/u010859707/article/details/102737850 原文内容：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/TensorFlow2....x/安装指南.md CPU安装: pip install tensorflow GPU安装: pip install tensorflow-gpu 【别慌，GPU需要先安装以下内容】 注意: 不要同时安装...您希望继续执行吗？...2.安装 CUDA 1.0 + cuDNN 7 CUDA 下面这个网址是tensorflow各环境参数对应版本图(https://tensorflow.google.cn/install/source...cuda和cudnn对应关系应该没问题，但是tensorflow版本不能过高，否则会出错。
PyTorch介于Keras和TensorFlow之间，比Keras拥有更灵活、更好的控制力，与此同时用户又不必做任何疯狂的声明式编程。 深度学习练习者整天都在争论应该使用哪个框架。...你需要知道每个层的输入和输出大小，但这很快就能掌握。同时你也不必处理构建一个无法在调试中看到的抽象计算图。 PyTorch的另一个优势是可以在Torch Tensors和Numpy阵列之间来回切换。...而反观TF，如果需要实现自定义的东西，在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 PyTorch上这种操作实际上要简单得多。...控制CPU与GPU模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。然后，如果希望将某些操作移动到CPU，则可以使用单行操作。...如果在CPU和GPU之间来回切换以进行不同的操作，就会使代码变得混乱并且容易出错。
就高级和低级编码风格而言，Pytorch位于Keras和TensorFlow之间。它比Keras有更多的灵活性和控制力，但与此同时您不必做让人疯狂的声明性编程。...Pytorch的另一个好处是您可以在Torch 张量和Numpy阵列之间来回切换。...如果您需要实现自定义的东西，那么在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 Pytorch互操作实际上要简单得多。...(4) 控制 CPU 和 GPU 模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，则默认情况下在Keras中会启用并使用GPU。如果您希望将某些操作移动到CPU，则可以通过一行代码做到。...如果您在CPU和GPU之间来回切换以进行不同的操作，这会使代码变得混乱，并且可能容易出错。
就高级和低级代码风格而言，Pytorch介于Keras和TensorFlow之间。...Pytorch的另一个优点是平滑性，你可以在Torch张量和Numpy数组之间来回切换。...如果你需要实现一些自定义的东西，那么在TF张量和Numpy数组之间来回切换可能会很麻烦，这要求开发人员对TensorFlow会话有一个较好的理解。 Pytorch的互操作实际上要简单得多。...(4)控制CPU与GPU模式的比较 如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么在Keras中使用GPU是默认启用和完成的。如果希望将某些操作转移到CPU，可以使用以下代码。...这将使代码变得混乱，如果你在CPU和GPU之间来回移动以执行不同的操作，则很容易出错。
虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。...PyTorch 的另一个优点在于其平滑性（smoothness），你可以在 Torch 张量和 Numpy 矩阵之间来回切换。...但如果开发者需要实现一些自定义内容，则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦，这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。...控制 CPU vs GPU 模式 ? 我们需要更多算力。 如果你已经安装了 tensorflow-gpu，则在 Keras 中能够使用 GPU 并且会默认完成。...并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。 例如，为了将之前的模型转移到 GPU 上运行，则需要以下步骤： ?
这种情况性能会因为来回的数据拷贝带来性能损耗。而且据我的一个小伙伴反馈，拿CPU和GPU来说（端侧），跑完CPU再接着跑GPU，或者相反，性能都会带来不稳定波动（下降）。...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。...其中squeeze2和reshape2的来回折腾，实际在Netron里可视化对于维度并没有什么本质上的变化，反而因此引入了3个算子耗时。完全可以在端侧部署的时候优化掉。...Android C++ API 使用 GPU 代理 关于如何在TF提供的演示应用的APP里使用安卓和 iOS （metal） 的 GPU 委托代理，参考安卓使用 GPU 的委托代理和 iOS 如何使用...其实委托代理对Delegate的翻译听起来就比较别扭，更准确的说法，如GPU可能是“委托Mali GPU硬件，去代理子图执行”，更合适一些。
使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。...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。... 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...结论 作者旨在通过这篇文章演示如何只通过 GPU 将输入和输出传递给 TensorFlow，这样一来可以绕过 PCIe 总线，减少开销和有限的 CPU 内存带宽。
NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。...并且fft的计算成本很高，特别是在时域和频域之间来回转换数据时，涉及操作开销。 而卷积运算的一般矩阵乘法是这样的。每个接受域按列堆叠，得到特征映射变换矩阵。...有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。 张量通常以跨行格式存储在GPU中，其中元素在内存布局中以非连续的方式存储。...在这种情况下，GPU将需要执行多个事务来检索所有必要的数据 在GEMM的情况下，无论滤波器的高度和宽度如何，我们都可以确保读取给定空间位置的所有通道信息。...On GPU, NCHW is faster. But on CPU, NHWC is sometimes faster.
