文章目录 引言 解决方案 直接修改`.csproj`文件 通过vs修改 引言 随着项目的体积越来越大，导致publish的时候文件越来越多，然而生产环境中其实pdb调试文件并没有什么作用（remote...debug）除外，所以也就灵机一动想着是否可以不生成呢？...可以使用公共文件： 建立common.props文件 latest <Version...： 每个project中修改csproj文件加上下面这行进行引入 Tip:对应的路劲根据需要进行修改 通过vs修改 【右键项目】–> 【选择属性】–> 【选择生成】–>【点击右下角‘高级’选项】–>【输出栏–调试信息】–>【选择
出现这种错误一般是工程是别的机器上的，靠过来放到自己机器上就不行了 1 找到工程下的 .classpath这个文件 ， 查看 con 节点； 2 找到自己编译过的本地工程 然后把 con节点复制过来
(提高自动化融合底层操作low-level op性能，达到手动融合自定义操作custom op效果)、移动端内存占用(提前AOT编译子图减少TensorFlow执行时间，共享头文件对被其他程序直接链接)...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。...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。...python mnist_softmax_xla.py --xla=false 运行完成生成时间线文件timeline.ctf.json，用Chrome跟踪事件分析器 chrome://tracing，...打开时间线文件，呈现时间线。
遇到一个问题，.NET后台生成HTML到了Linux上就会多出一行乱码，样式会乱，查原因是因为.NET运行在windows平台，生成UTF-8会自动加一个BOM头。...相比之下，Linux这样的系统在多locale的环境中浸染的时间比较短，再加上社区本身也有足够的动力轻装前进（吐槽：微软对兼容性的要求确实是到了非常偏执的地步，任何一点破坏兼容性的做法都不允许，以至于很多时候是自己绑住自己的双手...BOM不受欢迎主要是在UNIX环境下，因为很多UNIX程序不鸟BOM。主要问题出在UNIX那个所有脚本语言通行的首行#!...Server.MapPath("normren.html"), false,utf8); stream.Write("Content"); stream.Close(); //以前看到有人好像要改写utf8让他不生成标记...static/13981945020102954023564/ 本文由来源 21aspnet，由 javajgs_com 整理编辑，其版权均为 21aspnet 所有，文章内容系作者个人观点，不代表
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。...bfloat 支持现已添加到 XLA 架构。 使 XLA 和 XLA 一起工作。 通过决定性执行程序来生成 XLA 图。...更改 RunConfig 默认行为，不设置随机种子，使随机行为在分布式工作器上独立地随机。我们期待这可以普遍提高训练表现。依赖决定论的模型应明确设置一个随机种子。...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。...GPU 后端现在使用 ptxas 以编译生成的 PTX。 BufferAssignment 的协议缓存转储（protocol buffer dump）现在已确定。
因此近日有研究者借助 XLA 底层编译器为 Julia 构建 TPU 支持，他们表示该方法能够将 Julia 程序编写的 VGG19 模型融合到 TPU 可执行文件中，并调用 TPU 实现高效计算。...5.2 处理控制流 有一个额外的复杂问题我们还没讨论：Julia 提供的命令式控制流和 XLA 提供的函数式控制流之间的语义不匹配。...为了解决 if/else 控制流模块，我们在 Julia 编译器的 SSA IR 中查看 φ 节点，然后将这些节点作为 XLA 函数式控制流的结果（如果在同一个合并点存在多个 φ 节点，则我们构造这些节点的元组...此外，得到代码的性能仅受限于 XLA 生成的代码质量，不受限于前端（性能评估见 7.4）。...我们在 ImageNet 验证集上评估了 VGG19 模型，并验证了得到结果与原版 Metalhead 的结果相匹配，从而验证了生成的 XLA 代码准确性。
org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss} [%p] %c - %m%n #在目录下生成一个日志文件
XLA 是编译调试器的秘密武器，它能帮助 TensorFlow 自动优化原始 op 的组合。...有了 XLA 的增强，通过在运行时的过程中分析图、融合多个 op 并为融合子图（subgraph）生成有效的机器代码，TensorFlow 能在保留其灵活性的同时而不牺牲运行时的性能。...XLA 帮助 TensorFlow 保持其灵活性，同时消除性能问题。...在内部基准（internal benchmark）测试中，相比于没有 XLA 的 TensorFlow，XLA 显示了在 Nvidia GPU 上高达 50％的加速。...通过设计，XLA 通过添加自定义后端（backend）使支持新设备更容易。由于 TensorFlow 可以指向 XLA，因此可以向 XLA 添加新设备后端，从而使其能够运行 TensorFlow 图。
