[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product...就是向量乘法，即线性代数中的矩阵之间相乘的运算。...1.5 重载 TensorFlow会进行操作符重载，具体是： 元素乘法：tf.multiply()，可以用*运算符代替， 向量乘法：tf.matmul()，可以用@运算符代替。...向量乘法采用的乘法是线性代数中的矩阵之间相乘的运算。 1.6 DIN使用 在DIN使用如下： # 7....3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 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。...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。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
环境 TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU...模型代码说明 通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...Dockerfile FROM tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3 WORKDIR /app RUN pip install --upgrade setuptools
tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。 1. 指定运行GPU，不占用其他gpu的显存。 这种模式就是单卡多任务，一个任务一个卡。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）： 每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...多gpu并行的原理。...注意事项 多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。...多卡并行需要的cpu开销很大，所以对服务器的整体性能要求更高一些。如果服务器整体性能不是很好，还是单卡多任务吧。
这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。 如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。...但是Tensorflow并非如此。因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。 例如在CPU上对两个向量相加示例。 ?...注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。
建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...例如，无法直接传递Tensorflow会话。最后，在将分数的移动平均值存储在文件中的同时玩游戏。...共享模型非常困难，因为Tensorflow不允许在多个进程之间轻松共享图形或会话。目前正在深入了解Tensorflow，看看它是否可行并提高性能。...目前，所拥有的唯一解决方案是在每个进程中实现一个新的Tensorflow核心，即在AgentProcess类中调用“import tensorflow”。每个流程都有自己的图表和会话。
代码比较简单： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import tensorflow...as tf import time # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理网格结构数据（例如图像数据）的前馈神经网络，是由生物学家Hub...
https://github.com/ashrefm/multi-label-soft-f1 目录 了解多标签分类 TensorFlow 2.0的有趣之处 数据集（来自其海报的电影体裁） 建立快速输入管道...多标签分类：有两个或两个以上类别，每个观测值同时属于一个或多个类别。应用示例是医学诊断，其中需要根据患者的体征和症状开出一种或多种治疗方法。通过类推，可以设计用于汽车诊断的多标签分类器。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...新分类头将从头开始进行培训，以便将物镜重新用于多标签分类任务。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。
为什么需要 TensorFlow 等库 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。 除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...第二，在多GPU系统上的运行更为顺畅。 第三，代码编译效率较高。 第四，社区发展的非常迅速并且活跃。 第五，能够生成显示网络拓扑结构和性能的可视化图。 ---- 4....]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图. 2....例4，使用变量实现一个简单的计数器： # －创建一个变量, 初始化为标量 0.
构建多GPU代码 结构 先构建单GPU代码 写个函数multi_gpu_model(num_gpus)来生成多GPU代码，并将对象保存在collection中 feed data run 如何构建单GPU...建立多GPU训练模型 3. 建立单/多GPU测试模型 4. 创建Saver对象和FileWriter对象 5.
张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。 本篇我们介绍张量的数学运算。 一，标量运算 张量的数学运算符可以分为标量运算符、向量运算符、以及矩阵运算符。...加减乘除乘方，以及三角函数，指数，对数等常见函数，逻辑比较运算符等都是标量运算符。 标量运算符的特点是对张量实施逐元素运算。 有些标量运算符对常用的数学运算符进行了重载。...许多标量运算符都在 tf.math模块下。...矩阵运算包括：矩阵乘法，矩阵转置，矩阵逆，矩阵求迹，矩阵范数，矩阵行列式，矩阵求特征值，矩阵分解等运算。 除了一些常用的运算外，大部分和矩阵有关的运算都在tf.linalg子包中。...# 矩阵乘法 a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) b = tf.constant([[2,0],[0,2]]) a@b #等价于tf.matmul(a,b) <tf.Tensor
