1.TensorFlow系统架构 如图为TensorFlow的系统架构图: TensorFlow的系统架构图,自底向上分为设备层和网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层,其中设备层和网络层,数据操作层,图计算层是TensorFlow的核心层. 网络通信层和设备层: 网络通信层包括个gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote DirectMemory Access,RDMA),这都是在分布式计算时需要用到的.设备管

首先tensorflow的设计思想就是先把需要用的变量已张量的形式保存, 实际上并没有实质的数值填充. 然后设计网络架构,也仅仅是架构而已, 只能说明数据关系和层与层之间的关系. 真正的数据输入是在主程序入口处,一般如下所示: 看到没,划线部分即为输入! 很多人喜欢用debug调试程序,以获得数据流向,但是对于这些网络确实失败的,因为你啥也看不到. 那么tensorflow就引入了tensorboard这个显示页面,可以让你清晰的观察数据之间的关系,以及数据特点,举个例子如下: 拟合x与y的关系

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX

1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层.比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework.深度学习也不例外,框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口.稳定的运行时.高效的算子,以及完备的通信层和设备层管理层.因此,各大公司早早的就开始了深度学习框架的研发,以便能占领市场.当前的框架有数十种之多,主流的如下(截止到2018年11月) 显然TensorFlow是独一无

目录 图像基本概念 图像基本操作 图像基本操作API 图像读取API 狗图片读取 CIFAR-10二进制数据读取 TFRecords TFRecords存储 TFRecords读取方法 图像基本概念 在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种.在数字化表示图片的时候,有三个因素.分别是图片的长.图片的宽.图片的颜色通道数.那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位:而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位.TensorFlow支持JP

http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和

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

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项

TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用.最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlo

一.队列和线程 1.队列: 1).tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, name='fifo_queue') 创建一个以先进先出的顺序对元素进行排队的队列 参数: capacity:整数.可能存储在此队列中的元素数量的上限 dtypes:DType对象列表.长度dtypes必须等于每个队列元 素中的张量数,dtype的类型形状,决定了后面进队列元素形状 方法: q.dequeue()获取队列的数据 q.enqueue(值)将一个数据添加进队列 q.enqueue_many

一.Tensorflow 扩展功能 1.自动求导 2.子图的执行 3.计算图控制流 4.队列/容器 Tensorflow 自动求导 当计算tensor C关于tensor W的梯度时,会先寻找从W到C的正向路径,然后从C回溯到W,对这条回溯路径上的每一个节点增加一个对应的求解梯度的节点,根据链式法则计算总的梯度.这就是反向传播算法.这些新增的节点会计算梯度函数,比如[db,dW,dx]=tf.gradients(C,[b,w,x]) 自动求导虽然对用户很方便,但伴随而来的是Tensorflow对

初步介绍 Google 于2011年推出人工深度学习系统——DistBelief.通过DistBelief,Google能够扫描数据中心数以千计的核心,并建立更大的神经网络.Google 的这个系统将Google 应用中的语音识别率提高了25%,以及在Google Photos中建立了图片搜索,并驱动了Google的图片字幕匹配实验.但它很难被设置,没有开源. 2015年11月,第二代分布式机器学习系统Tensorflow在github上开源! 2016年4月,发布了分布式版本! 2017年1月

一.TensorFlow使用简单,部署快捷 TensorFlow使用数据流图(计算图)来规划计算流程,可以将计算映射到不同的硬件和操作平台.凭借着统一的架构,TensorFlow可以方便的部署剑各种平台,大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度. 使用TensorFlow,我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统,节约时间,TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一个恰当的抽象. 对于大规模的神经网络训练,TensorFlow可以让用户轻松实现并行计算,同时使用不同的

1.知识点 """ TFRecords介绍: TFRecords是Tensorflow设计的一种内置文件格式,是一种二进制文件,它能更好的利用内存, 更方便复制和移动,为了将二进制数据和标签(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中 CIFAR-10批处理结果存入tfrecords流程: 1.构造存储器 a)TFRecord存储器API:tf.python_io.TFRecordWriter(path) 写入tfrecords文件 参数: path: TFRecords文件的路

剖析第一个例子 学习<机器学习>,很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档,但碰壁的很多.究其原因,TensorFlow的文档跨度太大了,它首先假设你已经对"机器学习"和人工智能非常熟悉,所有的文档和样例,都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow,而并不是一份入门教程. 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯,希望弥合这种距离.本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档,帮助你更顺利的进入Google的

详解Google第二代TPU 既能推理又能训练 性能霸道 转自:http://www.cnbeta.com/articles/tech/613639.htm 5月18日凌晨,Google CEO Sundar Pichai在I/O大会上正式公布了第二代TPU,又称Cloud TPU或TPU 2.0,这一基于云计算的硬件和软件系统,将继续支撑Google最前沿的人工智能技术.第一代TPU于去年发布,它被作为一种特定目的芯片而专为机器学习设计,并用在了AlphaGo的人工智能系统上,是其预测和决策等

TensorFlow扩展功能 自动求导.子图的执行.计算图控制流.队列/容器 1.TensorFlow自动求导 在深度学习乃至机器学习中,计算损失函数的梯度是最基本的需求,因此TensorFlow也原生支持自动求导. 比如,一个tensor C,在计算图中有一组依赖的tensor{Xk},那么在TensorFlow中可以自动求出(dC/dXk).这个求解梯度的过程也是通过在计算图中拓展节点的方式实现的,只不过求梯度的节点对用户是透明的. 如下图,当TensorFlow计算一个tensor C关于

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

背景简介 TensorFlow实现讲解 设计新思路: 1.使用类来记录整个网络: 使用_init_()属性来记录 网络超参数 & 网络框架 & 训练过程 使用一个隐式方法初始化网络参数 2.使用字典存储初始化的各个参数(w&b) 参数初始化新思路: 主程序: 图结构实际实现 Version1: 导入包: import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tenso

计算图设计 很简单的实践, 多了个隐藏层 没有上节的高斯噪声 网络写法由上节的面向对象改为了函数式编程, 其他没有特别需要注意的,实现如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']

TensorFlow是什么? TensorFlow基于数据流图,用于大规模分布式数值计算的开源框架.节点表示某种抽象的计算,边表示节点之间相互联系的张量. TensorFlow支持各种异构的平台,支持多CPU/GPU,服务器,移动设备,具有良好的跨平台的特性:TensorFlow架构灵活,能够支持各种网络模型,具有良好的通用性:此外,TensorFlow架构具有良好的可扩展性,对OP的扩展支持,Kernel特化方面表现出众. 系统概述 TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分