如何在TensorFlow中同时并行传递一层到两层 - 腾讯云开发者社区

根据2023年StackOverflow开发者调查，和2022年Kaggle机器学习和数据科学调查等显示， TensorFlow拥有55%到60%的市场份额，是ML在生产领域的首选。...- 利用JAX的大规模模型并行性和数据并行性。...自动前向传递：当向Sequential模型添加层时，Keras会自动将每一层的输出连接到下一层的输入，从而创建前向传递，而无需手动干预。...状态和训练管理：Model类管理所有层的状态和训练过程，同时提供了对层的连接方式，以及数据在模型中的流动方式的更多控制。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。

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「紫禁之巅」四大图神经网络架构

目前，DGL已经支持PyTorch、MXNet和TensorFlow作为其后端。消息传递是图计算的经典编程模型。DGL采用了基于「消息传递」的编程模型。...在简单的消息传递API之后，它将大多数近期提出的卷积层和池化层捆绑成一个统一的框架。与此同时，所有已实现方法都支持CPU和GPU计算，在遵循不变的数据流范式的基础上利用专门的CUDA内核实现高性能。...在具有六十亿节点、三千亿边的网络中，训练两层GAT耗费14小时，完成整个图的推断需要1.2小时。上面提到的DGL与PyG均是在单机系统下处理工业规模级的图。...AGL使用了大规模并行框架（如MapReduce、Parameter Server）来设计其分布式组件，GraphFlat、GraphTrainer和GraphInfer。...同样使用消息传递机制，将会比普通矩阵运算更为高效、比稀疏矩阵更为友好。在其Github开源的demo中，可以看到GAE、GCN、GAT等主流的模型已经实现。与此同时，它还提供了面向对象和函数式API。

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聊一聊深度学习分布式训练

1.1.2 模型并行模型并行相对复杂，原理是分布式系统中的不同worker负责网络模型的不同部分。...例如说，神经网络的不同层被分布到不同worker或者同一层的不同参数被分配到不同worker上。对于TF这种框架，可以拆分计算图成多个最小依赖子图到不同的worker上。...同时在多个子图之间通过通信算子来实现模型并行。但是这种实验起来比较复杂。工业界还是以数据并行为主。...inter-layer拆分：这中更好理解，对模型做网络上的拆分。将每一层或者某几层放在一个worker上单独训练。...这是数据并行的典型，需要将模型复制到每个GPU上，并且一但GPU0计算出梯度，则需要同步梯度，这需要大量的GPU数据传输（类似PS模式）；2、DDP：在每个GPU的进程中创建模型副本，并只让数据的一部分对改

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cuDNN 5对RNN模型的性能优化

没必要在独立的内核中进行这些；将它们融合到同一个内核可以减少数据在全局内存中的传递，并且大大减少了内核加载的开销。 ?...两个矩阵是否转置的四种组合中，其中某几种组合会比其它几种算得更快或者更慢。这取决于方程组到计算过程的映射方式，可能使用了较慢版本的GEMM。通过预先对权重矩阵的转置操作，每一次迭代会略微快一些。...尽管起初这似乎是件好事（合并的GEMMs有更好的并行化），递归GEMM的传递依赖于输入GEMMs的完成度。...这里仍然有大量的并行化空间。图4显示了RNN的依赖关系图。某一层的第n次迭代仅依赖于该层的第n-1次迭代和前一层的第n次迭代，因此有可能在前一层结束之前开始下一层的计算。...这相当有用；如果网络有两层，则并行能力提升一倍。 ? 图4：依赖关系在网络中如波浪一般推进。从一层网络到四层网络，吞吐量大约提升了1.7倍：从2.3TFLOPs到3.9TFLOPs。

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深度学习的三个主要步骤！

神经网络类似于人类的神经细胞，电信号在神经元上传递，类似于数值在神经网络中传递的过程。...因为网络中相邻的两层神经元，前一层的每一个神经元和后一层的每一个神经元都有连接，所以叫做全连接；为什么叫「前馈」？...因为值在网络中传递的方向是由前往后传（输入层传向输出层），所以叫做Feedforward。 Deep Learning，“Deep”体现在哪里？...从结构上看每一层的计算都是一样的，也就是用计算机进行并行矩阵运算。这样写成矩阵运算的好处是，你可以使用GPU加速，GPU核心多，可以并行做大量的矩阵运算。...反向传播在神经网络训练中，我们需要将计算得到的损失向前传递，以计算各个神经元连接的权重对损失的影响大小，这里用到的方法就是反向传播。

