其中，还有一个重要的子程序包，含有计算视觉、自然语言处理和语音处理等与机器学习有关的样本代码实现。 ?...借助 Torchnet，在不同的数据集上运行相同的实验，就跟插入不同的（基本）数据加载器一样简单，改变评估标准只用改变一行代码就能实现（插入不同的性能指示器）。...看看它和谷歌的 TensorFlow 有什么不同。...首先，Torchnet 并不关注提升深度神经网络的推理计算和梯度计算性能，而是为了便于研究人员更加便捷地进行机器学习实验或设计相关工具（主要以插件的方式）。...虽然目前 TensorFlow 吸引了很多开发者，但 Torch 有着非常活跃的开发者用户群，再加上门槛低，Torchnet 的使用人数反超 TensorFlow 也并非不无可能。
本文代码主要演示tensorflow的基本用法。...import tensorflow as tf # 创建变量，保存计算结果 start = tf.Variable(1, dtype=tf.int64) # 初始化变量的op init_op = tf.global_variables_initializer...5483646897237262336 28 : -5968160532966932480 29 : -7055958792655077376 30 : -8764578968847253504 可以看出，当整数大于20之后，阶乘的计算结果就不对了...，这是因为tensorflow的变量类型和常量类型设置为tf.int64的原因，很遗憾似乎这已经是tensorflow的极限了，毕竟实现机制与Python并不一样，不能像Python一样表示任意大小的数字...，如果把上面代码中的int64修改为float64固然可以表示更大的数字，但是由于浮点数精度问题会有很大的误差。
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图计算框架。...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图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现。...z(x+y) 使用有向图表示为: 与TensorFlow的实现不同，为了简化，在SimpleFlow中我并没有定义Tensor类来表示计算图中节点之间的数据流动，而是直接定义节点的类型，其中主要定义了四种类型来表示图中的节点...这样我们可以按照TensorFlow的方式来在某个图中创建节点....总结 本文使用Python实现了计算图以及计算图的前向传播，并模仿TensorFlow的接口创建了Session以及Graph对象。
在计算中，半精度是二进制浮点计算机数字格式，占用计算机存储器中的 16 位。...它用于在高精度对于执行算术计算不是必需的应用中存储浮点值，并且 IEEE 754 标准将 binary16 指定为具有以下格式： Sign bit（符号位）：1 bit Exponent width（指数位宽...在这里可以通过查看该文档（包括一个新的浮动图表，https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization），以帮助你了解不同的量化选项和场景...图 3 不同模型下模型大小变化 模型精度测试结果 在 ILSVRC 2012 图像分类任务中，我们评估了标准 Mobilenet Float32 模型（和 FP16 变体）。...图 4 不同模型下精度损失测试结果 如何使用 float16 quantization 工具 用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization
Float 浮点数 是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数，小数点可以“浮动”。...FP = Floating Point 浮点算术 在计算中，浮点算术( FP ) 是使用实数的公式表示作为近似值来支持范围和精度之间的权衡的算术。...出于这个原因，浮点计算通常用于需要快速处理时间的非常小和非常大的实数系统。...TF32 = TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式 NVIDIA A100/Ampere安培架构 GPU 中的新数据类型，TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的...借助于NVIDIA 函示库，用户无需修改代码，即可使其应用程式充分发挥TF32 的各种优势。TF32 Tensor Core 根据FP32 的输入进行计算，并生成FP32 格式的结果。
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中，我们谈到了 Tensorflow.js（tfjs） 的新后端 WebAssembly（WASM）。...，结果如下： ?...GPU 驱动程序可能与特定硬件相关，而且不同的设备也可能存在精度问题。比如在 iOS 上，GPU 不支持 32 位浮点数，因此只能退化到 16 位浮点数，从而导致精度问题。...在 WASM 中，将始终以 32 位浮点数进行计算，因此在所有设备之间都能实现一致的精度。 WASM 仍然存在优化的空间。...and TensorFlow.js ?
