFlow是如何在多台设备上执行这些运算的呢？ 在多台设备上并行执行 第12章介绍过，使用TF Functions的好处之一是并行运算。...模型并行 前面我们都是在单一设备上训练单一神经网络。如果想在多台设备上训练一个神经网络，该怎么做呢？这需要将模型分成独立的部分，在不同的设备上运行。但是，模型并行有点麻烦，且取决于神经网络的架构。...如何在多个TF Serving实例上部署模型？ 为什么使用gRPC API而不是REST API，查询TF Serving模型？ 在移动和嵌入设备上运行，TFLite减小模型的大小有什么方法？
(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新 一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。...（例如，考虑使用带有预先训练权重的VGG16图像分类器）。...TensorFlow在幕后处理设备到设备的变量传输。...如果您想要在不同的GPU上训练同一个模型的多个副本，同时在不同的副本上共享相同的权重，则应首先在一个device scope下实例化您的模型（或多个层），然后以不同的方式多次调用相同的模型实例GPU device..._1) # 我们只运行`preds`张量，所以只有两个 # 在GPU上的副本运行（加上CPU上的合并op） output_value = sess.run([preds], feed_dict={x:
它假设您对TensorFlow编程概念（如计算图，操作和会话）有基本的了解。有关 这些主题的介绍，请参阅入门。对分布式TensorFlow的熟悉程度 也将有所帮助。...阅读完毕后，您应该了解TensorFlow架构，以便阅读和修改核心TensorFlow代码。 概观 TensorFlow运行时是一个跨平台的库。图1显示了其一般架构。...使用会话启动图执行 分布式主人 从图中修剪一个特定的子图，由Session.run（）的参数定义。 将子图划分为多个不同流程和设备中运行的子图。 将图形分发到工作服务。...工作者服务将内核分派到本地设备，并在可能的情况下并行运行内核，例如使用多个CPU内核或GPU流。...我们专门针对每种源和目标设备类型进行发送和恢复操作： 本地CPU和GPU设备之间的cudaMemcpyAsync()传输使用 API来重叠计算和数据传输。
； 如何编译带有 GPU 代理的 TensorFlow Lite。...委托代理的优点：综合移动设备的算力和功耗，在CPU上做高算力计算不划算，但其他设备如 GPU 或 DSP 等硬件加速器或者如华为NPU，联发科APU、三星VPU之类的却可以获取更佳的性能与功耗表现。...TensorFlow LIte 的 GPU 代理 [图3 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理] 图 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理 没说安卓的其他设备...设备； gpu_backend: string (default="") 迫使GPU硬件委托去运行某个特定的后端，因为TFLite的GPU后端有gl也有cl，参数值为cl、gl。...的用户和开发者会有一定参考价值，最后实验编译了带有GPU委托的TensorFLow Lite并benchmark了不同安卓手机上的GPU性能。
在 TensorFlow 2.9 中，默认在 Linux x86 包和具有神经网络硬件功能（如 AVX512_VNNI、AVX512_BF16、AMX 等）的 CPU 上启用 oneDNN 优化，这些功能可在...DTensor 的核心设计原则如下： 设备无关 API：这允许在 CPU、GPU 或 TPU 上使用相同的模型代码，包括跨设备类型划分的模型； 多客户端执行：移除 coordinator 并让每个任务驱动其本地连接的设备...带有 DTensors 分布式 ML：https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/dtensor_ml_tutorial 将 DTensors、Keras...支持 WSL2 WSL2 允许开发人员直接在 Windows 上运行 Linux 环境，而不需要传统虚拟机或双启动设置。TensorFlow 现在支持 WSL2 开箱即用，包括 GPU 加速。...如下为新优化器类的一些亮点： 一些模型的训练速度越来越快； 更易于编写自定义优化器； 内置对模型权重移动平均的支持（Polyak 平均）。
