# creates a variable named v and places it on the second GPU device import tensorflow as tf #with tf.device("/device:GPU:1"): # v = tf.get_variable("v", [1]) #it is particularly important for variables to be in the correct device #in d…

转载自 http://weibo.com/p/1001603980563068394770   @ICT_吴林阳 tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法(后文简称bfc算法).bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本.它具有内存分配.释放.碎片管理等基本功能. 关于dlmalloc算法,参考下面链接: http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想: 将内存分成一系列内…

本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一.基本概念 Cluster.Job.task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job:job又有:ps.worker两种,分别用于参数服务.计算服务,组成cluster. 同步更新 各个用于并行计算的电脑,计算完各自的batch 后,求取梯度值,把梯度值统一送到ps服务机器中,由ps服务机器求取梯度平均值,更新ps服务器上的参数…

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 目录 [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 1. 原文摘要 2. 编程模型和基本概念 2…

TF Prepare [图解tensorflow源码] 入门准备工作 [图解tensorflow源码] TF系统概述篇 Session篇 [图解tensorflow源码] Session::Run()流程图 (单机版) [图解tensorflow源码] Session::Run() 分布式版本 Graph 篇 [图解tensorflow源码] Graph 图模块 (UML视图) [图解tensorflow源码] Graph 图模块 —— Graph Loading [图解tensorflow源码…

Rendezvous 1. 定义在core/framework/rendezvous.h 2. A Rendezvous is an abstraction for passing a Tensor from a producer to a consumer where the consumer may safely request the Tensor before or after it has been produced.  A producer never blocks when usi…

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…

相应的事件 deviceorientation事件提供设备的物理方向信息,表示为一系列本地坐标系的旋角. devicemotion事件提供设备的加速信息,表示为定义在设备上的坐标系中的卡尔迪坐标.其还提供了设备在坐标系中的自转速率.若可行的话,事件应该提供设备重心处的加速信息. compassneedscalibration事件用于通知Web站点使用罗盘信息校准上述事件. 这几个事件在比较老的ios和安卓系统上都支持. 在学习之前需要先对相应的坐标有一个槪念 x.y.z轴示意图 deviceor…