线性代数领域专用编译器，优化TensorFlow计算的执行速度(编译子图减少生命周期较短操作执行时间，融合管道化操作减少内存占用)、内存使用(分析、规划内存使用需求，消除许多中间结果缓存)、自定义操作依赖...XLA输入语言HLO IR，XLA HLO定义图形，编译成各种体系结构机器指令。编译过程。XLA HLO->目标无关优化分析->XLA HLO->XLA后端->目标相关优化分析->目标特定代码生成。...后端执行进一步HLO级目标不相关优化分析。XLA GPU后端执行对GPU编程模型有益操作融合，确定计算划分成流。生成目标特定代码。XLA CPU、GPU后端用LLVM中间表示、优化、代码生成。...后端用LLVM IR表示XLA HLO计算。XLA 支持x86-64､NVIDIA GPU JIT编译，x86-64､ARM AOT编译。AOT更适合移动、嵌入式深度学习应用。 JIT编译方式。...tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) 参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信
但是灵活性通常与性能不能兼得。虽然 TensorFlow 旨在定义任何种类的数据流图，但是由于 TensorFlow 分别优化每个 运算/指令（op），所以使所有图都高效地执行是有挑战性的。...在 TensorFlow 开发者峰会的演讲中，Chris Leary 和 Todd Wang 描述了 TensorFlow 如何利用 XLA、JIT、AOT 和其它编译技术来最小化执行时间并最大限度地利用计算资源...tfcompile 是利用 XLA 进行提前编译（AOT/ahead-of-time compilation）的工具——将整个图（graph）编译为 XLA，然后形成严格的机器代码以实现图中的 op。...也就是说，由 XLA 的 CPU 后端发出的代码的性能仍然远不是最优的；这部分项目需要更多的工作。...谷歌使用此机制利用 XLA 配置 TPU。 结论与展望 XLA 仍处于发展的早期阶段。在一些使用案例中，它显示出非常有希望的结果，很显然，TensorFlow 未来可以从这项技术中得到更多益处。
，相关工作上了Nature封面）； 通过在音乐、绘画这块的领域使用TensorFlow构建深度学习模型来帮助人类更好地理解艺术； 使用TensorFlow框架和高科技设备，构建自动化的海洋生物检测系统，...Magenta: 音乐和艺术生成 这个项目讲的是利用深度学习来做一些艺术相关的工作，项目地址:tensorflow-magenta 有一些很好玩的东西，如风格化，生成艺术家风格的音乐，利用深度学习模型模拟人类对艺术的想象力...XLA以及Keras与TensorFlow的融合 XLA与TensorFlow的结合 TensorFlow的各方面的优势都很突出，除了在速度这块有些不足，如果，TensorFlow能在速度上做进一步优化...因为XLA原理涉及到编译器，这块不是我擅长的地方，所以这里就这样过了， 如果有兴趣的小伙伴可以关注下xla docs还有此次TensorFlow Dev Summit 上XLA的talkXLA: TensorFlow...TensorFlow来做超参的调节、还有Keras的新的支持、分布式的各种模型变量保存的优化方法、分布式容灾、XLA的支持是的模型更快，这么几天的时间花费感觉没有浪费，但是因为个人知识有限，如上面有错误或者不周到
构建输入函数 使用tf.contrib.learn记录和监控基础知识 TensorBoard：可视化学习 TensorBoard：嵌入可视化 TensorBoard：图形可视化 程序员指南 变量：创建...tf.contrib.learn中使用TensorFlow Debugger（tfdbg） 导出和导入元图 TensorFlow版本语义 TensorFlow数据版本控制：GraphDefs和检查点 经常问的问题...教程 使用GPU 图像识别 如何重新启动新类别的最终层 TF图层指南：构建卷积神经网络 卷积神经网络 字的矢量表示 循环神经网络 序列到序列模型 具有TensorFlow的大规模线性模型 TensorFlow...线性模型教程 TensorFlow广泛深度学习教程 Mandelbrot集 部分微分方程 性能 性能指南 高性能模型 基准 如何用TensorFlow量化神经网络 XLA概述 广播语义 为XLA开发新的后端...使用JIT编译 操作语义 形状和布局 使用AOT编译 API文档【r1.1】 部署 TensorFlow服务 分布式TensorFlow 如何在Hadoop上运行TensorFlow 延伸 TensorFlow