AI 研习社按：移动设备相较于 PC ，携带便携，普及率高。近年来，随着移动设备的广泛普及与应用，在移动设备上使用深度学习技术的需求开始涌现。...Core ML 在设备上严格运行，确保了用户隐私数据，在无网络连接的情况下依然能够响应用户操作。...XMART LABS 还想加载在其他框架（TensorFlow 或者 Caffe2 等框架）上训练好的模型，现在的 Bender 已经内置了一个 TensorFlow 适配器（其可加载带有变量的图，并将其...优势 Bender 支持选择 Tensorflow、 Keras、Caffe 等框架来运行已训练的模型，无论是在将训练好的模型 freeze，还是将权重导至 files（官方表示该支持特性即将到来） 可直接从支持的平台导入一个...MXNet 支持在移动设备（Android、iOS）上运行基于深度学习的图像识别等任务，它的性能如下： 依赖少，内存要求少，对于 Android 性能变化大的手机，通用性更高 MXNet 需要先使用 ndk
--data标记指定pytorch-mnist数据集应该在/inputdirectory中可以使用 –gpu标记实际上是可选的，除非你想马上开始运行GPU机器上的代码 从你的检查点恢复： floyd.../modeldirectory中可以使用 –gpu标记实际上是可选的——除非你想马上开始运行GPU机器上的代码 通过FloydHub的Jupyter Notebook模式 floyd run \ --...' –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6) –gpu标记实际上是可选的——除非你想马上开始运行GPU机器上的代码...gpu \ --env tensorflow-1.3 \ --mode jupyter –env标记指定该项目应该运行的环境(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras...modeldirectory中可以使用 –gpu标记实际上是可选的——除非你想马上开始运行GPU机器上的代码 通过FloydHub的Jupyter Notebook模式 floyd run \ --gpu
第一版TensorFlow第一版发布于2015年11月，它可以运行在多台服务器的GPU上，同时并在其上面进行训练。2016年2月，更新版中增加了分布式与并发处理。...如果我们希望一个具体的操作调度到一个具体的设备上执行，而不是由系统自动选择设备，我们可通过tf.device来创建设备上下文，所有在该上下文中的操作都会调度到该设备中。...因为log_device_placement设置为true，我们可看到操作是如何在多个设备间分布式分发的： ?...如果在一个GPU上执行这段代码，过程如下： ? 如果在2个GPU上运行，代码如下： ? 最后，打印计算时间： ?...分布式版本TensorFlow 如之前所说，Google在2016年2月开源了分布式版本的TensorFlow，其基于gRPC，一个用来进程间通信的，高性能开源RPC框架（TensorFlow Serving
Tensorflow 可以使一个设备的张量直接用在任何其他设备上。为使张量在任何设备中可用，Tensorflow 插入了隐式副本。在张量被实际使用之前，会在设备之间调度副本运行。...最终的结果是当 GPU 上的计算开始时，所有张量已可用。 软件管道 由于所有的阶段都可以在不同的处理器下运行，在它们之间使用 data_flow_ops.StagingArea 可使其并行运行。...当一个工作器需要一个来自参数服务器的变量时，它可从其中直接引用。Tensorflow 在运行时会将隐式副本添加到图形中，这使得在需要它的计算设备上变量值可用。...带有 3 个变量的参数服务器模式中，变量读取和更新的单个工作器。 变量复制 在这种设计中，服务器中的每个 GPU 都有自己的变量副本。...服务器间的梯度聚合可通过不同的方法实现： 使用 Tensorflow 标准操作在单个设备上（CPU 或 GPU）累加整和，然后将其拷贝回所有的 GPU。
本文选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》 TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器...TensorFlow提供了一个快捷的方式来查看运行每一个运算的设备。在生成会话时，可以通过设置log_device_placement参数来打印运行每一个运算的设备。...比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 在配置好GPU环境的TensorFlow中 ，如果操作没有明确地指定运行设备，那么TensorFlow会优先选择GPU。...TensorFlow可以自动完成这些操作而不需要用户特别处理，但为了提高程序运行的速度，用户也需要尽量将相关的运算放在同一个设备上。...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）。
