我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable...这样就能根据具体的数据去获取batch size的大小 2: 对于变量命名, 要善于用 variable_scope 来规范化命名, 以及 reuse 参数可以控制共享变量 补充知识：tensorflow...RNN 使用动态的batch_size 在使用tensorflow实现RNN模型时，需要初始化隐藏状态 如下： lstm_cell_1 = [tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper...我们可以使用动态的batch_size，就是将batch_size作为一个placeholder，在运行时，将batch_size作为输入输入就可以实现根据数据量的大小使用不同的batch_size。...动态获取 BatchSzie 的大小实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
测试程序# Pythonimport tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto
AI 研习社消息，日前，谷歌发布 TensorFlow 1.5，TensorFlow 又一次迎来更新。...在此前的版本中，TensorFlow 迎来三大重大变化：Keras 位于 TensorFlow core 中，Dataset API 支持更多功能，引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate...而在这次的更新中，谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite，除此之外，还将支持 CUDA 9 和 cuDNN 7。...主要的更新 支持 Eager execution 预览版本 TensorFlow Eager Execution 是一个命令式、由运行定义的接口，可以在即时的运行错误下进行快速调试，与 Python 工具进行整合...这可以使得 TensorFlow 的入门学习变得更简单，也使得研发工作变得更直观。 支持 TensorFlow Lite 开发者版本 TensorFlow Lite 针对移动和嵌入式设备等。
——TensorFlow Lite 将支持 Core ML。...在 TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支持之后，iOS 开发者可以利用 Core ML 的优势部署 TensorFlow 模型。...Lite 格式 (.tflite)，TensorFlow Lite 将继续支持包括 IOS 在内的跨平台部署。...对 Core ML 的支持是通过将 TensorFlow 模型转换为 Core ML 模型格式 (.mlmodel) 的工具来实现的。...它不但有 30 多种层来支持广泛的深度学习，而且还支持诸如树集成，SVM 和广义线性模型等标准模型。
TensorFlow Fold 使得处理不同数据大小和结构的深度学习模型更容易实现。...上面的动图显示了使用动态批处理运行的递归神经网络。相同颜色的操作被分为批，使得 TensorFlow 能够更快地运行它们。...动态批处理随后自动地组合这些流图，以利用机会在输入内和输入间进行批处理，并插入附加指令以在批处理操作之间移动数据。...然而，由于对每个输入，计算题具有不同的形状和大小，这样的网络不能直接支持批训练或推理。它们也难以在流行的深度学习库中实现，因为这些苦一般是基于静态数据流图的。...该技术使得我们能够创建静态图，使用流行的库来模拟任意形状和大小的动态计算图。我们进一步提出了一个组成区块的高级库，以简化动态图模型的创建过程。
今晨 Google 官方发布消息，称 TensorFlow 支持动态计算图。...TensorFlow 文件包使得执行处理不同大小和结构数据的深度学习模型更为简单。...这是使用动态批处理的递归神经网络运行的示意图。相同颜色的操作共同进行批处理，从而加速 TensorFlow 的运行。嵌入操作将词汇变成矢量形式。完全连接（FC）操作将词汇矢量变成短语矢量。...尽管示意图中只展示一个句子的解析树，相同的网络可以运行及批处理任意结构和大小的其它解析树。 TensorFlow 文件包将会首先为每个输入创建单独的运算图谱。...我们希望 TensorFlow 文件包会帮助研究者和从业人员运用 TensorFlow 中的动态运算图谱实现神经网络。
