Tensorflow计算加速

【Tensorflow计算加速】的更多相关文章

在tensorflow里可以通过tf.device函数来指定每个运行的设备,可以是GPU也可以是CPU,比如CPU在tensorflow里的名称为/cpu:0,即便电脑里有多个CPU,tensorflow也并不会去区分它们,但是每台设备上的GPU名称却是不一样的,第N个GPU的名称为/gpu:n,第一个GPU名字为/gpu:0,第二个为/gpu:1,以此类推. 此外,tensorflow提供了快捷的方式查看运行每一个运算的设备,也就是在生成会话的时候设置log_device_placement参…

学习笔记TF067:TensorFlow Serving、Flod、计算加速，机器学习评测体系，公开数据集

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

TensorBoard计算加速

目录 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 1. TensorFlow使用GPU 2. 深度学习训练并行模式 3. 多GPU并行 4. 分布式TensorFlow 4.1 分布式TensorFlow原理 4.2 分布式TensorFlow模型训练 5. 写在最后 TensorBoard计算加速 0. 写在前面参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 工具 python3.5.1,pycharm 1. TensorFlow使用GPU 1. 如何使用lo…

TensorFlow XLA加速编译器

TensorFlow XLA加速编译器加速线性代数器(Accelerated linear algebra,XLA)是线性代数领域的专用编译器.根据 https://www.tensorflow.org/performance/xla/,它仍处于实验阶段,用于优化 TensorFlow 计算. XLA 可以提高服务器和移动平台的执行速度.内存使用率和可移植性.提供了双向 JIT(Just In Time)编译或 AoT(Ahead of Time)编译.使用 XLA,可以生成平台相关的二进制文…

用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割

用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点.这方面正在进行的挑战.竞赛和研究项目的数量证明了这一点,这些项目的数量只是逐年上升.在解决这一问题的各种方法中,U-Net已经成为许多2D和3D分割任务的最佳解决方案的骨干.这是因为简单性.多功能性和有效性. 当实践…

Tensorflow计算模型 —— 计算图

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图…

TensorFlow计算模型—计算图

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系. 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图. 除了默认的计算图,TensorFlow也支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图.不同的计算图上的张量和运算不会共享.如下示例:…