一、Tensor 之间的运算规则 相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级 不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadcasting...) Tensor 与 Scalar(0维 tensor) 间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素 Note： TensorFLow 在进行数学运算时，一定要求各个 Tensor 数据类型一致 二、常用操作符和基本数学函数...tf.exp(x, name=None) # 计算 e 的次方 tf.log(x, name=None) # 以 e 为底，必须传入浮点数或复数 # 取符号、负、倒数、绝对值、近似、两数中较大...tf.trace(x, name=None) # 计算方阵行列式的值 tf.matrix_determinant(input, name=None) # 求解可逆方阵的逆，input 必须为浮点型或复数...tensor 所有元素的均值/最大值/最小值/积/逻辑与/或 # 或者计算指定的轴所有元素的均值/最大值/最小值/积/逻辑与/或(just like reduce_sum) tf.reduce_mean
硬件最大的变化就是对GPU的使用越来越频繁。人工智能深度学习的函数、公式内部涉及的是大量的浮点运算。这些函数在GPU出现之后，有大量的浮点运算就交给GPU。...更重要的是，这实际上可以帮助保护用户隐私。由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。 ?...Brain.js (https://brain.js.org/) Brain.js 是同样可以运行在浏览器和 NodeJs 服务器端、能为不同的任务提供不同类型的训练网络。...以及谷歌去年推出tensorflow.js支持利用gpu计算。...TensorFlow 是GitHub 上的第一个机器学习平台，也是 GitHub 上的五大软件库之一，被许多公司和组织所使用，包括 GitHub 上与 TensorFlow 相关的超过 24,500 个不同的软件仓库
而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...在浏览器中使用 TensorFlow.js 进行机器学习开启了令人兴奋的新的可能性，包括交互式机器学习，还有一些所有数据都保存在客户端的使用场景。...例如， Emoji 寻宝游戏就是使用 TensorFlow.js 构建的应用程序。...在 Google 开发者博客中对此有相关介绍，具体而言，它优化了 TensorFlow 中的 FP16 浮点数和 INT8 整型数，并能自动选择针对特定平台的内核，以最大化吞吐量，并能最大限度降低 GPU...为了与微软、亚马逊和 IBM 等其它科技巨头进行竞争，TensorFlow 的进一步普及可能会鼓励更多客户使用 Google 云平台。
每个处理单元组都集合到有着16 元素的集群中，共享算术单元（每个有2个）。这些集群组成了核心计算引擎，且可以聚集在一起单独完成 8 位的工作，或者一起做 64 位的工作（可变长度的算法）。 ?...只要你可以在更高的精度下积累结果，就可以保证准确性，” “整体的想法是，成为一个企业数据中心的 tensorflow 计算服务器节点，所有的 tensorflow 模型都以最小的修改运行，且分区也在一个可扩展的数据流架构高效运行...Wave 方法的核心是：通过随机四舍五入技术使用固定点，和许多小的高并行计算元素。Kim指着IBM和斯坦福的研究说：“使用固定点和低精度算法，你只要小心转动浮点基本相同的收敛，”如下图所示。 ?...我们能想象出一些 Wave Computing 的可能结果，其中最有可能的是“一部分大公司以收购的方式，寻找可以在价格和性能击败 NVIDIA，且与深度学习挂钩的系统。”...（想要支持不同的语言）的低水平 SDK。
为了推断，神经网络中的每个神经元进行以下计算： 将输入数据（x）与权重（w）相乘以表示信号强度 添加结果以将神经元的状态聚合为单个值 应用激活函数（f）（如ReLU，Sigmoid，tanh或其他）调节人造神经元的活动...同样，神经网络预测通常不需要使用32位或甚至16位数字进行浮点计算的精度。通过一些努力，您可以使用8位整数来计算神经网络预测，并保持适当的准确度。...TPU不是设计用于只运行一种类型的神经网络模型。相反，它的设计足够灵活，可以加速运行许多不同种类的神经网络模型所需的计算。 大多数现代CPU受到精简指令集计算机（RISC）设计风格的严重影响。...为了实现这种通用性，CPU将值存储在寄存器中，并且程序告诉算术逻辑单元（ALU）哪些寄存器要读取，要执行的操作（例如加法，乘法或逻辑AND）以及将寄存器放入结果。...其结果是，基于CISC矩阵处理器设计提供杰出的性能的每瓦比：TPU提供了83X与当代的CPU相比更好比和29X比当代的GPU更好的比率。 ?
