支持的设备 在典型的系统中，有多个计算设备。在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。...手动装置放置 如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行，而不是自动选择with tf.device 的设备，则可以使用创建设备上下文，使该上下文中的所有操作具有相同的设备分配。...这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使用设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下，该过程仅需要分配可用存储器的一个子集，或只是根据该过程需要增加内存使用量。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...print(sess.run(c)) 如果您指定的设备不存在，您将获得 InvalidArgumentError： InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot
介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...手动分配设备 如果你希望一个特定的操作运行在一个你选择的设备上，而不是自动选择的设备，你可以使用 tf.device 来创建一个设备环境，这样所有在这个环境的操作会有相同的设备分配选项。...通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上宝贵的GPU内存资源。 在某些情况下，只需要分配可用内存的一个子集给进程，或者仅根据进程需要增加内存使用量。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...如果指定的设备不存在，将得到 InvalidArgumentError： InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot assign a device to
类似Tensor的对象包括以下类型的元素： tf.Tensor tf.Variable numpy.ndarray list（和类似张量的对象的列表） 标量Python类型：bool，float，int...如果此参数为空（默认值），则会话将仅使用本地计算机中的设备。...但是，你也可以指定一个grpc://URL来指定TensorFlow服务器的地址，它将赋予会话访问该服务器所控制的计算机上的所有设备的权限。 graph。...默认情况下，新的tf.Session将被绑定到当前的默认图 — 且只能运行当前默认图中的操作。 如果在程序中使用多个图，你可以在构建会话时指定一个显式的tf.Graph。 config。...将其设置为True以启用“软”设备布局算法，当运算无法在GPU（比如：没有GPU资源、运算输入包含了对CPU计算结果的引用等）时，程序不会报错，而是调整到CPU上。 cluster_def。
对于每个技巧，我还提供了代码片段和注释，告诉你它是特定于设备类型(CPU/GPU)还是模型类型。...直接在设备中创建张量 只要你需要torch.Tensor，首先尝试在要使用它们的设备上创建它们。不要使用原生Python或NumPy创建数据，然后将其转换为torch.Tensor。...如果源数据是一个具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others) 可以避免拷贝数据。...我之前确实发现混合精度可能会降低模型的精度，这取决于算法，数据和问题。 使用自动混合精度(AMP)很容易在PyTorch中利用混合精度。PyTorch中的默认浮点类型是float32。...目前，它仍处于beta测试阶段，仅支持4D NCHW张量和一组模型(例如，alexnet，mnasnet家族，mobilenet_v2，resnet家族，shufflenet_v2，squeezenet1
；然后对于没有权重的算子来说，我们也需要尽量的让算子支持NHWC的运算，来减少因为卷积算子前后插入的Transpose操作带来的额外开销。...然后细心的读者可以发现，实际上这里存在很多冗余的Transpose，因为ReLU是支持以NHWC格式进行运算的，那么这个网络可以化简为x->transpose(0, 2, 3, 1)->conv->relu...实现解析 在实现上主要需要搞定3个问题，第一个是如何确定哪些算子支持NHWC的运算，第二个是插入Transpose算子，第三个是消除多余的Transpose对。...0x1.1 基于Interface确定哪些算子支持NHWC运算 在OneFlow中如果我们要让某个Op支持NHWC的计算，只需在Op定义时声明一个NCHWCompatibleInterface。...接下来，matchAndRewrite 方法首先会检查 Operation 是否满足转换条件,如是否 4 维、是否在 CPU 设备上等。如果不满足则返回 failure。
支持的PyTorch CPU特性 Channels last (NHWC)支持 对于CNN模型（如ResNet-50），提供训练和推理阶段的channel_last内存格式支持。...自动混合精度(torch.amp) 在CPU上使用FP32与BF16混合精度，针对Xeon硬件优化，未来将涵盖float16支持。 4....确保现有CNN、Transformers模型在CPU后端得到良好支持。 5. 实现CPU用户基准测试 支持x86和ARM架构下的全面基准测试。...我们在TorchBench套件中提供了几个已启用的Torch在CPU端的特性。首先是 channel_last 支持。channel last 有时被称为 NHWC。...所以人们可能会想知道，我能否用不同的工具实现相同类型的目标。哪个是最好的呢？我们将继续提升CPU用户基准测试，并将其推广为PyTorch的常规测试。