这是 JAX 与任何用例相关的一种通用能力。让我们使用 NumPy 和 JAX 对矩阵的前三个幂求和（按元素）。 首先是 NumPy 实现。我们发现，该计算大约需要 851 毫秒。...甚至在最近的一些 PyTorch 与 TensorFlow 文章中强调了 JAX 作为一个值得关注的「框架」，并推荐其用于基于 TPU 的深度学习研究。...JAX 对 Hessians 的高效计算也与深度学习相关，因为它们使高阶优化技术更加可行； 通用可微分编程范式（General Differentiable Programming Paradigm ）...如果你不是在构建特殊的架构，只是在 GPU 上训练常见的架构，那么你现在可能应该坚持使用 PyTorch 或 TensorFlow。然而，这个建议可能会在未来一两年内快速发生变化。...在这种情况下，在进行任何大型项目之前，请确保了解如何使用 JAX。 如果你对深度学习感兴趣，又想转行相关的职位，那么你需要使用 PyTorch 或 TensorFlow。
这是 JAX 与任何用例相关的一种通用能力。让我们使用 NumPy 和 JAX 对矩阵的前三个幂求和（按元素）。 首先是 NumPy 实现。我们发现，该计算大约需要 851 毫秒。 ...甚至在最近的一些 PyTorch 与 TensorFlow 文章中强调了 JAX 作为一个值得关注的「框架」，并推荐其用于基于 TPU 的深度学习研究。...JAX 对 Hessians 的高效计算也与深度学习相关，因为它们使高阶优化技术更加可行； 通用可微分编程范式（General Differentiable Programming Paradigm ）...如果你不是在构建特殊的架构，只是在 GPU 上训练常见的架构，那么你现在可能应该坚持使用 PyTorch 或 TensorFlow。然而，这个建议可能会在未来一两年内快速发生变化。...在这种情况下，在进行任何大型项目之前，请确保了解如何使用 JAX。 如果你对深度学习感兴趣，又想转行相关的职位，那么你需要使用 PyTorch 或 TensorFlow。
TensorFlow 是由谷歌开发并在七年前开源的机器学习平台，现在是 GitHub 上 star 数量最多的项目之一。...未来几个TensorFlow 发布版本的开发路线图将基于四个支柱，分别是快捷与扩展性、机器学习应用、部署就绪和简单性。...NumPy API 和更便利的调试体验将是第四个支柱的核心特征，即简单性。Tensorflow 将采用 NumPy API 的数值标准，以使其更加一致和易于理解。...Tensorflow 新功能的预览版计划在 2023 年第二季度推出，生产版本计划在同一年推出。关于路线图和相关更新的更多信息可以参阅 官方博客。.../news/2022/10/google-tensorflow-roadmap/） 相关阅读： 使用 TensorFlow.NET 构建神经网络（https://www.infoq.cn/article
1.5.0 正式版 重大更新 预构建的二进制文件现在是针对 CUDA 9 和 cuDNN 7 构建的。...TensorFlow Lite：dev 预览版现在可用。 支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 加速线性代数（XLA）： 添加 complex64 支持到 XLA 编译器。...Bug 修复与其他更新 文档更新： 明确你只能在 64 位机上安装 TensorFlow。 添加一个短文件解释 Estimators 如何保存检查点。 为由 tf2xla 桥支持的操作添加文档。...修改 SpaceToDepth 和 DepthToSpace 文件中的小的书写错误。...添加对稀疏多维特征列（sparse multidimensional feature columns）的支持。 加速仅有一个值的稀疏浮点数列（sparse float columns）的案例。
日前，谷歌发布 TensorFlow 1.6.0 正式版，带来了多项更新和优化，雷锋网 AI 研习社将谷歌官方介绍编译如下： 重大改进： 针对 CUDA 9.0 和 cuDNN 7 预构建二进制文件...； 预构建的二进制文件将使用 AVX 指令，这可能会破坏较老的 CPU 上的 TF。...主要的特征和改进 针对非插槽变量的新优化器内部 API； 现在 tf.estimator....； 分类任务的树预测上输出变化； 对于 pt 和 eval 指令，可允许张量值以 numpy 文件写入 filesystem； gRPC：传播截断的错误（而不是返回 gRPC 内部的错误）； 增加 parallel_interleave...详细的更新信息请查看 TensorFlow 的 Github 页面： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases。