博客中提到的其他新版本两点（为避免翻译造成的偏差，我就直接引用原文了）： Python APIs have been changed to resemble NumPy more closely....- brought over from tf.contrib.learn after incorporating skflow and TF Slim Experimental release of XLA...XLA is rapidly evolving - expect to see more progress in upcoming releases....同时，tf_upgrade.py 会生成一个名为 report.txt 的文件，该文件记录了对旧文件做的所有改动，同时也给出了可能需要你手动更改的建议。.../user/cool 目录，新的生成的文件我想放到 /home/user/cool_1.0 里，则 python tf_upgrade.py --intree /home/user/cool --outtree
Transformers 中的几个 TensorFlow 方法已经重写为与 XLA 兼容，包括用于模型的文本生成，如GPT2、T5和OPT，以及用于语音处理的模型，如Whisper。...在 Transformers 内部的 TensorFlow 文本生成模型中，加速的确切数量非常依赖于模型，我们注意到速度提升了约 100 倍。本文将解释如何在这些模型中使用 XLA 来获得最大的性能。...中的 XLA 运行 TF 文本生成模型 要在 Transformers 内启用 XLA 加速生成，您需要安装最新版本的transformers。...，您可以使用您喜欢的编辑器检查生成的 Markdown 文件。...跨 ML 框架调试不匹配 在添加新架构或为现有架构创建 TensorFlow 权重时，你可能会遇到关于 PyTorch 和 TensorFlow 之间不匹配的错误。
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。...更改RunConfig默认行为，不设置随机种子，使得随机行为在分布式Worker上独立随机。期待这一点普遍提高训练效果。依靠determinism的模型应明确设置一个随机种子。...次要重构：将统计文件从随机移动到常见并移除随机。
假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...plugins这个文件夹，这个是使用capture tpuprofile工具生成的，该工具可以跟踪TPU的计算过程，并对你的模型性能进行分析，这里就不想详细介绍了。...本文主要介绍前面两种文件的作用： tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的值。...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...每个BundleEntryProto表述了tensor的metadata，比如那个data文件包含tensor、文件中的偏移量、一些辅助数据等。
TPUs已经针对TensorFlow进行了优化，并且主要用于TensorFlow。...还可以使用gsutil cp将文件复制回GS bucket。...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...不遵循准则会导致（严重）性能下降。不幸的是，在损失函数中，我需要同时使用掩码和循环。就我而言，我将所有内容都移到了CPU上，现在速度要快得多。...最后，最重要的一点是，别忘了在完成后停止GCP VM！ ? 作者:Zahar Chikishev deephub翻译组
在此前的文章中和大家分享过，EasyCVR平台支持用户更改录像文件的存储磁盘，感兴趣的用户可以翻阅我们以往的文章进行了解。有用户在更改完录像存储路径后，反馈不生成录像文件，请求我们排查原因。...1）查看配置路径是否存在：2）确认用户配置的存储路径没问题，将EasyCVR重启，也没有生成录像。...那么我们先将路径还原为原路径，查看是否可以生成录像文件：3）如上图，原路径可以生成录像文件，并且视频流是生成在hls目录下。...那么，在新创建的路径下也添加hls目录，然后再次重启：4）再次重启服务，加载配置文件，发现此时EasyCVR已经成功生成了录像文件：EasyCVR能兼容多类型的设备接入，可覆盖市面上大多数的视频源设备，
网友纷纷为它叫好——“说不定能够取代TensorFlow”。本文便带领读者一览JAX的庐山真面目。 这个工具说不定比TensorFlow还好用！...JAX使用XLA编译器基础结构，来为子程序生成最有利于加速的优化代码，这些优化子程序可以由任意Python调用和编排； 由于JAX与Autograd完全兼容，它允许Python函数的正、反向模式（forward...我对pytorch有一点不是很满意，他们基本上重新做了numpy所做的一切，但存在一些愚蠢的差异，比如“dim”，而不是“axis”，等等。...为了生成代码，JAX将跟踪转换为XLA HLO，这是一种中间语言，可以对高度可加速的数组级数值程序进行建模。...作为参考，谷歌在TensorFlow中实现了相同的算法，并在类似的Python循环中调用它。 ? 表2：GPU上JAX convnet步骤的计时(msec) 云TPU可扩展性。
谷歌也不例外，在大会 keynote 中 Jeff Dean 介绍了人工智能近期的发展及其对计算机系统设计的影响，同时他也对 TPU、TensorFlow 进行了详细介绍。...通过 TensorFlow 编程 在 TensorFlow 中，一个模型可能只需要一点点修改就能在 CPU、GPU 或 TPU 上运行。...TensorFlow 非常重要的一点就是计算图，我们一般需要先定义整个模型需要的计算图，然后再执行计算图进行运算。...XLA 编译器详细介绍： https://www.tensorflow.org/performance/xla/ XLA 编译器开源代码： https://github.com/tensorflow/tensorflow...在此论文中，作者们生成了 10 个模型，对它们进行训练（数个小时），使用生成模型的损失函数作为强化学习的信号。 ?
