亿万先生官方网站:节点(Nodes)在图中象征数学操作,用于数值总括的开源软件库

关于 TensorFlow

TensorFlow 是二个用到数据流图(data flow
graphs),用于数值总结的开源软件库。

节点(Nodes)在图中代表数学操作,图中的线(edges)则意味着在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的框架结构让你能够在三种阳台上进展总括,例如台式电脑中的一个或七个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。

TensorFlow
最初由谷歌(Google)大脑小组(隶属于谷歌机器智能研讨单位)的研商员和工程师们开发出来,用于机器学习和纵深神经网络方面的钻研,但那一个系统的通用性使其也可广泛用于其余计量领域。

关于 TensorFlow

TensorFlow 是3个行使数据流图(data flow
graphs),用于数值总括的开源软件库。

节点(Nodes)在图中象征数学操作,图中的线(edges)则代表在节点间相互关联的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的框架结构让你能够在三种平台上进展总括,例如台式电脑中的三个或四个CPU(或GPU),服务器,移动装备等等。

TensorFlow
最初由Google大脑小组(隶属于谷歌(Google)机器智能商量单位)的研商员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经互连网方面包车型地铁钻研,但那个系统的通用性使其也可广泛用于其余计量领域。

主导概念:数据流图

数据流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来叙述数学计算。

“节点” 一般用来表示施加的数学操作,但也足以代表数据输入(feed
in)的源点/输出(push out)的终端,也许是读取/写入持久变量(persistent
variable)的巅峰。

“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这一个数量“线”能够输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。

张量从图中流过的直观图像是那一个工具取名为“Tensorflow”的由来。一旦输入端的全体张量准备好,节点将被分配到各类计算设备完结异步并行地执行运算。

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更详细的介绍能够查阅tensorflow汉语社区:http://www.tensorfly.cn/

TensorFlow首要是由总计图、张量以及模型会话多个部分构成。

大旨概念:数据流图

数量流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来叙述数学总计。

亿万先生官方网站:,“节点” 一般用来代表施加的数学操作,但也足以代表数据输入(feed
in)的源点/输出(push out)的顶点,或许是读取/写入持久变量(persistent
variable)的顶峰。

“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。那几个多少“线”能够输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。

张量从图中流过的直观图像是其一工具取名为“Tensorflow”的由来。一旦输入端的全部张量准备好,节点将被分配到种种计算设备达成异步并行地举行运算。

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更详细的介绍能够查阅tensorflow国语社区:http://www.tensorfly.cn/

TensorFlow首假诺由计算图、张量以及模型会话多少个部分组成。

计算图

在编写程序时,大家都以一步一步总括的,每总括完一步就能够获得五个进行理并了结果。

在TensorFlow中,首先需求构建八个总计图,然后遵照总结图运维一个对话,在对话中做到变量赋值,计算,获得最后结果等操作。

为此,能够说TensorFlow是2个遵从总计图设计的逻辑进行计算的编制程序系统。

TensorFlow的总结图可以分为五个部分:
(1)构造部分,包蕴计算流图;(2)执行部分,通过session执行图中的总结。

协会部分又分为两局地:
(1)创造源节点;(2)源节点输出传递给别的节点做运算。

TensorFlow默许图:TensorFlow python库中有1个私下认可图(default
graph)。节点构造器(op构造器)能够追加节点。

计算图

在编写程序时,大家都是一步一步计算的,每总计完一步就能够获得五个执行结果。

在TensorFlow中,首先必要创设贰个总括图,然后根据总括图运维三个会话,在对话中成功变量赋值,计算,获得终极结出等操作。

为此,能够说TensorFlow是1个比照总计图设计的逻辑进行测算的编制程序系统。

TensorFlow的计算图能够分成七个部分:
(1)构造部分,包涵总计流图;(2)执行部分,通过session执行图中的总计。

组织部分又分为两有个别:
(1)创设源节点;(2)源节点输出传递给其它节点做运算。

TensorFlow暗许图:TensorFlow python库中有1个默许图(default
graph)。节点构造器(op构造器)能够追加节点。

张量

在TensorFlow中,张量是对运算结果的引用,运算结果多以数组的款型储存,与numpy中数组区别的是张量还蕴藏四个首要性质名字、维度、类型。

张量的名字,是张量的绝无仅有标识符,通过名字能够窥见张量是如何总结出来的。比如“add:0”代表的是测算节点”add”的率先个出口结果。维度和花色与数组类似。

张量

在TensorFlow中,张量是对运算结果的引用,运算结果多以数组的款式储存,与numpy中数组差别的是张量还包涵八个根特性质名字、维度、类型。

张量的名字,是张量的唯一标识符,通过名字能够发现张量是怎么样总计出来的。比如“add:0”代表的是一个钱打二1多少个结节点”add”的率先个出口结果。维度和档次与数组类似。

