1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…
深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 0x00 摘要 0x01 Horovod 简介 0x02 Hovorod 机制概述 2.1 Horovod 机制 0x03 示例代码 3.1 摘要代码 3.2 horovodrun 0x04 运行逻辑 4.1 引入python文件 4.2 初始化 in python 4.2.1 引入SO库 4.2.1.1 SO库 4…
http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…
作为深度学习最强框架的TensorFlow如何进行时序预测! BigQuant 2 个月前 摘要: 2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用. TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展…
模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 总体架构 2.1 get_local_interfaces 2.2 _driver_fn 2.3 获取路由接口 2.3.1 probe逻辑 2.3.2 等待函数 0x03 基础网络服务 3.1 继承关系 3.2 network.BasicServic…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 分布式体系 1.2 并行任务通信 1.3 MPI 1.4 Open-MPI 1.5 MPI 使用问题 0x02 入口点 2.1 如何运行 2.2 horovodrun 2.3 run_commandline 2.4 非弹性训练 _run_st…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 0x00 摘要 0x01 架构图 0x02 统一层 0x03 Horovod OP 类体系 3.1 基类 HorovodOp 3.2 派生类 AllreduceOp 3.3 适配类 MPIAllreduce 3.4 后台线程如何使用 3.4.1 具体collective 操作 3.4.2 调用不同类型的OP 3.4.3 取一个适配层…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 设计要点 2.1 问题 2.2 方案 2.3 协调 2.3.1 设计 2.3.2 实现 2.4 Background Thread 2.4.1 设计 2.4.2 实现 0x03 辅助功能 3.1 如何判断是 coordinator 3.2 协调缓存&信息 3.2.1 计算共有 ten…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 深度学习框架 1.2 Tensorflow Optimizer 0x02 总体架构 2.1 总体思路 3.2 总体调用关系 0x04 TensorFlow 1.x 4.1 _DistributedOptimizer 4.2 c…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x00 摘要 0x01 Spark相关知识 1.1 为什么整合 Spark 1.2 Spark 简单架构 1.3 Pyspark 原理 1.3.1 架构修改 1.3.2 Driver端 1.3.3 Executor端 1.3.4 流程 0x02 机器学习 on Spark 2.1 机器学习的特点 2.2 机器学习…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 0x00 摘要 0x01 总体架构图 0x02 第一阶段 :Horovod 启动 2.1 Driver服务 :SparkDriverService 2.2 启动spark task : _make_spark_thread 2.3 等待 spark task 启动结束 2.3.1 _notify_and_…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 GLOO VS MPI 2.1.1 MPI 麻烦之处 2.1.2 Gloo关键点 2.2 回顾启动过程 2.3 _launch_job 2.3 获取路…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver 0x00 摘要 0x01 角色 1.1 角色设定 1.2 职责 0x02 调用部分 2.1 _run 2.2 _run_elastic 2.3 gloo_run_elastic 2.4 get_common_interfaces 2.5 获取异地网卡信息 2.6 launch_gloo_elast…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 0x00 摘要 0x01 设计点 0x02 发现机制 2.1 发现脚本 2.2 HostManager 2.2.1 order_available_hosts 2.3 配置 0x03 如何调用 3.1 无限循环线程 3.1.1 定时探寻 3.1.2 通知变化 3.2 如何通知…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15) --- 广播 & 通知 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15) --- 广播 & 通知 0x00 摘要 0x01 问题 1.1 HorovodInternalError 1.2 HostsUpdateInterrupt 0x02 广播机制 2.1 广播实现 2.1.1 TensorFlowKerasState 2.1.2 广播模型 2.1.3 广播变量 2.1.4 广播对象 2.1.5 HVD C…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 0x00 摘要 0x01 Worker 是什么 1.1 角色 1.2 职责 1.3 组网机制 1.3.1 通信环 1.3.2 弹性构建 1.3.2.1 Driver 监控 1.3.2.2 Driver 重新构建 0x02 总体生命流程 0x03 配置过程 0x04 启动过程 4.1 总…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 0x01总体思路 0x02 抛出异常 2.1 示例代码 2.2 HorovodInternalError 2.3 HostsUpdatedInterrupt 2.4 总结 0x03 处理异常 3.1 总体逻辑 3.2 恢复 3.3 重置 3.3.1 reset 3.3.2 _HorovodBasics…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 Kubernetes 1.2 容器作为调度单元 1.3 Kubeflow 1.4 Tensorflow on Kubeflow 1.5 Operator 1.6 TF-Operator 0x02 TensorFlow 分布…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 MPI 1.2 Open-MPI 1.3 MPI Operator 0x02 设计思路 2.1 架构图 2.2 角色 2.3 主要过程 2.4 CRD 的定义 2.5 创建 2.6 终止 0x03 实现 3.1 K8S…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (20) --- Elastic Training Operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (20) --- Elastic Training Operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 已有弹性能力 1.2 mpi-operator 的缺点 0x02 总体架构 2.1 资源创建 2.2 角色 2.3 程序主流程 0x03 入口 3.1 创建 3.2 设置 0x04 TrainingJo…
特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…
反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('…
图像超分辨重构的原理,输入一张像素点少,像素较低的图像, 输出一张像素点多,像素较高的图像 而在作者的文章中,作者使用downsample_up, 使用imresize(img, []) 将图像的像素从原理的384,384降低到96, 96, 从而构造出高水平的图像和低水平的图像 作者使用了三个部分构成网络, 第一部分是生成网络,用于进行图片的生成,使用了16层的残差网络,最后的输出结果为tf.nn.tanh(),即为-1, 1, 因为图像进行了-1,1的预处理 第二部分是判别网络, 用于进行图…
转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…