tf.device()指定运行设备 在TensorFlow中，模型可以在本地的GPU和CPU中运行，用户可以指定模型运行的设备。...如果需要切换成CPU运算，可以调用tf.device(device_name)函数，其中device_name格式如/cpu:0其中的0表示设备号，TF不区分CPU的设备号，设置为0即可。...GPU区分设备号/gpu:0和/gpu:1表示两张不同的显卡。...如果安装的是GPU版本的tensorflow，机器上有支持的GPU，也正确安装了显卡驱动、CUDA和cuDNN，默认情况下，Session会在GPU上运行： import tensorflow as tf...设置使用cpu tensorflow中不同的GPU使用/gpu:0和/gpu:1区分，而CPU不区分设备号，统一使用 /cpu:0 import tensorflow as tf with tf.device
GPU的执行环境 如果需要TensorFlow支持GPU，需要安装CudaToolkit 7.0 and CUDNN 6.5 V2。为安装这些环境，建议读者访问cuda的官网来了解安装细节。...TensorFlow中引用这些设备的方式如下： “/cpu:0”: To reference the server’s CPU....例如，如果我们想让之前的代码在GPU2上执行，可通过tf.device(“/gpu:2”)来指定： ? 多个GPU 并发 假如我们有不止一个CPU，通常我们想在解决一个问题时并发使用民有GPU。...例如，我们可建立模型来将工作分布式分发到多个GPU上，示例如下： ? 代码与之前的代码功能类似，但是现在有2个GPU来执行乘法计算（为简化示例，两个GPU执行的逻辑一样），稍后CPU执行加法计算。...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
，需要开关机来回切换。...安装相关的库 这里有两种方案，如果只有CPU资源用于开发，直接选择【3.1 CPU环境配置】就可以很快开始深度学习建模。 如有GPU资源，可以选择【3.2 GPU环境配置】开始繁琐的安装配置及建模。...3.1 CPU环境配置 安装相关的python依赖包，主要的如数据处理库Pandas、机器学习库Scikit-learn、深度学习库Tensorflow、Pytorch等等。...Pytorch 最后，安装Python相关的（支持GPU）的深度学习库，本文建模用的是pytorch（tensorflow、keras等其他库也是可以的） 可以到官网下载相应的pytorch版本，https...')分别修改相应的运算设备gpu或者cpu, 对比使用cpu、gpu资源占用的变化： 同一超参数下模型预测效果上面来看两者差不多，但运行时间CPU是GPU的5倍左右，GPU对深度学习训练的效率提升还是很明显的
我们NVIDIA A100服务器的硬件拓扑和NVIDIA DGX A100[6]比较类似，每台服务器包含：2颗CPU，8张GPU，8张网卡。...我们再来看一下整个系统的简要执行流程，每张GPU卡上启动的TensorFlow进程内部的执行逻辑如下图： 图2 进程内部执行逻辑 整个训练流程涉及参数存储、优化器、卡间通信等几个关键模块。...首先对于TensorFlow的算子，还有一些没有GPU的实现，当模型中使用了这些CPU算子，会跟上下游的GPU算子出现内存和显存之间的数据来回拷贝，影响整体性能，我们在GPU上实现了使用较为频繁、影响较大的算子...我们基于TensorFlow Estimator范式对训练架构进行封装，实现用户侧一套代码统一支持GPU和CPU场景下的Train、Evaluate和Predict任务，通过开关进行灵活切换，用户只需要关注模型代码本身的开发...从功能和完备性上支持TensorFlow的各类训练接口（Train/Evaluate/Rredict等)，支持CPU和GPU模型相互导入。
为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...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。...a和b的操作被加载到了CPU上，而加法操作被放到了第二个GPU“/gpu:1”上。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。...GPU上的运算被自动调整到了CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。