在浏览器中使用TensorFlow.js可以扩展更多的应用场景，包括展开交互式的机器学习、所有数据都保存在客户端的情况等。...实际上，这个新发布的TensorFlow.js，就是基于之前的deeplearn.js，只不过被整合进TensorFlow之中。...//js.tensorflow.org/ 。...作为一个库，TensorRT能够优化TensorFlow的FP16浮点和INT8整数计算，而且还能最大化吞吐量，降低GPU的推理延迟等等。...同时，也有不少人对这两个机器学习框架不太满意，26.5%的TensorFlow用户想脱离它。 花絮 昨天，Google预告这场活动会在B站直播。 结果不知道什么原因，这个计划失败了。B站没有直播成。
深度学习框架是简化人工神经网络 (ANN) 开发的重要工具，并且其发展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脱颖而出，各自在不同的机器学习领域占有一席之地。...作为一个端到端平台，它提供从基本算术运算到神经网络部署的一切。其适应性体现在与CPU、GPU、TPU、移动设备等平台的兼容性上。...可视化：PyTorch 开箱即用的可视化能力与 TensorBoard 的可视化能力不太匹配。 静态与动态计算图 TensorFlow 和 PyTorch 之间的基本区别在于它们的计算图方法。...TensorFlow 采用静态计算图，而 PyTorch 提倡动态计算图。 TensorFlow 在 TensorFlow 中，首先定义计算图。只有设置好图表后，您才能在会话中运行它并输入数据。...不断发展的生态系统：借助 TensorFlow.js（用于基于浏览器的应用程序）和 TensorFlow Hub（用于可重用模型组件）等工具，TensorFlow 生态系统不断扩展。
模型的计算量 一般采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （ FLOPs ），即模型理论计算量。 这是间接一个衡量模型时间复杂度的指标, 实际上我们真正关心的是模型的速度(时延)。...而且同一FLOPs 在不同的平台或者MAC以及网络并行度下, 模型的速度也可能不一样。...不同框架下Flops工具支持情况: | 框架 | 工具名称| 特点| | :--- | :--- | :---| | tensorflow1.x | profiler | 同时包括FLOPS统计和参数量统计...| 使用简单, 同时包括FLOPS统计和参数量统计 | Tensorflow 2.x目前还没有直接支持Flops计算的特性, 我们只能使用tensorflow1.x的api来统计..../tfx/guide/tfma 《Roofline Model与深度学习模型的性能分析》:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282
而流是指让数据在不同的计算设备上进行传输并计算（因为只有Tensor形式的数据可以实现在不同的设备之间进行传递）。...通过结果可以发现控制台输出的Tensor里面有三个参数： 第一个参数是一个2*2的矩阵，且矩阵中的元素全部为浮点类型。...，接下来我们就将TensorFlow中的的数据类型与Python中的数据类型作以简单的对比，并通过表格的形式清晰的展现出来： 表1-2 TensorFlow和Python中数据类型的对应关系 TensorFlow...相关API介绍 一般来讲，TensorFlow共有5个不同的层次结构，从低到高分别是硬件层、内核层、低阶API、中阶API、高阶API，我们对每一层作以简单的介绍： 硬件层：我们知道TensorFlow...，比如说卷积层、池化层等 ]) tf.keras.layers：我们可以通过此API添加我们需要的不同的模型层（卷积层、池化层等），通过查阅TensorFlow官网关于此API的介绍可以知道，读者可以通过此
对于初学者，TensorFlow 实现数据流编程范例。 在这种范式下，程序被建模为在不同计算操作之间流动的数据的有向图。 这意味着每个节点代表一个操作（或计算），边代表数据。...当 TensorFlow.js 与 Node.js 相遇时 TensorFlow.js 的引入使在 JavaScript 环境中运行 TensorFlow 模型成为可能。...将 Node.js 与 TensorFlow.js 集成在一起，就可以从 JavaScript 环境在后端服务器上提供机器学习服务。 请参阅这个页面上有关如何执行此操作的文档。...本章与前几章略有不同，从某种意义上说，它只是对 TF2.0 的更广泛关注的介绍。...Jetson Nano 的前提与 Edge TPU 不同，因为 Jetson Nano 是一款小型而功能强大的 GPU 计算机。
但是，运行时量化过的权重会转换为浮点数（复原的浮点数与原始的不同，但偏差不大）。为了避免总是重新计算，缓存复原的浮点数，所以并没有减少内存使用。计算速度没有降低。...对于所有这些情况，可以将模型输出为特殊格式，用TensorFlow.js js库来加载。这个库可以用模型直接在用户的浏览器运行。...用户可以用TensorFlow.js库下载模型并做预测。...如果模型接收两张图片作为输入，用两个CNN做处理，将不同的CNN放到不同的GPU上会更快。 创建高效的集成学习：将不同训练好的模型放到不同的GPU上，使预测更快，得到最后的预测结果。...数据并行 另一种并行训练神经网络的方法，是将神经网络复制到每个设备上，同时训练每个复制，使用不同的训练批次。每个模型复制的计算的梯度被平均，结果用来更新模型参数。这种方法叫做数据并行。
在实验的第一部分，我们将探索该 GPU 在不同规模、精度、类型的计算机视觉、自然语言处理任务中的推理和训练速度。...在计算机视觉任务上的结果 在这一部分，我们以单精度运行所有的计算机视觉（CV）任务。...这些发现告诉我们，即使是在同一台计算设备上，不同类型的任务或不同框架都可能导致性能差异，数据集、代码优化方法也有影响。 5. 在 NLP 任务上的结果 在这一部分，我们以单精度运行所有 NLP 任务。...我们测试台上的评估结果表明，Titan RTX 能为 CV 模型、NLP 模型的训练与推理带来极大的增长，特别是有了混合精度的支持。我们还观察了不同框架利用 GPU 做不同模型时的表现差别。...附录：分析师手记 参照以上提及的所有结果，Titan RTX 在各种计算机视觉任务的训练与推理上都能做的很好，即使在图像 batch 很大的情况下也不例外。
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