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深度学习的三个主要步骤！

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打爆李世石第一步：使用神经网络设计人工智能围棋机器人

上一节，我们使用基于蒙特卡洛树搜索的机器人来自我对弈，同时我们把机器人落子方式和落子时的棋盘编码记录下来，本节我们就使用上一节数据来训练神经网络，让网络学会如何在给定棋盘下进行精确落子。...auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 当网络训练好后，我们把棋盘编码对应的二维矩阵转换为一维矩阵输入网络，网络给出大小与棋盘对应的一维向量，每个向量对弈一个0到1...一开始我们会构造一个简单的双层全连接网络，第一层有1000个神经元，第二层有500个神经元，最后一层有81个神经元，它对应9*9棋盘上的每个落子位置，最后一层输出结果中，值最大的节点就对应网络预测应该落子之处...，我们将要开发的第一个网络层次结构如下： ``` WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python...=================== Total params: 623,081 Trainable params: 623,081 Non-trainable params: 0 ``` 结构简单到只有两层的全连接网络却拥有

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简单的验证码识别(二)-----------tensorflow (CNN+RNN+LSTM)简单介绍

张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。...同一个卷积核中的图是共享的，同时图像通过卷积操作后任然保留原来的位置关系。 CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。...将RNN看成在一个时间上传递的神经网络，在隐藏层节点之间加入了互联。...在标准RNN中，重复模块具有简单的结构，例如单tanh层，如下图所示： ? h(t)一方面用于当前层的模型损失计算，一方面用于下一层h(t+1)计算。...根据h(t-1)和x(t)，遗忘门为状态C(t-1)输出一个介于0到1之间的数字，0表示“完全丢弃”，1表示”完全接受“。数学表达式为： ? 2、输入门 ?

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【干货】谷歌 TensorFlow Fold 以静制动，称霸动态计算图

这个整个声明和执行的过程中涉及到两个图，这里我们分别给它们一个名字，声明阶段构建的图叫虚拟计算图，在这个过程中框架需要将用户的代码转化为可以一份详细的计算图，这份计算图一般会包含计算执行顺序和内存空间分配的策略...这些不同的输入到模型中其实运行的是同一个计算图。换成房地产的说法，就是说用户的需求虽然略有区别，但经过房地产商的努力，他们都同意要同一款房子。...不同框架这个问题的求解能力可以分为三个程度：第一层，无法计算，对于所有样本都要求同样的结构，在 TensorFlow Fold 出来之前所有正常使用的静态框架处于这个层次。...上面算法的第三步会将这批图中同一深度的相同操作进行合并，方便并行计算。说完图的构建，我们再说说怎么执行：算法在每次迭代中执行一个深度的计算，使用tf.while_loop从深度0一直执行到最大深度。...：来着编程语言如Python中元素，比如字典等； ? ：拥有数据类型和形状的TensorFlow基本模块； ? ：括号中的每一个t表示对应位置的类型； ?

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深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识

第三种不常用的并行机制是流水线机制（按层分区）。在深度学习中，流水线可以是指重叠的计算，即在一层和下一层之间（当数据准备就绪时）连续计算；或者根据深度划分DNN，将层分配给特定处理器。...训练在同时复制的多个模型上训练，每个模型副本在不同的样本上训练（数据并行），每个副本上，依据同一层的神经元（模型并行性）和不同层（流水线）上划分任务，进行分布训练。...计算好梯度后，就涉及到一个梯度同步的问题：每个计算设备都有根据自己的数据计算的梯度，如何在不同GPU之间维护模型的不同副本之间的一致性。...每个工作节点会负责它领域内的数据分片所对应模型参数的更新计算（比如前向和反向传播这类计算密集的运算），同时它们又会向参数服务器去传递它所计算的梯度，由参数服务器来汇总所有的梯度，再进一步反馈到所有节点。...在深度学习训练过程中，计算梯度采用BP算法，其特点是后面层的梯度先被计算，而前面层的梯度慢于后面层，Ring-allreduce架构可以充分利用这个特点，在前面层梯度计算的同时进行后面层梯度的传递，从而进一步减少训练时间

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解密：OpenAI和DeepMind都用的Transformer是如何工作的

