摘要:本文重点分析一下AI框架对IR有什么特殊的需求.业界有什么样的方案以及MindSpore的一些思考. 本文分享自华为云社区<MindSpore技术专栏 | AI框架中图层IR的分析>,原文作者:元气满满的少女月 . IR(Intermediate Representation即中间表示)是程序编译过程中,源代码与目标代码之间翻译的中介,IR的设计对编译器来说非常关键,好的IR要考虑从源代码到目标代码编译的完备性.编译优化的易用性和性能.而AI框架本质的作用又是什么呢?AI框架本质的作用在…

1 四则运算问题 通过解释器模式来实现四则运算,如计算 a+b-c 的值,具体要求 1) 先输入表达式的形式,比如 a+b+c-d+e,  要求表达式的字母不能重复 2) 在分别输入 a ,b, c, d, e 的值 3) 最后求出结果:如图 2 传统方案解决四则运算问题分析 1) 编写一个方法,接收表达式的形式,然后根据用户输入的数值进行解析,得到结果 2) 问题分析:如果加入新的运算符,比如 * / ( 等等,不利于扩展,另外让一个方法来解析会造成程序结构混乱, 不够清晰. 3) 解决方案:…

Activiti中JPA简介 可以使用JPA实体作为流程变量, 并进行操作: 基于流程变量更新已有的JPA实体,可以在用户任务的表单中填写或者由服务任务生成 重用已有的领域模型,不需要编写显示的服务获取实体或者更新实体的值 根据已有实体的属性做出判断(网关即分支聚合) JPA实体要求 Activiti中JPA只支持符合以下要求的实体: 实体应该使用JPA注解进行配置, 支持字段和属性访问两种方式.@MappedSuperclass也要能够被使用 实体中应该有一个使用@Id注解的主键,不支持复合主…

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摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…

本文实例讲述了layui框架中layer父子页面交互的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: layer是一款近年来备受青睐的web弹层组件,官网地址是:http://layer.layui.com/ 可以从官网上下载最新版本. 还可点击此处本站下载. 当layer以iframe层的方式弹出新的窗口(子页面),如何在子页面中访问父页面的元素和函数. 1.访问父页面元素值 ? 1 var parentId=parent.$("#id").val();//访问父页面元素值 2.访问父页面方…

NNVM AI框架编译器 深度学习已变得无处不在且不可或缺.看到对在多种平台(例如手机,GPU,IoT设备和专用加速器)上部署深度学习工作负载的需求不断增长.TVM堆栈弥合深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的鸿沟.TVM堆栈使为深度学习框架轻松构建端到端编译变得容易.拥有适用于所有框架的统一解决方案更好. NNVM编译器是一种开放式深度学习编译器,用于将前端框架工作负载直接编译到硬件后端.使用TVM堆栈中的两级中间表示(IR)来构建.可以参考原始的TVM公告,以获取有关TVM堆栈的更多技…

AI框架精要:设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想,可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程,以便于在实际业务需求中,更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发. 从编程范式上说,飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程,通俗地讲就是,静态图和动态图.其实飞桨paddle本没有图的概念,在飞桨paddle设计上,把一个神经网络定义成一段类似程序的描述,就是在用户写程序的过程中,就定义了模型表达及计算.在静态图的控制流实现方面,飞桨paddle借助…

NNVM Compiler,AI框架的开放式编译器 深度学习已变得无处不在且不可或缺.在多种平台(例如手机,GPU,IoT设备和专用加速器)上部署深度学习工作负载的需求不断增长.宣布了TVM堆栈,以弥合深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的鸿沟.TVM堆栈使为深度学习框架轻松构建端到端编译变得容易.拥有适用于所有框架的统一解决方案甚至会更好. 威斯康星大学艾伦分校和AWS AI团队以及其他贡献者,宣布NNVM编译器的发布,NNVM编译器是一种开放式深度学习编译器,用于将前端框架工作负载直接…

AI框架类FAQ 数据处理 问题:如何在训练过程中高效读取数量很大的数据集? 答复:当训练时使用的数据集数据量较大或者预处理逻辑复杂时,如果串行地进行数据读取,数据读取往往会成为训练效率的瓶颈.这种情况下通常需要利用多线程或者多进程的方法异步地进行数据载入,从而提高数据读取和整体训练效率. paddle1.8中推荐使用两个异步数据加载的API: DataLoader.from_generator,有限的异步加载 该API提供了单线程和单进程的异步加载支持.但由于线程和进程数目不可配置,所以异步加…