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题...TensorFlow Fold使得对不同大小和结构的数据进行操作的深度模型更易于实现。...“动态批处理”使这些成为可能，我们在论文《带有动态计算图的深度学习》中有详细介绍。 ? △ 此动画显示了使用了动态批处理的递归神经网络。...尽管我们仅展示了句子的单个解析树，但是相同的网络可以在任意形状和大小的多个解析树上运行并对操作进行批处理。 TensorFlow Fold库最初将从每个输入构建单独的计算图。...因为各个输入可能具有不同的大小和结构，计算图也一样。动态批处理随后自动组合这些计算图，以利用在输入内和输入之间进行批处理的机会，并插入附加指令以在批处理操作之间移动数据（参见我们的论文的技术细节）。
2 月 7 日，谷歌通过博客正式发布了 TensorFlow Fold，该库针对 TensorFlow 1.0 框架量身打造，可以帮助深度学习开发者根据不同结构的输入数据建立动态的计算图（Dynamic...这一步骤之所以至关重要，是因为它使得 TensorFlow 等高性能的深度学习框架可以并行地针对不同的输入数据运行同一个计算图，加上当前的 GPU 和多核 CPU 普遍支持的 SIMD（Single Instruction...此后，动态批处理功能将自动组合这些计算图，以实现在输入数据内部和不同输入数据之间的批处理操作，同时还可以通过插入一些附加指令来实现不同批处理操作之间的数据互通。...id=ryrGawqex 上图的动画展示了一个利用动态批处理运行的递归神经网络。相同颜色的操作被划分到同一次批处理中，这使得 TensorFlow 能够更高效地运行。...虽然这里只展示了一个针对单一语句的解析树，但实际上该网络可以在任意形状和大小的多个解析树上并行地进行动态批处理。
可变大小的输入 可变结构的输入 非默认的推理算法 可变结构的输出 当然，如果计算图可以表示在声明时间内大小未指定的对象，那么静态声明也可以处理可变大小输入。...流程控制操作（如条件执行和迭代）能够被添加到计算图所支持的操作清单中。比如说，要运行可变序列长度的 RNN，Theano 提供扫描操作，TensorFlow 提供动态 RNN 操作。...由于处理可变大小输入的流程控制和工具仍留在宿主语言中（而不是静态声明所要求的计算图中），计算图需支持更少的操作类型，并且这些操作类型倾向于更具体的指定（例如，张量的大小应该是已知的，而不是执行时推断的）...而且，为了提高计算效率它还支持自动微型批处理（automatic mini-batching），为想要在模型中实现微型批处理的用户减轻负担。...对于不支持微型批处理的更复杂的模型，DyNet 支持数据并行（data-parallel）多线程处理（multi-processing），这样的话，异步参数的更新可以在多个线程中执行，这也使在训练时间内并行化任何模型
TensorFlow Fold(现在还出了Eager模式，可以对比学习)，根据不同结构输入数据建立动态计算图(dynamic computation)，根据每个不同输入数据建立不同计算图。...动态批处理(dynamic batching)自动组合计算图，实现输入数据内部批处理，批处理单个输入图内不同节点，不同输入数据间批处理，批处理不同输入图间运算。...pip命令安装，与更广泛机器兼容，TensorFlow默认仅在x86机器使用SSE4.1 SIMD指令。源代码安装可以获得最大性能，开启CPU高级指令集支持。...适合低延迟预测推理，每批大小较小。...TPU目前版本不能完整运行TensorFlow功能，高效预测推理，不涉及训练。 机器学习评测体系。 人脸识别性能指标。 鉴别性能，是否鉴别准确。Top-K识别率，给出前K个结果包含正确结果概率。
在PyTorch中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。而在TensorFlow中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。...在PyTorch中，我发现代码需要更频繁的检查CUDA是否可用，以及更明确的设备管理。在编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤其如此。...目前TensorFlow、Theano、CNTK都支持。也许不久的将来，PyTorch也会提供支持。作为tf.contrib的一部分，Keras也随TensorFlow一起分发。...关于TensorFlow Fold 今年2月，谷歌推出了TensorFlow Fold。这个库建立在TensorFlow智商，允许构建更多的动态图。这个库的主要优势是动态批处理。...动态批处理可以自动对不同大小的输入进行批量计算（例如解析树上的循环网络）。 可编程性方面，语法不像PyTorch那么简单，当然在某些情况下，批处理带来的性能提升还是值得考虑。