绿色的步骤负责根据从输入中创建隐藏状态。我们没有像在使用注意力之前那样仅仅向解码器传递一个隐藏状态，而是将句子中每个单词生成的隐藏状态都传递给解码阶段。...通过卷积神经网络，我们可以：轻松做到并行化处理（在每一层中）利用局部的依赖位置之间的距离是对数函数一些最流行的用于序列转换任务的神经网络架构（如 Wavenet 和 Bytenet）都是基于卷积神经网络的...卷积神经网络能够并行工作的原因是，输入的每个单词都可以被同时处理，而且并不一定需要依赖于之前有待翻译的单词。...Transformer 为了解决并行计算的问题，Transformer 试着同时使用卷积神经网络和注意力模型。注意力模型提升了模型将一个序列转换为另一个序列的速度。...在底部的编码器中，这种输入是词嵌入，而在其他的编码器中，输入则是紧接着的下一层编码器的输出。在对我们输入序列中的单词进行嵌入后，每个向量都会流经编码器的两层。 ?

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TensorFlow On Spark 开源项目分析

各大公司也加入到深度学习的应用和开发中。TensorFlow 是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工学习系统，最初由Google大脑小组开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究。...尽管TensorFlow也开放了自己的分布式运行框架，但在目前公司的技术架构和使用环境上不是那么的友好，如何将TensorFlow 加入到现有的环境中（Spark /YARN），并为用户提供更加方便易用的环境成为了目前所要解决的问题...TensorFlow组件，然后通过gRPC或 RDMA 方式进行数据传递与交互。...在实际操作中，机器学习开发人员会使用不同的超参数重复运行相同的模型多次，以便找到最佳值。从这个角度考虑如果能让Spark利用多台机器同时运行多组参数计算模型，那么将会对性能有很大的提升。...作者在其博客中写到在Spark上运行TensorFlow的基本问题是如何在Spark上分配神经网络的训练。

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以静制动的TensorFlow Fold动态计算图介绍

这个整个声明和执行的过程中涉及到两个图，这里我们分别给它们一个名字，声明阶段构建的图叫虚拟计算图，在这个过程中框架需要将用户的代码转化为可以一份详细的计算图，这份计算图一般会包含计算执行顺序和内存空间分配的策略...这些不同的输入到模型中其实运行的是同一个计算图。换成房地产的说法，就是说用户的需求虽然略有区别，但经过房地产商的努力，他们都同意要同一款房子。...不同框架这个问题的求解能力可以分为三个程度：第一层，无法计算，对于所有样本都要求同样的结构，在TensorFlow Fold出来之前所有正常使用的静态框架处于这个层次。...上面算法的第三步会将这批图中同一深度的相同操作进行合并，方便并行计算。说完图的构建，我们再说说怎么执行：算法在每次迭代中执行一个深度的计算，使用tf.while_loop从深度0一直执行到最大深度。...Block有明确的一个输入类型和一个输出类型，包括：：来着编程语言如Python中元素，比如字典等；：拥有数据类型和形状的TensorFlow基本模块；：括号中的每一个t表示对应位置的类型；：一个不定长的拥有类型为

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美团深度学习系统的工程实践

模型并行（Model Parallelism） ? 模型并行，即各个计算单元存储同一层模型数据的不同部分，训练相同的数据。...相对于数据并行，因为各个运算单元每训练完一层神经网络，就必须要同步一次，频繁的同步通信导致系统不能充分地利用硬件的运算能力，所以更为少见。...美团的定制化深度学习系统尽管目前在业界已经推出了很多著名的深度学习训练平台，通用的训练平台如TensorFlow、MxNet等等，还有领域专用的训练平台，如语音识别中的Kaldi，但是我们经过调研后，...领域特色的训练平台，如Kaldi，在神经网络训练的时候，性能不足。线上业务存在很多特殊性，如果使用TensorFlow之类作为训练平台，不太适合线上业务的情景。...最后，当使用旧模型的query结束后，把旧的模型从内存中删除（左下角），然后系统恢复到初始状态。

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微模型

作为炼丹师,模型变的越来越复杂,模型大小也不断增加.在工业场景下光训练数据就有几百T,训练就要多机多卡并行跑数天.到底如何把这些模型部署在小型嵌入式设备的呢?...为了把模型缩小到可以塞到这么小的处理器中,有以下几个框架: AIMET from Qualcomm TensorFlow Lite from Google CoreML from Apple PyTorch...Compression or Distillation 模型训练完成后,如何在准确率可接受的情况下压缩模型,最常见的方式就是剪枝和蒸馏....weight clustering 使用权重聚类/共享,降低了存储参数的数量,该方法把一层的参数聚成N个类,并共享索引,举例来说,如果我们把一层聚成8个类,每个参数都会只占3bit(2^3 = 8).从实验我们可以看到...Compilation 剩下的就是工程上的优化了,如使用C++,相较于python更快更省内存.