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。...使用 NHWC 和 NCHW 建模 CNN 使用的绝大多数 Tensorflow 操作都支持 NHWC 和 NCHW 数据格式。...在 GPU 中，NCHW 更快；但是在 CPU 中，NHWC 只是偶尔更快。 构建一个支持日期格式的模型可增加其灵活性，能够在任何平台上良好运行。基准脚本是为了支持 NCHW 和 NHWC 而编写的。...NHWC 在 CPU 中有时速度更快。在 GPU 中可以使用 NCHW 对一个灵活的模型进行训练，在 CPU 中使用 NHWC 进行推理，并从训练中获得合适的权重参数。...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。
NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。...TensorRT 5.0.2支持低精度数据类型，如16位浮点数或8位整数。 在相关的注释中，NVIDIA为分析器提供了对CUDA应用程序性能的强大洞察。...现有的默认PyTorch实现需要多次进出GPU设备内存的冗余通道。这些冗余传递会产生巨大的开销，特别是在以数据并行方式跨多个gpu扩展培训时。...例如，在DGX-1V、8 Tesla V100 gpu上训练SSD网络(带有ResNet-34骨干)时，使用cuDNN新的NHWC和融合批处理规范化支持，与使用NCHW数据布局运行且没有融合批处理规范化相比...即使在使用多个CPU内核进行此处理时，CPU也难以足够快地为gpu提供数据。这会导致GPU在等待CPU完成任务时出现空闲时间。将这些数据管道从CPU移动到GPU是非常有利的。
为了消除这些转置，我们采用的方法是直接用 NHWC 格式表示 ResNet-50 模型图中的每个张量，这是 MXNet 框架支持的功能。...图 5：用于图像解码和增强的数据流程 为了解决这一问题，我们开发了 DALI（数据增强库），这是一个不受限于具体框架的库，可以将 CPU 的工作负载迁移到 GPU 上执行。...如图 6 所示，DALI 将部分 JPEG 解码工作以及尺寸调整和所有其它增强工作移到了 GPU 上。这些操作在 GPU 上的执行速度比在 CPU 上快得多，因此减轻了 CPU 的工作负载。...DALI 凸显了 CUDA 的通用并行处理能力。去除了 CPU 的瓶颈限制，我们可以在单个节点上维持 7850 张图像/秒的处理速度。 ?...Jeremy Howard 和 fast.ai 的研究者整合了关键的算法创新和调节技术来在 ImageNet 上训练 ResNet-50，在单个 AWS P3 实例上仅使用了 3 个小时——而该实例包含
stable-fast是一个用于在NVIDIA GPU上优化Hugging Face Diffusers的超轻量级推理优化框架。...NHWC&融合GroupNorm：stable-fast通过OpenAI的Triton实施了高效的融合NHWC GroupNorm+GELU运算子操作符，消除了channels last memory...它比torch.compile更稳定，且CPU开销更低，并支持ControlNet和LoRA。...同时，如果你是SD Next的用户，那么官方在Dev分支已经支持了stable-fast：https://github.com/vladmandic/automatic/tree/dev 如果你是ComfyUI.../chengzeyi/stable-fast.git@main#egg=stable-fast# (this can take dozens of minutes) 使用方法 具体也请参见GitHub上的说明
但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。...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。...\ … TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES(REGISTER_GPU_KERNELS); 在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持...TensorFlow默认会占用设备上的所有GPU以及每个GPU的所有显存。如果在一个TensorFlow程序中只需要使用部分GPU，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制。...os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 虽然TensorFlow默认会一次性占用一个GPU的所有显存，但是TensorFlow也支持动态分配GPU的显存，使得一块
在这之后，我对本博所提供的每个点都做了详细的研究，并为每个秘籍、技巧提供了代码片段，同时标注了该秘籍、技巧对应的设备类型（CPU/GPU）或模型。 内容清单 数据加载 1....直接在程序运行的设备上将向量、矩阵、张量创建为 torch.Tensor 5. 避免CPU和GPU之间不必要的数据传输 6....#GPU #SaveTime 4.直接在程序运行的设备上将向量、矩阵、张量创建为 torch.Tensor 当PyTorch需要用到torch.Tensor数据的时候，首先应尝试在运行它们的设备上创建它们...如果源数据是具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others)可以在适用的情况下，会避免复制数据。...模型的性能除了与算法、数据和问题类型有关之外，混合精度也的确会降低模型的性能。 PyTorch很容易将混合精度与自动混合精度(AMP)包区别开来。PyTorch中的默认的浮点类型是32位浮点数。