从人群属性上来说20~29以及 30-39之间的人群来说，年轻化的人群更倾向于pytorch，老程序员更倾向于tensorflow。 ?...CPU和GPU TensorFlow 有针对的CPU和GPU安装模块，而 PyTorch并不像TensorFlow一样已经指定好CPU和GPU，如果在项目中想要同时支持GPU和CPU，将会产生更多代码...2.0 outputs = f(input) 代码风格以 Keras 为主 很多函数如 optimizer，loss，metrics 会统合到 Keras 中 支持更多的平台和语言 1.0到2.0...由于TensorFlow 2.x模块已弃用（例如，tf.flags和tf.contrib），因此切换到compat.v1某些无法解决更改。...升级此代码可能需要使用其他库（例如absl.flags）或切换到tensorflow / addons中的包。
在 TensorFlow 2.x 中，您可以立即执行程序，也可以使用 tf.function在计算图中执行。...CollectiveCommunication.RING通过将 RPC 用作通信层来实现基于环的集合，支持CPU和GPU。...() 这会创建一个 CentralStorageStrategy 实例，该实例将使用所有可见的 GPU 和 CPU。...CentralStorageStrategy 优点是 GPU 负载比较均衡，但是 CPU 和 GPU 通信代价会比较大。...使用这些方法可能需要在开始时对代码进行轻微重构，但完成重构后，您只需更改策略实例就能够在 GPU、TPU 和多台机器之间进行切换。
本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...然后，10.3节将介绍如何在一台机器的多个GPU上并行化地训练深度学习模型。在这一节中也将给出具体的TensorFlow样例程序来使用多GPU训练模型，并比较并行化效率提升的比率。...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。...在以上代码中可以看到生成常量a和b的操作被加载到了CPU上，而加法操作被放到了第二个GPU“/gpu:1”上。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。
例如最常见的GPU，可以覆盖大部分的图像处理问题。相比于CPU，GPU在通用性上有所牺牲，却对以图像为代表的可并行的计算模式做了针对性优化，从而提升了性能和处理效率。TPU也是这样一类领域处理器。...那么，TPU存在的意义到底何在呢？GPU到底有什么问题？ 首先，从计算能力上看，无论是CPU还是GPU，从内核数量上远没有达到极限，达到极限的是IO能力，也就是带宽。...因此，一方面GPU采用类似CPU片内多级缓存的方案，并通过几个Core之间的共享局部复用数据，减少对DDR显存的压力。 另一方面，采用最先进的存储器，增大带宽，从而在计算时可以跑满更多的Core。...[1503891124068_2104_1503891124895.png] 图3 TPU2的整体部署，其中A、D为CPU机架，B、C为TPU2机架；其中蓝线为UPS，红色虚线为供电电源，绿色虚线为机架的网络切换配置...对内，即公司内部的深度学习应用场景，如搜索、地图、语音等；对外，推行自家的TensorFlow，并打通TensorFlow——编译——TPU片上算法部署的通路，如图4所示，实现明面推行TensorFlow
和 TensorFlow Lite 先后开源 接下来，我们会盘点上述机器学习框架之间的重大发展和改变，以飨读者。...大家可以把它理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于 GPU 或 CPU。...比如，把模型表达为数学表达式、重写计算图以获得更优性能和内存使用、GPU 上的透明执行、更高阶的自动微分，正在全部成为主流。...而借助 ONNX，开发者能实时跟踪某个神经网络是如何在框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个符合 ONNX 标准的通用计算图。大家能更方便地在不同框架间切换，为不同任务选择最优工具。...CPU 来执行，它目前支持很多针对移动端训练和优化好的模型，如 MobileNet，Inception v3，Smart Reply。
本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...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。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。...GPU上的运算被自动调整到了CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。'''...在异步模式下，不同设备之间是完全独立的。 ? 图10-1 深度学习模型训练流程图 ? 图10-2 异步模式深度学习模型训练流程图 然而使用异步模式训练的深度学习模型有可能无法达到较优的训练结果。
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