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机器学习者必知的 5 种深度学习框架

它通常包含具有许多节点的神经网络，并且每个节点都有许多需要在学习过程中必须不断更新的连接。换句话说，神经网络的每一层都有成百上千个相同的人工神经元在执行相同的计算。...在这些框架中你使用的是一种可以建立计算图的语言，并且语言的执行机制与其宿主语言本身的机制有所不同。然后，计算图可以并行地在目标GPU中优化和运行。...同时它还支持动态计算图，这一特性使得它对做时间序列以及自然语言处理数据相关工作的研究人员和工程师很有吸引力。...在函数内部，我计算前向传播中的预测和损失，以及反向传播中的梯度。最后，我反复将该回溯函数传递给优化器进行优化。 5. ...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。

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解密深度学习在智能推荐系统的实践与应用

之所以把RBM作为第一篇进行讲解，一方面是因为它的结构相对比较简单，是一个只有可视层和隐藏层两层结构的网络；另一方面，从严格意义上说，RBM并不属于深层神经网络，它只是一个两层结构，并不“深”，但它同时也是构成其他深度神经网络的常用层次组件...RBM的网络结构具有这样的特点：可视层的每一个神经元与隐藏层的每一个神经元相互连接；可视层神经元之间，隐藏层神经元之间没有连线，这为我们后面的训练提供了一个很好的假设性条件：同一层的各神经元之间是相互独立的...我们不但能得到已评分物品的新的评分数据，还能对未评分的物品的得分进行预测，这些未评分物品的分数从高到低的排序形成推荐列表。...三：对比散度的并行化实现当前对RBM的并行化训练已经有比较成熟的平台，如Theano，Caffe，TensorFlow等，我们在实现的过程没有采用上面的平台架构，而是采用了spark集群来训练，对比散度训练...后面的文章中，将继续分析RNN和CNN如何在提取抽象特征的基础上，进一步提升推荐系统的性能。

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(75) 并发容器 - 基于SkipList的Map和Set 计算机程序的思维逻辑

死循环出现在多个线程同时扩容哈希表的时候，不是同时更新一个链表的时候，那种情况可能会出现更新丢失，但不会死循环，具体过程比较复杂，我们就不解释了，感兴趣的读者可以参考这篇文章，http://coolshell.cn...ConcurrentSkipListMap有如下特点：没有使用锁，所有操作都是无阻塞的，所有操作都可以并行，包括写，多个线程可以同时写。...与TreeMap一样，可排序，默认按键自然有序，可以传递比较器自定义排序，实现了SortedMap和NavigableMap接口。...为了快速查找，跳表有多层索引结构，这个例子中有两层，第一层有5个节点，第二层有2个节点。高层的索引节点一定同时是低层的索引节点，比如9和21。...然后从最高层到最低层，在每一层，为该元素建立索引节点，建的过程也是先查找位置，再插入。

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2017 中国 AI 服务器市占率超 57%，看浪潮如何编织 AI 生态大网

AI 计算平台涉及到 GPU、CPU、TPU、FPGA 等硬件，每类硬件背后都有代表企业。...在智能视频分析场景下，可同时处理 300 路以上 1080p 高清视频结构化。...同时，F10A 具有灵活的板卡内存配置，最大支持 32G 双通道内存，能够寄存更多的并行任务数据。...Caffe-MPI 设计了两层通信模式：节点内的 GPU 卡间通信及节点间的 RDMA 全局通信，这极大降低了网络通信的压力，并克服了传统通信模式中 PCIE 与网络之间带宽不均衡的影响，同时 Caffe-MPI...图：浪潮与百度携手打造 ABC 一体机此外，浪潮很早就开始与科大讯飞合作训练语音神经网络模型，从将模型训练从 CPU 单机上扩展到多机，而后又开展如何在 FPGA 上运行语音神经网络模型的研究，实现更高的性能

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聊一聊深度学习分布式训练

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