第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。...在数学上，矩阵乘法是向量乘法的加总；因此自然地，特征（中间的一个）和权重（右边的）矩阵之间的矩阵乘法给出（左边的）结果，即等于 n 个特征的线性回归公式的第一部分（如上所述），没有截距项。 ?...特征和权重矩阵之间的矩阵乘法给出结果（未添加截距项） 在 TF 中，这种乘法将表示为： y = tf.matmul(x, W) 多行特征矩阵（每行表示数据点的 n 个特征）之间的矩阵乘法返回多行结果，...的多特征备忘单 我们做一个从单一特征到多特征的线性回归的变化的并行比较： ?...逻辑回归 逻辑回归综述 我们已经学会了如何使用 Tensorflow（TF）去实现线性回归以预测标量值得结果，例如给定一组特征，如住房大小，预测房价。
对于多GPU的情况，它使用 ring-based streaming机制，通过直接在GPU之间交换数据块来避免主机内存中的冗余数据移动。...与其他基于GPU的图形引擎关注的传统图形处理场景不同，在GNN场景中，可变顶点数据本身可能无法容纳到GPU设备内存中，因为每个顶点的数据可以是特征向量（ feature vector）而不是简单的标量（...G-GCN每一层的前馈计算如图2所示： 图2：SAGA-NN模型中，Gated Graph ConvNet的layer ，其中⊗指矩阵乘法。...图3：SAGA-NN Stages for each layer of GN NGra的优化 图4描述了ApplyEdge阶段中矩阵乘法运算： 图4 图5显示了优化的dataflow graph，其中矩阵乘法移入...ApplyVertex stage： 图 图7是多GPU的架构 图7：多GPU架构 NGra的评估 我们在TensorFlow (v1.7) 上实现NGra，使用大约2,900行C++代码和3000行Python
上一篇我分享了2D版本VNet模型改进的深度监督VNet，效果已经有所改善，那么今天我将再分享一个改进的模型即多尺度VNet。...1、多尺度VNet模型 从上一篇深度监督VNet模型结构图可以看到，主要改进地方就在VNet的编码网络中每一个上采样操作。...而今天所分享的多尺度VNet模型，右半边跟VNet结构是一样的，不同的地方在于左半边结构，每个下采样操作都有一个额外的分支输入操作，该分支操作是将原始图像下采样到不同尺度图像与每个下采样操作的输出图像大小一致...多尺度VNet模型结构示意图。 ? 2、数据集 ? 我们使用LiTS—LiverTumorSegmentation Challenge的CT图像做为我们的训练数据和测试数据。...在测试数据上平均精度：多尺度监督VNet为91.39%。最后给出一张肝脏分割金标准结果，MSVNet结果和VNet结果对比效果图。 ?
在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...//raw.githubusercontent.com/susanli2016/PyCon-Canada-2019-NLP-Tutorial/master/bbc-text.csv 首先导入库，并确保TensorFlow...import csv import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.text import...Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from nltk.corpus import
TensorFlow游乐场的双螺旋问题 TensorFlow Playground上的这个例子训练神经网络，根据训练数据集将数据点分类为蓝色或橙色。（参见这篇文章以学习更多关于这个例子。）...有关更多详细信息，请参阅如何使用TensorFlow量化神经网络。 ? 在张量流中的量化 量化是降低神经网络预测成本的有力工具，相应减少内存使用量也非常重要，特别是对于移动和嵌入式部署。...为了对其进行编程，我们创建了一个编译器和软件堆栈，将来自TensorFlow图形的API调用转换为TPU指令。 ?...从TensorFlow到TPU：软件堆栈 矩阵乘子单元的并行处理 典型的RISC处理器提供简单计算的指令，例如乘法或增加数字。...这些是所谓的标量处理器，因为它们用每条指令处理单个操作（=标量操作）。 即使CPU以千兆赫范围内的时钟速度运行，但仍然需要很长时间才能通过一系列标量操作来执行大型矩阵运算。
在多类中，每个样本只能属于一个C类。在多标签情况下，每个样本可以属于一个或多个类。...在本文中将重点介绍BERT在多标签文本分类问题中的应用。因此将基本上修改示例代码并应用必要的更改以使其适用于多标签方案。 建立 使用安装BERT !...有两种方法可以下载和使用预先训练的BERT模型： 1.直接使用tensorflow-hub： 以下预训练模型可供选择。...在多标签分类中softmax()，sigmoid()用来获取概率。...这适用于多标签分类问题[4]。 其余代码主要来自BERT参考[5]。完整的代码可以在github上找到。
然而，目前仍存在相当多的一些挑战阻碍了其在机器学习社区中的广泛使用：1）用于加速硬件的生产级张量网络库还不能用于大规模运行张量网络算法；2）大多数张量网络文献是面向物理应用的，并产生了一种错误的印象，即需要量子力学方面的专业知识来理解算法...实验室与加拿大 Perimeter 理论物理研究所（Perimeter Institute for Theoretical Physics ）的研究人员合作开发了张量网络 TensorNetwork，以 TensorFlow...例如，一个普通数零阶张量，也称为标量，一个向量是一阶张量，一个矩阵是二阶张量。...在这个符号中，标量只是一个圆，向量只有一条腿，矩阵有两条腿等。张量的每条腿也有大小，也就是腿的长度。 ?...张量收缩的图解表示法 向量和矩阵乘法以及矩阵迹线（即矩阵对角元素的总和）。 除了这些案例之外，还有以张量收缩模式进行编码以形成一个新张量的图形方式。每个组成张量都有一个由自己的腿数决定的顺序。
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