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TensorFlow中的计算

计算图表现为有向无环,定义了数据的流转方式,数据的计算方式,以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算的基本组成 TensorFlow计算粒度比较细,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,其计算的粒度较粗,由层(Layer)组成。...3 计算的运行 TensorFlow中可以定义多个计算,不同计算图上的张量和运算相互独立,因此每一个计算都是一个独立的计算逻辑。...一个Session可以运行多个计算,一个计算也可以在多个Session中运行。...TensorFlow有灵活的硬件调度机制,来高效利用资源。 3.3 硬件调度 在实现上,TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作,以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。

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Tensorflow 命名空间与计算可视化

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,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,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非常拥挤.于是 TensorBoard 将 TensorFlow 计算分成了主(Main Graph)和辅助(Auxiliary nodes)两个部分来呈现...注意 TensorBoard 不会保存用户对计算可视化结果的手工修改,页面刷新之后计算可视化结果又会回到最初的样子。 ? ?

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TensorFlow新功能「AutoGraph」:将Python转换为计算

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计算(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。...AutoGraph 所以为什么要转化成计算呢?计算可以做各种优化,例如删除常见的子表达式和内核融合。 而且计算让分布式训练和部署到各种环境更为容易,因为它们形成了独立于平台的计算模型。...可运行的例子 这里TensorFlow官方展示了一个用循环和分支检查Collatz猜想的例子,用AutoGraph的 .to_graph()函数将其转换为计算: 1def collatz(a):...如果想看更多的例子,本文文末有TensorFlow官方github例子传送门。 转换为计算 vs Eager Execution 虽然Eager Execution很有用,但是计算更快。

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以静制动的TensorFlow Fold动态计算介绍

为了方便大家了解TensorFlow Fold的特性,本文将会为大家厘清有关动态计算的一些概念,对比介绍DyNet、PyTorch和TensorFlow等框架的特性,重点讲解TensorFlow Fold...二、框架竞争的焦点:编程语言与动态计算 三、以静制动:巧妙的Dynamic Batching算法 四、TensorFlow Fold:封装在静态框架上的动态接口 五、总结 当我们说动态计算的时候,我们指的是什么...面对新老对手的挑战,TensorFlow作为深度学习框架界的霸主也不能无动于衷,终于给出了自己关于动态计算高效计算的答案——TensorFlow Fold,也就是我们今天要讲的主角。...从上一部分我们知道,TensorFlow其实是一个静态框架,天生在解决动态计算问题上处于劣势。你说它一个静态的框架,怎么就解决了动态计算的问题呢?...新推出的TensorFlow Fold就是一个TensorFlow的封装,设计参考了函数式编程的一些思想,目的就是方便用户快速地构建动态计算

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AI框架之战继续:TensorFlow也用上了动态计算

量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold,利用动态计算来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起,而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题...PyTorch采用动态计算,比使用静态计算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,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。...TensorFlow Fold库最初将从每个输入构建单独的计算。因为各个输入可能具有不同的大小和结构,计算也一样。...我们希望TensorFlow Fold对于在TensorFlow中使用动态计算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?

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【干货】谷歌 TensorFlow Fold 以静制动,称霸动态计算

【新智元导读】谷歌日前推出深度学习动态计算工具 TensorFlow Fold,可以根据不同结构的输入数据建立动态的计算,简化训练阶段输入数据的预处理过程,提升系统运行效率。...为了方便大家了解 TensorFlow Fold 的特性,本文将会为大家厘清有关动态计算的一些概念,对比介绍 DyNet、PyTorch 和 TensorFlow 等框架的特性,重点讲解TensorFlow...面对新老对手的挑战,TensorFlow作为深度学习框架界的霸主也不能无动于衷,终于给出了自己关于动态计算高效计算的答案——TensorFlow Fold,也就是我们今天要讲的主角。...从上一部分我们知道,TensorFlow其实是一个静态框架,天生在解决动态计算问题上处于劣势。你说它一个静态的框架,怎么就解决了动态计算的问题呢?...新推出的TensorFlow Fold就是一个TensorFlow的封装,设计参考了函数式编程的一些思想,目的就是方便用户快速地构建动态计算