而Tensorflow使用的是tf格式，维度顺序是(224，224，3)，即通道维度在后。 Keras默认使用的是Tensorflow。我们在导入模块的时候可以进行查看，也可以切换后端。 ?...Theano(th)： NCHW：顺序是 [batch, in_channels, in_height, in_width] Tensorflow(tf)：keras默认使用这种方式 NHWC：顺序是...电脑导致的，只支持NHWC即tf模式。...只能修改相应文件的配置来使其支持NCHW，参考这里 法二：(推荐) 使用tf.transpose函数进行高维数据的转置（维度大于2，轴的转换） 如将上述(2,9,9)转为(9,9,2)并且是以2为通道数...而调整过后将标号顺序变为1，2，0 即是把表通道数的轴置于最后，这样转置后的矩阵就满足了keras的默认tf后端。即可正常训练。
在相同的 GPU 硬件上，Tensor Core 的半精度计算吞吐量是单精度的 8 倍。 但显而易见，使用 Float16 肯定会同时带来计算精度上的损失。...为了简化说明，这里省略了迭代训练的相关代码，仅体现损失函数及优化器定义相关的内容。...这些默认值都是经过飞桨工程师多次验证后定义的。通常情况下，用户可以直接使用，无需重新设置。...在新发布的飞桨核心框架 1.7 版本上，AMP 技术深度优化了多卡 GPU 训练。...如图 2 所示，在优化之前的参数梯度更新过程中，梯度计算时虽然使用的是半精度数据类型，但是不同 GPU 卡之间的梯度传输数据类型仍为单精度。 ?
() ，调用 fluid.layers.xxx API时，均会往全局默认的program中插入op。...C++ Place Place表示设备，可以是GPU设备或CPU设备。...同一设备的内存/显存的Place相同，即相同Place的Tensor的内存/显存空间在同一设备上。 3....Kernel的目的是为了区分不同的运行设备（CPU/GPU）、数据类型（float/double/int）、库（MKLDNN/CUDNN）、layout（NCHW/NHWC）等。...例如，若前一个Op的输出Tensor的CPU上，当前Op需要运行在GPU上，需要将当前Op的输入Tensor copy到GPU上。
同时X2Paddle还支持ONNX格式的模型转换，这样也相当于支持了众多可以转换为ONNX格式的框架，比如PyTorch、MXNet、CNTK等。...通过这些文档可以清楚查看这几个框架在API设计上的异同，方便用户快速熟悉PaddlePaddle的接口使用。...模型转换实战 1.环境准备 模型转换和测试的环境依赖TensorFlow和PaddlePaddle，通过如下方式安装相应依赖（CPU或GPU版本） CPU版本 pip install tensorflow...vgg_16.ckpt仅保存了模型参数，需加载模型，并通过tf.train.Saver重新将模型保存成tensorflow2fluid支持的格式 import tensorflow.contrib.slim...转换过程中，会根据输入和输出的tensor对计算图进行裁剪，仅转换输入与输出之间的子图。
），但往往默认是 channel-major 型数据布局（Number-Channel-Width-Height，通常称为 NCHW）。...为了消除这些转置操作，我们直接用 NHWC 格式表示 RN-50 模型图中的每个张量，MXNet 框架支持这一功能。...如图 6 所示，DALI 将 JPEG 解码的一部分、调整图像大小以及其他所有增强操作移动到 GPU 上。这些操作在 GPU 上的执行速度要比在 CPU 上快得多，这缓解了 CPU 的负荷。...DALI 使得 CUDA 的并行处理能力更加突出。消除 CPU 瓶颈之后，在单节点上的计算速度可以达到 7850 张图像/秒。 ?...Github 上共有超过 6 万个使用 GPU 加速框架的神经网络项目，GPU 的可编程性为 AI 社群正在构建的所有类型的神经网络提供加速。
)] # strides：步长，是一个4维的数据，每一维数据必须和data_format格式匹配，表示的是在data_format每一维上的移动步长，当格式为NHWC的时候，strides...的格式为: [batch, in_height, in_weight, in_channels] => [样本上的移动大小，高度的移动大小，宽度的移动大小，深度的移动大小],要求在样本上和在深度通道上的移动必须是...1；当格式为NCHW的时候，strides的格式为: [batch,in_channels, in_height, in_weight] # padding: 只支持两个参数"SAME"...# 默认格式下：NHWC，value：输入的数据，必须是[batch_size, height, weight, channels]格式 # 默认格式下：NHWC，ksize：指定窗口大小...，必须是[batch, in_height, in_weight, in_channels]， 其中batch和in_channels必须为1 # 默认格式下：NHWC，strides：
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