MindInsight训练可视整体设计介绍 MindInsight是MindSpore的可视化调试调优组件.通过MindInsight可以完成训练可视.性能调优.精度调优等任务. 训练可视功能主要包括训练看板.模型溯源.数据溯源等功能,训练看板中又包括标量.参数分布图.计算图.数据图.数据抽样.张量等子功能. 本文主要介绍MindInsight训练可视功能的逻辑架构.代码组织和数据模型. 训练可视逻辑架构 在架构上,训练可视功能的逻辑架构分为两部分:训练信息收集架构,训练信息分析及展示架构. 图…

MindInsight张量可视设计介绍 特性背景 张量可视,能够帮助用户直观查看训练过程中的Tensor值,既支持以直方图的形式呈现Tensor的变化趋势,也支持查看某次step的具体Tensor值.Tensor包括权重值.梯度值.激活值等. 总体设计 Tensor可视主要是解析由MindSpore的TensorSummary算子记录的Tensor数据生成的Summary文件,并把结果返回给前端展示. MindInsight解析时,会遵循proto文件(Google Protocol Buffe…

MindInsight计算图可视设计 特性背景 计算图可视的功能,主要协助开发者在下面这些场景中使用. 开发者在编写深度学习神经网络的代码时,可以使用计算图的功能查看神经网络中算子的数据流走向,以及模型结构. 计算图还可以方便开发者查看指定节点的输入和输出节点,以及所查找的节点的属性信息. 开发者在调试网络时,可以通过可视化的计算图,轻易跟踪数据,包括数据维度.类型的变更等. 总体设计 概念设计 后端设计 后端的类图如下,主要分为Graph基类和Node两个类,其中MsGraph是继承了Grap…

Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0…

Libev源码分析 -- 整体设计 libev是Marc Lehmann用C写的高性能事件循环库.通过libev,可以灵活地把各种事件组织管理起来,如:时钟.io.信号等.libev在业界内也是广受好评,不少项目都采用它来做底层的事件循环.node.js也是其中之一. 学习和分析libev库,有助于理解node.js底层的工作原理,同时也可以学习和借鉴libev的设计思想.本文是最近在学习libev源码的一些心得总结吧. libev示例 先上一个例子,看看libev是怎么使用的吧. 1 2 3…

RecyclerView这个控件出来已经有一段时间了,如果看这篇文章的你,还没有使用过这个控件.那请先去学习怎样使用.不然看也白看.这里奉上一些关于介绍RecyclerView使用方法的优秀博客: 鸿洋大神的 Android RecyclerView 使用完全解析 体验艺术般的控件这篇文章详细介绍了RecyclerView的基本使用方法,没有用过的照着敲一遍应该就算是入门了. 鸿洋大神的 为RecyclerView打造通用Adapter 让RecyclerView更加好用这篇是鸿洋大神对Recy…

背景介绍ibatis实现之前,先来看一段jdbc代码: Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/learnworld"; Connection con = DriverManager.getConnection(url, "root","learnworld"); String sql = "s…

MindSpore Lite整体架构介绍 MindSpore Lite框架的总体架构如下所示: 前端(Frontend): 负责模型生成,用户可以通过模型构建接口构建模型,将第三方模型和MindSpore训练的模型转换为MindSpore Lite模型,其中第三方模型包括TensorFlow Lite.Caffe 1.0和ONNX模型. IR: 负责MindSpore的Tensor定义.算子定义和图定义. Backend: 基于IR进行图优化,包括GHLO.GLLO和量化三部分.其中,GHLO负…

MindSpore整体架构介绍 MindSpore框架架构总体分为MindSpore前端表示层.MindSpore计算图引擎和MindSpore后端运行时三层. MindSpore前端表示层(MindExpression,简称ME) 该部分包含Python API.MindSpore IR(Intermediate representation,简称IR).计算图高级别优化(Graph High Level Optimization,简称GHLO)三部分. Python API向用户提供统一的模…

1.引言 本文主要讲解Mybatis的整体程序设计,理清楚框架的主要脉络.后面文章我们再详细讲解各个组件. 2.整体设计 2.1 总体流程 (1)加载配置并初始化       触发条件:加载配置文件 配置来源于两个地方,一处是配置文件,一处是Java代码的注解,将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象(包括了传入参数映射配置.执行的SQL语句.结果映射配置),存储在内存中. (2)接收调用请求       触发条件:调用Mybatis提供的API       传入参数:…