在计算图中沿普通边流动的值（从输出到输入）被称为张量。张量是任意维数组，其基本元素类型在计算图构造时被指定或推断出来。...Switch 和 Merge 运算符允许我们根据布尔张量的值来跳过整个子图的执行。Enter,Leave 和 NextIteration 运算符允许我们表示迭代。...循环的每个迭代都由一个 tag 唯一标识，其执行状态由一个 frame 表示。只要输入准备好，它就可以进入迭代，因此可以同时执行多个迭代。 如何为分布式系统处理循环控制的状态？...类似地，带有 while-loop 的模型的梯度计算需要知道进行了多少次迭代，并且还将依赖于在这些迭代期间计算的中间值。目前依然采用重写计算图技术来记录梯度计算所需的值。...它涉及接收节点读取远程值的计划。如果不采取预防措施，这些节点可能会比必要时启动得更快，可能在执行开始时一次启动。
连接到P 的 Send将 向设备 B 发送布尔张量 False，这样 Recv 也可以被执行，其会等待来自设备 B 的值。...在设备 A 上，Recv 得到一个实数张量。然后执行 Next、Merge 和 P。根据 P 的值，将执行基本情况或新的迭代。 请注意，在执行过程中存在大量的并行性。...对于每个这样的前向值 x，我们自动引入一个堆栈，并在前向循环中添加节点，以便在每次迭代时将其值保存到堆栈中。反向传播循环以相反的顺序使用堆栈中的值。...对于嵌套在 while 循环中的条件式，我们引入一个堆栈来保存每次前向迭代的谓词值，并在反向 prop 中使用堆栈中的值（以相反的顺序）。...我们使用内存交换来异步地将存储在堆栈中的值从 GPU 移动到 CPU，并在 Backprop 中需要时将它们移回 GPU 内存中。
梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...： TensorFlow和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...为了在每次迭代时将不同的学习率传递给AdamOptimizer，您将需要定义一个新的占位符，并在每次迭代时向它提供一个新的值feed_dict。...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?...在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。Tensorflow具有更高级的API，也称为tf.learn。
为了表示实际图像本身，将28x28像素平坦化为1D向量，其大小为784像素。构成图像的784个像素中的每一个都存储为0到255之间的值。这决定了像素的灰度，因为我们的图像仅以黑白呈现。...第3步 - 定义神经网络架构 神经网络的体系结构指的是诸如网络中的层数，每层中的单元数以及单元如何在层之间连接的元素。...与在训练期间将更新的参数不同，这些值最初设置并在整个过程中保持不变。...TensorFlow的核心概念是张量，一种类似于数组或列表的数据结构。初始化，在通过图表时进行操作，并通过学习过程进行更新。 我们首先将三个张量定义为占位符，这些张量是我们稍后将值输入的张量。...名为梯度下降优化的过程是通过沿负（下降）方向沿梯度采取迭代步骤来找到函数的（局部）最小值的常用方法。在TensorFlow中已经实现了几种梯度下降优化算法，在本教程中我们将使用Adam优化器。
梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...为了在每次迭代时将不同的学习率传递给AdamOptimizer，您将需要定义一个新的占位符，并在每次迭代时向它提供一个新的值feed_dict。...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?...在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。Tensorflow具有更高级的API，也称为tf.learn。
检查法律义务，并在必要时获得授权。 获取访问授权。 创建一个工作空间（具有足够的存储空间）。 获取数据。 将数据转换为您可以轻松操作的格式（而不更改数据本身）。...提示 如果您想在 C++中实现一种新类型的低级 TensorFlow 操作，并且希望使其与自动微分兼容，那么您需要提供一个函数，该函数返回函数输出相对于其输入的偏导数。...如果调用to_tensor()方法，不规则张量将转换为常规张量，用零填充较短的张量以获得相等长度的张量（您可以通过设置default_value参数更改默认值）： >>> r.to_tensor() <...如果要向集合添加一些值，可以计算集合和值的并集。 队列 队列是一种数据结构，您可以将数据记录推送到其中，然后再将它们取出。TensorFlow 在tf.queue包中实现了几种类型的队列。...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。