模型会话

用来执行组织好的总计图,同时会话拥有和保管程序运转时的享有能源。

当总结达成之后,必要通过关闭会话来支援系统回收能源。

在TensorFlow中选择会话有三种方法。第叁种须要显著调用会话生成函数和关闭会话函数

import tensorflow as tf 

# 创建session  
session = tf.Session()  
#获取运算结果  
session.run()  
#关闭会话,释放资源  
session.close()  

其次种能够选取with的章程

with tf.Session() as session:  
    session.run()  

三种艺术差异的是,第三种范围了session的作用域,即session那些参数只适用于with语句上边,同时语句停止后自动释放财富,
而首先种方法session则效果于整个程序文件,须要用close来刑释能源。

模型会话

用来施行组织好的总括图,同时会话拥有和管制造进程序运营时的具备资源。

当总结实现之后,须要经过关闭会话来扶持系统回收财富。

在TensorFlow中应用会话有二种办法。第①种要求明显调用会话生成函数和倒闭会话函数

import tensorflow as tf 

# 创建session  
session = tf.Session()  
#获取运算结果  
session.run()  
#关闭会话,释放资源  
session.close()  

第两种能够行使with的方式

with tf.Session() as session:  
    session.run()  

两种方法分裂的是,第三种限制了session的功用域,即session那几个参数只适用于with语句下边,同时语句甘休后活动释放财富,
而首先种艺术session则效果于一切程序文件,要求用close来释放财富。

tensorflow分布式原理

tensorflow的落到实处分为了单机完结和分布式达成。

单机的形式下,总结图会依照程序间的依赖关系依次执行。

在分布式完成中,必要完毕的是对client,master,worker
process,device管理。

client相当于客户端,他经过session的接口与master和worker相连。

master则负责管理全体woker的总计图执行。

worker由1个或两个总括设备device组成,如cpu,gpu等。

切实经过如下图:

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在分布式完结中,tensorflow有一套专门的节点分配政策。

策略是基于代价模型,代价模型会审时度势种种节点的输入,输出的tensor大小以及所需的持筹握算时间,然后分配每种节点的持筹握算设备。

tensorflow分布式原理

tensorflow的贯彻分为了单机达成和分布式完成。

单机的形式下,总结图会遵照程序间的重视性关系依次执行。

在分布式达成中,要求贯彻的是对client,master,worker
process,device管理。

client相当于客户端,他经过session的接口与master和worker相连。

master则负责管理全部woker的计算图执行。

worker由一个或三个总计设备device组成,如cpu,gpu等。

切切实实经过如下图:

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在分布式达成中,tensorflow有一套专门的节点分配政策。

策略是依据代价模型,代价模型会同审查时度势各类节点的输入,输出的tensor大小以及所需的估摸时间,然后分配每一个节点的计量设备。

恢宏成效

在tensorflow中相比关键的拓展功用有,自动求导,子图执行,总结图控制流以及队列/容器

求导是机器学习中总结损失函数常用的演算,TensorFlow原生援助活动求导运算,它是透过总计图中的拓展节点得以实现。

子图执行是经过决定张量的流向达成。

计量图控制流:是指控制计算图的节点极其运营的装备管理,它提供了高效执行总括和满意设备施加的各样束缚。比如限制内部存款和储蓄器总量为了施行它的图子集而在装置上所需的节点。

队列是3个卓有功能的效果,它们允许图的分裂部分异步执行,对数码举行入队和出队操作。

容器是用来存放变量,暗中认可的器皿是坚定不移的,直到进度终止才会清空,同时容器中的变量也得以共享给别的总括图使用。

详细的底细可查看TensorFlow的牵线pdf

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45166.pdf

恢宏功用

在tensorflow中相比关键的拓展功用有,自动求导,子图执行,总结图控制流以及队列/容器

求导是机械学习中总计损失函数常用的运算,TensorFlow原生接济活动求导运算,它是经过总结图中的拓展节点落实。

子图执行是通过操纵张量的流向完毕。

总计图控制流:是指控制计算图的节点极其运维的装备管理,它提供了飞快执行计算和满足设备施加的各个束缚。比如限制内部存款和储蓄器总量为了施行它的图子集而在装置上所需的节点。

队列是二个使得的效益,它们允许图的两样部分异步执行,对数据开始展览入队和出队操作。

容器是用来存放在变量,私下认可的容器是百折不挠的,直到进度终止才会清空,同时容器中的变量也能够共享给任何总括图使用。

详见的细节可查阅TensorFlow的介绍pdf

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45166.pdf

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