MLIR 与 TensorFlow 的渊源 ---- 在过去，若想解决多级别堆栈问题，则需要我们构建新的软硬件堆栈生成器，这也意味着必须为每个新路径重新构建优化与转换传递。...作为 TensorFlow 的日常用户，在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，这种多级别堆栈可能会表现出令人费解的编译器和运行时错误。 ?...图 1 TensorFlow 组件概述 TensorFlow 能够以多种不同的方式运行，如： 将其发送至调用手写运算内核的 TensorFlow 执行器 将图转化为 XLA 高级优化器（XLA HLO...为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误，我们开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。...为区分不同的硬件与软件受众，MLIR 提供「方言」，其中包括： TensorFlow IR，代表 TensorFlow 图中可能存在的一切 XLA HLO IR，旨在利用 XLA 的编译功能（输出到 TPU
PyTorch/XLA是允许这样做的项目。它仍在积极的开发中，问题得到了解决。希望在不久的将来，运行它的体验会更加顺畅，一些bug会得到修复，最佳实践也会得到更好的交流。...https://github.com/pytorch/xla 设置 这里有两种方法可以获得TPU的使用权 GCP计算引擎虚拟机与预构建的PyTorch/XLA映像并按照PyTorch/XLA github...页面上的“使用预构建的计算VM映像”部分进行设置。...在这里的测试目录中可以找到一个使用并行训练循环的示例（https://github.com/pytorch/xla/blob/master/test/test_train_mnist.py） 我想强调与它相关的以下三点...总结 总而言之，我在PyTorch / XLA方面的经验参差不齐。我遇到了多个错误/工件（此处未全部提及），现有文档和示例受到限制，并且TPU固有的局限性对于更具创意的体系结构而言可能过于严格。
AI 科技评论按：为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误，近日开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。...在过去，若想解决多级别堆栈问题，则需要我们构建新的软硬件堆栈生成器，这也意味着必须为每个新路径重新构建优化与转换传递。 ?...TensorFlow 能够以多种不同的方式运行，如： 将其发送至调用手写运算内核的 TensorFlow 执行器 将图转化为 XLA 高级优化器 (XLA HLO) 表示，反之，这种表示亦可调用适合 CPU...或 GPU 的 LLVM 编辑器，或者继续使用适合 TPU 的 XLA。...执行器（二者皆可生成硬件特定代码）之间，在生产质量组件的支持下，能够对优化编译器设计与实现进行全新探索。
二、业务场景及离线流程 2.1 业务场景 在广告精排的场景下，针对每个用户，最多会有几百个广告召回，模型会根据用户特征与每一个广告相关特征，分别预估该用户对每条广告的点击率，从而进行排序。...TensorFlow Serving支持模型热更新与自动模型版本管理，具有非常灵活的特点。 下图为TensorFlow Serving整个框架图。...example; data_processing(); } 3.2.2 构建模型OPS优化 在没有进行优化之前，模型的输入是未进行处理的原格式数据，例如，渠道特征取值可能为：'渠道1'、'渠道...XLA（Accelerated Linear Algebra）是一种专门对TensorFlow中线性代数运算进行优化的编译器，当打开JIT（Just In Time）编译模式时，便会使用XLA编译器。...美团平台与酒旅事业群用户增长组算法负责人，曾就职于阿里，主要致力于通过机器学习提升美团点评平台的活跃用户数，作为技术负责人，主导了美团DSP广告投放、站内拉新等项目的算法工作，有效提升营销效率，降低营销成本
利用恰当的框架可以快速构建模型，而无需编写数百行代码，一个良好的深度学习框架具备以下关键特征： 优化的性能 易于理解和编码 良好的社区支持， 并行化的进程，以减少计算 自动计算梯度 这五点也是用来挑选五大顶级深度学习框架的首选标准...与特定功能的预定义的图表不同，PyTorch提供了一个框架，用于在运行时构建计算图形，甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...XLA是TensorFlow底层做JIT编译优化的工具，XLA可以对计算图做算子Fusion，将多个GPU Kernel合并成少量的GPU Kernel，用以减少调用次数，可以大量节省GPU Memory...Jax本身并没有重新做执行引擎层面的东西，而是直接复用TensorFlow中的XLA Backend进行静态编译,以此实现加速。...如果你熟悉Python，并且没有进行一些高级研究或开发某种特殊的神经网络，那么Keras适合你。如果有一个与图像分类或序列模型相关的项目，可以从Keras开始，很快便可以构建出一个工作模型。