Cityscapes数据集上的语义分割 在该项目中，使用了中等级别的模型，该模型可以提供合理的精度并可以实时高效的运行。...在浏览器中运行ML意味着，从用户的角度来看，无需安装任何库或驱动程序。只需打开一个网页，该程序即可运行。 此外，它还可以与GPU一起加速运行。...TensorFlow.js会自动支持WebGL，并在有GPU时在后台加速代码。用户还可以从移动设备端打开网页，在这种情况下，模型可以利用诸如陀螺仪或加速度计等传感器数据。...权重文件 TensorFlow.js层格式是一个目录，其中包含一个model.json文件和一组二进制形式的分片权重文件。...运行该项目的所有源代码和指令都可以在GitHub上找到。
灵活的TensorFlow API可以通过其GPU支持的架构在多个设备之间部署模型。...Keras是其后端库的包装，该后端库可以是TensorFlow或Theano - 这意味着如果你们在使用以TensorFlow为后端库的Keras，你实际上是在运行TensorFlow代码。...Theano （蒙特利尔大学） Theano是另一个用于快速数值计算的Python库，可以在CPU或GPU上运行。它是蒙特利尔大学蒙特利尔学习算法小组开发的一个开源项目。...PyTorch有3个抽象层次： • 张量：命令性的ndarray，但在GPU上运行 • 变量：计算图中的节点;存储数据和梯度 • 模块：神经网络层;可以存储状态或可学习的权重 在这里我将着重谈一谈张量抽象层次...基于动态图的方法为复杂体系结构（如动态神经网络）提供了更易于操作的调试功能和更强的处理能力。基于静态图的方法可以更方便地部署到移动设备，更容易部署到更具不同的体系结构，以及具有提前编译的能力。
dis_k=993936e47cdc2b6012ebffde6741fd78&dis_t=1594871267 该视频将逐步介绍设置代码，安装依赖项，将YOLO Darknet样式权重转换为已保存的TensorFlow...模型以及运行模型的步骤。...利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...在这里获取代码： https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite 在此视频中，介绍了： 1.克隆或下载代码 2.安装CPU或GPU的必需依赖项...3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow
在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。...在本节中，我们将介绍如何设置您的环境，以便 TensorFlow 可以在一台机器上使用多个 GPU 卡。 然后，我们将看看如何在可用设备上进行分布操作，并且并行执行它们。...提示： 如果您不拥有任何 GPU 卡，则可以使用具有 GPU 功能的主机服务器，如 Amazon AWS。...简单放置 无论何时运行图形，如果 TensorFlow 需要求值尚未放置在设备上的节点，则它会使用简单放置器将其放置在未放置的所有其他节点上。...操作和内核 对于在设备上运行的 TensorFlow 操作，它需要具有该设备的实现；这被称为内核。 许多操作对于 CPU 和 GPU 都有内核，但并非全部都是。
一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。...二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。...cpu_merge: 一个布尔值，用于标识是否强制合并 CPU 范围内的模型权重。 cpu_relocation: 一个布尔值，用来确定是否在 CPU 的范围内创建模型的权重。...# 我们推荐在 CPU 设备范围内做此操作， # 这样模型的权重就会存储在 CPU 内存中。 # 否则它们会存储在 GPU 上，而完全被共享。...keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的TensorFlow会话上： server = tf.train.Server.create_local_server
JAX由谷歌提出，是TensorFlow的简化库。结合了针对线性代数的编译器XLA，和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd，在高性能的机器学习研究中使用。...4、过渡到Haiku是比较容易的 通过精心的设计，从TensorFlow和Sonnet，过渡到JAX和Haiku是比较容易的。...除了新的函数(如hk.transform)，Haiku的目的是Sonnet 2的API。 5、Haiku简化了JAX 它提供了一个处理随机数的简单模型。...首先，按照下方链接中的说明，安装带有相关加速器支持的JAX。 https://github.com/google/jax#installation 然后，只需要一句简单的pip命令就可以完成安装。...q_t：目标状态下的操作值。 Haiku和RLax都已在GitHub上开源，有兴趣的读者可从“传送门”的链接访问。
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