您可以定义一个名为 compute 的方法来执行实际计算，并在计算完成后返回张量。 这些类通常派生自一个抽象类（在theano中，它是 Opclass）。...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...要使用它，只需将值插入到派生中并使用它即可。 不幸的是，像 ReLU（整流线性单位）这样的一些非线性在某些点上是不可微分的。 因此，我们改为以迭代方式计算梯度。...由于每个节点的导数必须仅相对于其相邻节点计算，因此计算梯度的方法可以加到类中，并且可以由微分模块调用。...其代码存储在每个Ops 中，可以在编译阶段中组合在一起。 通过 pyCUDA 和 Cython 之类的包装器将数据由低级代码传输到高级代码。
0x03 背景 3.1 PyTorch PyTorch将值组织成张量，张量是具有丰富数据操作集的通用n维数组。模块定义了从输入值到输出值的转换，其正向传递期间的行为由其 forward 成员函数指定。...根本原因是，参数平均在数学上并不等同于本地处理所有输入数据，尤其是当优化器依赖于过去的本地梯度值（如动量）时。...请注意，此更改并不妨碍我们开发非侵入式API，因为应用程序可以直接调用DDP上的forward函数，并且DDP可以轻松地将此步骤插入其成员函数中。 下面算法给出了DDP的伪码。...在每次向后传播中，将所有参数梯度中的张量复制到桶中，并在AllReduce之后将平均梯度复制回桶中。为了加速复制操作，存储桶始终与参数在同一设备上创建。...应用程序应该根据经验测量其影响，并将其设置为其用例的最佳值。 全局未使用参数（Globally Unused Parameters）的梯度在向前和向后过程中应保持不变。
TensorFlow 的第一个化身包括构造由操作和张量组成的计算图，随后必须在 Google 所谓的会话中对其进行评估（这称为声明性编程）。 这仍然是编写 TensorFlow 程序的常用方法。...TensorFlow.js 是 API 的集合，可让您使用底层 JavaScript 线性代数库或高层 API 来构建和训练模型。 因此，可以训练模型并在浏览器中运行它们。...4 6 10] [ 2 2 4] [ 5 6 11] [ 2 6 8] [ 5 4 9]], shape=(10, 3), dtype=int32) 查找最大和最小元素的索引 现在，我们将研究如何在张量轴上查找具有最大值和最小值的元素的索引...它是在您第一次使用 Keras 时创建的，可以进行编辑以更改默认值。...，在每个标签中，与标签值相对应的每个元素中的数字为 1，其他地方为 0； 也就是说，张量中的位之一是热的（1）。
PyTorch 是目前流行的深度学习框架之一，由 Facebook 团队开发，并在 2017 年作为开源项目在 GitHub 上发布。...有关其开发过程的详细信息，可以参考名为 "PyTorch 中的自动微分" 的研究。...TensorFlow 缺点 使用静态图，可能在某些情况下不够灵活。 调试过程可能较为复杂，需要特定的方法。 快速的转型和迭代可能面临一些挑战。...五大差异 TensorFlow 和 PyTorch 最核心的区别在于它们的代码执行方式。这两个框架都采用了基础的张量（tensor）数据结构。在下面中，张量可以被看作是多维的数组。...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。
（相反，在 TensorFlow 中，每个节点被当做一个张量运算例如矩阵相加、相乘或卷积。你可以轻易地定义一个层作为这些运算的组合。...TensorFlow: 由较低级别的符号计算库（如 Theano）与较高级别的网络规范库（如 Blocks 和 Lasagne）组合而成。...简言之，编写的代码只生成仅仅用来确定张量的预期大小以及对它们执行的运算的图。但是，它不会为任何张量赋值。 因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....为此，我们必须调用「变量初始值设定项操作」，并在 session 上运行该操作。
使用此命令，TensorFlow 库将在别名「tf」下导入，以便以后我们可以使用它而不必每次键入其全称「TensorFlow」。 1....简言之，编写的代码只生成仅仅用来确定张量的预期大小以及对它们执行的运算的图。但是，它不会为任何张量赋值。 因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。...为此，我们必须调用「变量初始值设定项操作」，并在 session 上运行该操作。...计算图可视化 强大的 TensorFlow 计算图会变得极其复杂。可视化图形有助于理解并对其进行调试。这是一个在 TensorFlow 网站工作的可视化示例。 ?...常数张量可以简单地通过定义它们的值来定义： import tensorflow as tf # create graph a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c