这主要与推荐领域模型的自身特点相关： 1、建模过程复杂：为建模用户与商品关系，推荐领域模型建模不仅包含DNN等稠密计算部分，还存在大量针对稀疏特征的Embedding建模方式以及特征预处理等模块，集合了...推荐领域模型变长特征（用户行为序列）的存在使得在推理过程构建万级别数量的XLA Runtime（编译结果），在显存消耗上不可接受。...为避免不同特征维度导致的多次编译问题，首先对算法结构进行XLA子图划分，形成多个XLA子图。...其次针对XLA子图的输入特征变长情况，实现分桶Padding能力，降低XLA Runtime编译数量，解决了编译中遇到的显存问题。...我们对Tensorflow框架中的底层GPU通道的创建和分配机制进行了深入的改造与升级，赋予了其在面对同一模型时，针对不同的在线请求，动态选择GPU通道进行运算的能力。
Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。...Github版的TensorFlow每周与Google内部镜像文件之间至少会进行一次双向同步，同时TensorFlow也收获了来自Intel，Microsoft，IBM，Rstudio，Minds.ai...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像是XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...即使在更小、更轻量化的项目中，工程师还会被以下这些问题困扰： 1. 在实验中模型架构和权重的版本——尤其是当模型从不同体系借来了部分与训练模型，或者从其他模型借来了权重的时候。 2....TPU是与TensorFlow集成的，Google提供收费云端服务（Cloud TPU），同时通过TensorFlow Research Cloud（TFRC）项目，对想要提前使用TPU的机器学习专家进行补贴
下面是这次更新的重大变动及错误修复。 重大变动 现在预编译的二进制文件是针对CUDA 9和cuDNN 7构建的。 从1.6版本开始，预编译二进制文件将使用AVX指令。这可能会破坏老式CPU上的TF。...TensorFlow Lite dev预览现在可用。 提供CUDA 9和cuDNN 7支持。 加速线性代数（XLA）： 将complex64支持添加到XLA编译器。...bfloat支持现在被添加到XLA基础设施。 使ClusterSpec propagation与XLA设备一起工作。 使用决定性执行程序来生成XLA图。...在fp16 GEMM中添加对CUBLAS_TENSOR_OP_MATH的支持 在NVIDIA Tegra设备上添加对CUDA的支持 错误修复和其他更改 文档更新： 说明只能在64位机器上安装TensorFlow...通过将dtype的log_det_jacobian转换为与TransformedDistribution中的log_prob匹配来修复bug。
Github版的TensorFlow每周与Google内部镜像文件之间至少会进行一次双向同步，同时TensorFlow也收获了来自Intel，Microsoft，IBM，Rstudio，Minds.ai...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...谷歌内部，在CEO Sundar Pichai要成为“AI-first”公司的号召下，TensorFlow被应用到非常多的项目当中。...尽管存在通过静态分析和图连接来辨别代码可靠性的工具，但总体上，这些工具并没有办法用来分析数据的相关性。 D Sculley等人在文章中讨论了几种系统设计中的劣势，很能与相关从业者产生共鸣： 1....TPU是与TensorFlow集成的，Google提供收费云端服务（Cloud TPU），同时通过TensorFlow Research Cloud（TFRC）项目，对想要提前使用TPU的机器学习专家进行补贴
我们很高兴看到人们在超过6000个开源在线存储库项目中使用 TensorFlow。...和GPU的TensorFlow图形的特定领域编译器XLA的实验版本。...TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。...添加了 sparse_column_with_vocabulary_file，指定将字符串特征转换为ID的特征栏（feature column）。...Android：预构建的libs现在每晚构建。
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