它将用户对编程模型的期望与TensorFlow更好地结合起来，并且应该使TensorFlow更易于学习和应用。...通过交换格式的标准化和API的一致性，支持更多平台和语言，并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。 将删除已弃用的API并减少重复数量，否则会给用户造成混淆。...对于这种情况，将提供兼容模块（tensorflow.compat.v1），其中包含完整的TensorFlow 1.x API，并会在TensorFlow 2.x的生命周期内进行维护。...从TensorFlow 2.0发布之日起，将继续为TensorFlow 1.x版本发布一年的安全补丁。...tf.contrib TensorFlow的contrib模块已经超出了在单一存储库中可以维护和支持的功能。
TensorRT推理服务器最大化GPU利用率，支持所有流行的AI框架，今天NVIDIA宣布开源NVIDIA TensorRT推理服务器。...其他的框架后端：TensorRT Inference Server通过ONNX路径支持TensorFlow，TensorRT，Caffe2等，支持所有顶级深度学习框架。...通过动态批处理提高利用率 NVIDIA将继续与社区一起开发TensorRT推理服务器，以增加新的特性和功能。例如，最新版本包括广泛要求的功能，动态批处理。...在将请求发送到处理之前对其进行批处理可以显著降低开销并提高性能，但需要编写逻辑来处理批处理。使用新的动态批处理功能，TensorRT推理服务器自动组合单独的请求，以动态创建批处理。...用户可以控制批量大小和延迟，以根据特定需求调整性能。这消除了在推理服务器之前编写和部署批处理算法所需的工作，从而简化了集成和部署。
使用新数据和回滚模型对模型进行动态再培训。...Apache Beam可以用于批处理和流处理，因此同样的管道可以用于处理批处理数据(在培训期间)和预测期间的流数据。...使用这两种服务，用户不必担心提供实例来扩展培训过程，他们还支持托管模型服务。要创建自己的分布式培训系统，请参见下面的—— 分布式训练——TensorFlow支持多种分布式训练策略。...Horovod——Horovod是Uber发布的一个开源分布式培训框架，它使分布式培训更加容易，并且支持TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet。...图形转换工具-图形转换工具删除预测期间未使用的节点，并帮助减少模型大小（例如，在推断期间可以删除批处理规范层）。 重量量化-此方法导致最大尺寸减小。
它通过高级批处理和调度算法支持不同类型的推理查询，并支持实时模型更新。NVIDIA Triton 还旨在通过并发模型执行和动态批处理最大化硬件利用率来提高推理性能。...多框架支持 NVIDIA Triton 原生集成了流行的框架后端，例如 TensorFlow 1.x/2.x、ONNX Runtime、TensorRT，甚至自定义后端。...GPU 内存大小是可以同时运行的模型数量的唯一限制。 动态批处理 批处理是一种提高推理吞吐量的技术。批处理推理请求有两种方式：客户端批处理和服务器批处理。...调度和批处理决策对请求推理的客户端是透明的，并按模型进行配置。通过动态批处理，NVIDIA Triton 最大限度地提高了吞吐量，同时满足了严格的延迟要求。...在这种情况下，由于可以对任意数量的检测进行分类，动态批处理可以确保可以动态创建检测对象的批次，并且可以将分类作为批处理请求运行，从而降低整体延迟并提高性能你的申请。
但是Hadoop3也增加了大量的功能，Yarn支持Docker容器、支持TensorFlow的GPU调度，提供了对S3的支持。...Hive的LLAP（低延时分析处理）、联邦数据查询和完全支持ACID事务也让Hive朝着更好的方向发展。不得不说现在所有的技术都在朝着云原生的方向前进，如果不能成功上云，可能终将被遗忘。...创建它是为了最初支持这两个系统，但最终目的是创建一个可以支持任何容器协调器系统的统一调度程序。一方面在大规模，多租户环境中有效地实现各种工作负载的细粒度资源共享，另一方面可以动态地创建云原生环境。...如 pod 亲和 / 反亲和，节点选择器 支持持久化存储，配额申请等 从 configmap 动态加载调度程序配置（热刷新） 可以在 Kubernetes 之上部署 YuniKorn Web 支持监视调度程序队列...上云总归来说是一个大的趋势，对于大小公司都是如此，毕竟可以节省非常多的成本。但是也不排除云+本地的混合模式，毕竟数据现在可是金子~。