因此，张量现在最多有254个维度，而不是255个。 •更改对LIBXSMM的引用版本，使用1.8.1版本。 •TensorFlow调试器（tfdbg）： 1....使用-s标志显示数字张量值的概要，用命令print_tensor或pt。 2. 使用curses UI中的print_feed或pf命令和可点击链接显示Feed值。...使用“分类”和“回归”方法的签名不会受此更改的影响；它们将继续像以前一样规范其输入和输出键。 •将内存中的缓存添加到Dataset API中。...•将数据集迭代器中的默认end_of_sequence变量设置为false。...，则其张量参数可以自动扩展为相同大小（不复制数据）。
在tensorflow中，这些量都算张量，而维数就是它们的阶（rank，和矩阵的阶不同）。而如矢量、矩阵这类1阶以上的张量，它们还有不同的形状。...import tensorflow as tf 从张量开始 之前已经介绍了张量，那我们就来看看张量在tensorflow中的具体实现。...如果我们需要自己创建数据流图，可以调用其构造函数tf.Graph。以下是新建一个图并在其中加入一个指令的代码。...变量 根据上一篇的教程我们知道，在学习时有一些量是会随着迭代而被更新的。而这些特殊的，会改变的张量在tensorflow中以tf.Variable的形式存在。...这个方法最重要的还是其返回值，和其他指令一样tf.Variable.assign返回的是一个值为变量修改后值的张量。
其中，k为summary中记录的音频被剪辑的次数，每排张量是一对[encoded_audio, label]，其中，encoded_audio 是在summary中指定其编码的二进制字符串，label是一个描述音频片段的...1.3 SCALARS Tensorboard 的标量仪表盘，统计tensorflow中的标量（如：学习率、模型的总损失）随着迭代轮数的变化情况。...1.4 HISTOGRAMS Tensorboard的张量仪表盘，统计tensorflow中的张量随着迭代轮数的变化情况。它用于展示通过tf.summary.histogram记录的数据的变化趋势。...Tensorboard是一个可视化工具，它能够以直方图、折线图等形式展示程序运行过程中各标量、张量随迭代轮数的变化趋势，它也可以显示高维度的向量、文本、图片和音频等形式的输入数据，用于对输入数据的校验。...tf.summary.scalar 显示tensorflow中的张量随迭代轮数的变化趋势 DISTRIBUTIONS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图
来源 | Google TensorFlow 团队 为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的...许多 RFC 已经对 TensorFlow 2.0 的这些更改给出了解释。...然后，它要求用户将一组输出张量和输入张量传递给 session.run() 调用，来手动编译抽象语法树。...相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...() 计算选定的张量。
02 张量 TensorFlow处理的基本数据单元是张量（Tensor），它包含在TensorFlow这个单词中。张量仅仅是一个形为n维数组的基本类型（例如，浮点数）的集合。...在计算它时，不能更改其类型，但可以在计算之前动态更改维度。（基本上，声明张量时可以不指定维度，TensorFlow将根据输入值推断维度。）...首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。现在我们像之前一样在TensorFlow中创建一个会话。...总结一下，下面是一些关于何时使用哪种张量类型的指南： 对于在计算阶段不发生更改的实体，请使用tf.placeholder。...tf.constant用于永不更改的实体，例如，那些在模型中不再更改的固定值。 图1-21描绘了一个稍微复杂的例子：计算x1w1+x2w2的计算图。 ?
02 张量 TensorFlow处理的基本数据单元是张量（Tensor），它包含在TensorFlow这个单词中。张量仅仅是一个形为n维数组的基本类型（例如，浮点数）的集合。...在计算它时，不能更改其类型，但可以在计算之前动态更改维度。（基本上，声明张量时可以不指定维度，TensorFlow将根据输入值推断维度。）...首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。现在我们像之前一样在TensorFlow中创建一个会话。...总结一下，下面是一些关于何时使用哪种张量类型的指南： 对于在计算阶段不发生更改的实体，请使用tf.placeholder。...tf.constant用于永不更改的实体，例如，那些在模型中不再更改的固定值。 图1-21描绘了一个稍微复杂的例子：计算x1w1+x2w2的计算图。
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