实际上，XLA 编译并非 JAX 独有，TensorFlow 和 PyTorch 也都提供了使用 XLA 的选项。不过，与其它流行框架相比，JAX 从设计之初就全面拥抱了 XLA。...XLA JIT 编译器会对模型的计算图进行全面分析，将连续的张量操作合并为单一内核，剔除冗余的图组件，并生成最适合底层硬件加速器的机器代码。...这种情况并不出人意料，因为它们共享了 XLA 后端。理论上，JAX 生成的任何 XLA（高级线性优化）图都应该能够被 PyTorch/XLA 同样实现。...正如之前提到的，理论上，PyTorch/XLA 和 TensorFlow 都能够生成与 JAX 相同的 XLA（高级线性优化）图，从而实现同等的性能。...然而，在实际操作中，生成的图的优劣取决于框架实现如何转化为 XLA 代码。更高效的转换将带来更佳的运行时性能。由于 JAX 原生支持 XLA，它可能在与其他框架的竞争中占据优势。
XLA和PyTorch的链接 前言 XLA (Accelerated Linear Algebra)是一个开源的机器学习编译器，对PyTorch、Tensorflow、JAX等多个深度学习框架都有支持。...最初XLA实际上是跟Tensorflow深度结合的，很好地服务了Tensorflow和TPU，而与XLA的结合主要依赖于社区的支持，即torch-xla。...从PyTorch调用到torch_xla xla调用上面所说的宏进行注册的位置在RegisterXLA.cpp这个文件中（codegen的结果），如下： ORCH_LIBRARY_IMPL(aten,...总结 其实torch-xla官方的文档里是有关于代码生成和算子注册这个过程的描述的，只不过一开始我没找到这个文档，走了一点弯路，但是自己探索也会觉得更明了这个过程。...大概意思就是实际上torch-xla就是根据xla_native_functions.yaml这个文件来生成算子的定义，然后再生成对应的RegisterXLA.cpp中的注册代码，这也跟PyTorch的
上一篇文章中提到的torchscript方式在手机上实际的检测效果差了很多，于是尝试了另外两种方式，第二种方式目前还有问题，所以就先不写了。这篇文章介绍的是第三种方法。...==2.4.1 3.转换weight文件： #Convert weights to TensorFlow SavedModel, GraphDef and fp16 TFLite model, and...:99] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set 2021-09-29 20:53:59.253957: I tensorflow...:99] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set 2021-09-29 20:54:34.723002: I tensorflow....tflite 最终权重文件会转换为best-fp16.tflite文件： 4.将tflite文件放到项目的assets目录下： 修改coco.txt为对应的分类： DetectorFactory.java
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供...在大多数情况下，这两个框架都会得到类似的结果，与 PyTorch 相比，TensorFlow 在CPU 上的速度通常会稍慢一些，而在 GPU 上的速度则稍快一点： 所有的模型中，在 CPU 上，PyTorch...XLA XLA 是一个线性代数编译器，它可以提高 TensorFlow 模型的速度，但我们只能在 GPU上使用。它基于TensorFlow 的自动聚类，编译了模型的一些子图。...Github用户 @tlkh 已经通过在 TensorFlow 的模型上使用 AMP、XLA 和分布式策略实现的基准测试性能做出了重大的贡献，目前也被添加到文档的基准测试部分。...它可以使用XLA 或 TorchScript 在 TensorFlow 或 PyTorch 上运行基准测试，并将结果保存到 CSV 文件当中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