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TensorFlow修炼之道(3)——计算和会话(Graph&Session)

文章内容:TensorFlow 和会话 计算计算图中,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,可以通过 tf.get_default_graph 方法来获取当前默认的计算。...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,由于没有手动指定,所以它应该与默认的计算是一个...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。...在执行之前,可以控制TensorFlow的优化。 gpu_options.allow_growth。

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谷歌发布 TensorFlow Fold,支持动态计算,GPU 增速 100 倍

这样,高性能深度学习库如 TensorFlow 等就可以并行地运行批存储中所有输入的相同计算(computation graph)。...在这种情况下,计算不同的输入不能直接地一起进行批处理,这导致处理器,存储器和缓存使用率不佳。 谷歌今天发布的 TensorFlow Fold 旨在解决这些挑战。...TensorFlow Fold 库首先为每个输入构建成单独的计算(computation graph)。因为每个输入可能具有不同的大小和结构,所以计算也可能如此。...(具体技术细节请参阅论文) 我们希望 TensorFlow Fold 对在 TensorFlow 中使用动态计算实现神经网络的研究人员和从业者有所帮助。...该技术使得我们能够创建静态,使用流行的库来模拟任意形状和大小的动态计算。我们进一步提出了一个组成区块的高级库,以简化动态模型的创建过程。

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实现属于自己的TensorFlow(一) - 计算与前向传播

前言 前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的计算框架。...前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算程序的编写以及前向传播和反向传播的实现。...最后退出with代码块时再对进行恢复即可。这样我们可以按照TensorFlow的方式来在某个图中创建节点....,我们需要对计算进行计算, 本部分对计算的前向传播的实现进行总结。...总结 本文使用Python实现了计算以及计算的前向传播,并模仿TensorFlow的接口创建了Session以及Graph对象。

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TensorFlow发布重要更新AutoGraph,自动将Python转化为TF计算

print() 函数和其它 Python 代码转化为纯 TensorFlow 计算代码。...一般而言,在写 TensorFlow 代码时,我们需要构建整个算法的计算,或者规划所有数据流的计算过程,然后再投入数据并快速执行整个或局部计算。...当然因为当前 PyTorch 和 Keras 等动态计算的流行,TensorFlow 也发布了 Eager Execution,它可以帮助用户自动构建计算。...但一般的 TensorFlow 还是常使用静态计算的方式,因为它的构建逻辑与部署都非常有优势。 然而对于入门开发者而言,理解静态计算是比较困难的,因此很容易引起开发者的困惑。...所以为什么 TensorFlow 需要使用计算呢?计算允许各种各样的优化,例如移除公共的子表达式和内核融合等。

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计算 on nLive:Nebula 的计算实践

计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及...计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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TensorFlow 推出 TensorFlow 神经网络 (TF-GNN)

每个节点、边或全都可以被表征,并且信息可以存储在这些组件中的每一个中。例如,边缘还可以分配方向性以定义信息或交通流。 神经网络 (GNN) 是一种神经网络,用于处理数据结构中的数据。...TensorFlow 发布了TensorFlow Graph Neural Networks (TF-GNNs),这是一个旨在简化结构数据处理的库。...TF-GNN 是一组用于开发 GNN 模型的 TensorFlow 构建组件。...近年来,神经网络已经发展成为可以用描述的每个问题的有效且有用的工具。有了 TensorFlow Graph 神经网络,全世界的程序员都可以非常方便地使用 Graphs。...Github: https://github.com/tensorflow/gnn 参考: https://blog.tensorflow.org/2021/11/introducing-tensorflow-gnn.html

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