这次发布引入了引擎方面的重大更新——支持了 Transformer 全流程训练加速，在不同的批处理大小下相比主流训练库最高可加速 3 倍多！...在不同模型大小和批处理大小下，LightSeq 对单步训练速度的提升结果如图 2 所示： 图 2：A100 和 V100 显卡下不同层数模型加速比 这里所有模型的词表大小为 40k，编码层和解码层隐层维度是...随着批处理大小的增加，LightSeq 加速比逐渐降低。其原因是，经过 LightSeq 优化后，单步训练中矩阵乘法占比提高，显卡的计算吞吐成为训练速度的瓶颈。...然后对比了注意力机制中的 softmax 函数，测试了实际训练场景中批处理大小为 8192 情况下的加速比。...动态显存复用 为了避免计算过程中的显存申请释放并节省显存占用，LightSeq 首先对模型中所有动态的矩阵大小都定义了最大值（例如最大序列长度）。
研究表明，在最终的训练精度开始下降之前，所有处理器的总训练批大小是有限制的。因此，当扩展到大量GPU时，添加更多的GPU会在达到总批处理大小限制后降低每个GPU处理的批处理大小。...因此，我们对18.11 NGC容器中的MXNet框架进行了一些改进，以优化各种训练批处理大小的性能，尤其是小批处理，而不仅仅是大批处理: 随着批处理大小的减小，与CPU同步每个训练迭代的开销会增加。...TensorFlow 18.11 TensorFlow NGC容器包含TensorFlow 1.12的最新版本。这为实验性XLA编译器支持的GPU性能提供了重大改进。...它以小批处理大小和低延迟高效地执行，直到批处理大小为1。TensorRT 5.0.2支持低精度数据类型，如16位浮点数或8位整数。...当批处理大小较小时，cuDNN库可以使用在某些情况下使用持久算法的RNN实现。 虽然cuDNN已经为几个版本提供了持久的rnn支持，但是我们最近针对张量核对它们进行了大量的优化。
最大化硬件使用率——并发模型执行提高性能动态批处理在延迟约束下最大化吞吐量 轻松集成到应用程序工作流中，简化 AI 模型的生产部署： 1.性能优化和实时更新——使用动态模型加载启用实时模型更新，使用性能分析器进行基准测试和寻找最佳配置...支持的功能： • TensorFlow 1.x/2.x、TensorRT、ONNX 运行时和自定义后端 • 与 C API 直接集成• C++ 和 Python 客户端库和示例 • GPU 和 DLA...支持 • 包括完整的 Triton 功能集：并发模型执行、动态批处理、模型集成等。...，通过批处理请求增加吞吐量 将独立的推理请求动态分组到批处理中以提高吞吐量调度程序选项是可配置的： 1.Preferred batch size：要批处理的请求数 2.Delayed batching...好处： ● 使用向后兼容的 C API 将代码实现为共享库 ● 利用完整的 Triton 功能集（与现有框架相同） ○ 动态批处理器、序列批处理器、并发执行等 ● 提供部署灵活性；Triton 在模型和自定义组件之间提供标准
它可以使用动态批处理和并行模型执行等功能，将 GPU/CPU 利用率最大化。 -扩充性：Triton 是透过以微服务为基础的推理，提供数据中心和云端规模。...Triton提供高传输量推理，同时使用动态批处理和并行模型执行，以符合严格的低延迟考虑。 发表 Triton 2.3 我们很高兴能发表 Triton 推理服务器 2.3 版。...此版本导入了重要功能，进一步简化扩充式推理服务： -Kubernetes 无服务器推理 -支持框架后端的最新版本：TensorRT 7.1、TensorFlow 2.2、PyTorch 1.6、ONNX...Triton 的优点包括动态批处理、在 GPU 上并行工作、支持 CPU，以及包含 ONNX Runtime 的多个框架后端。...Triton 可以利用动态批处理、并行执行以及 ONNX Runtime 整合，提供高传输量（在一个 V100 上每秒 450 次推理）和低延迟 (200 毫秒)。
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