目录背景介绍代码示例核心数据结构REGISTER_OP 分析REGISTER_KERNEL_BUILDER 分析自定义算子运行分析 背景介绍TensorFlow官网如何创建自定义算子OP的How to文档链接，本文基于该文档中的代码示例，着重分析TensorFlow框架是如何实现用户自定义算子扩展的功能，力求知其然还要知其所以然。TensorFlow源码下载链接，本文的分析基于最新的ma
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2024-09-25 14:13:09
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在上一篇文章中 Embedding压缩之基于二进制码的Hash Embedding，提供了二进制码的tensorflow算子源码，那就顺便来讲下tensorflow自定义算子的完整实现过程。前言制作过程基于tensorflow官方的custom-op仓库以及官网教程，并且在Ubuntu和MacOS系统通过了测试。官方提供的案例虽然也涵盖了整个流程，但是它过于简单，自己遇到其他需求的实现可能还得去翻
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2024-09-25 07:08:37
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TensorFlow算子融合 TensorFlow的特点： 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持，包括CPU，GPU，以及能够很好的运行在各种系统的移动端 多语言支持 支持C++，python，R语言等 高度的灵活性和效率 边学习边体验 支持 由谷歌提供支持，谷歌希望其可以成为机器学习研究和开发人
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2021-07-10 06:20:00
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要：本文介绍了tensorflow的常用函数。1、tensorflow常用函数TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执行
TFLITE-SOC GEMM接口分析涉及文件：tensorflow/lite/kernels/modeling/util.sc.h |-- PrintMatricesInfo |-- PrintMatrix |-- PrintMatricestensorflow/lite/kernels/cpu_backend_gemm.htensorflow/lite/kernels/cpu_backend_
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台（如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等），我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出（序列化）为一系列标准格式的文件。在此基础上，我们才可以在不同的平台上使用相对应的部署工具来部署模型文件。TensorFlow 提供了统一模型导出格式 SavedModel，使得我们训练好的模型可以以这一格式为中介，在多种不同平台上部署，这是我们在 TensorFlo
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2024-03-07 10:08:32
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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在学习中涉及到了TensorFlow的自定义算子实现，现将整个工程中的一些思考写下来，有问题的部分也请大家指正！！！OP和Kernel是TensorFlow框架最重要的两个概念，OP类似于函数声明，Kernel类似于实现。要注意以下四个方面：一是所有Op包含注册和实现两部分；二是OpKernel类（./core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类；三是所有Op类的实现需
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2024-02-20 07:16:33
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TensorFlow编程与C、C++、JAVA等高级程序设计语言有很大的不同。在高级程序设计语言中，都是一步一步计算的，每计算完一步就可以得到一个执行结果。在TensorFlow中，首先需要构建一个计算图，然后按照计算图启动一个会话，在会话中完成变量赋值，计算，得到最终结果等操作。因此，可以说TensorFlow是一个按照计算图设计的逻辑进行计
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2024-03-16 15:11:15
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概述 本文将深入介绍Tensorflow内置的评估指标算子，以避免出现令人头疼的问题。 tf.metrics.accuracy() tf.metrics.precision() tf
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2022-05-18 20:41:09
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TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。
原创
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2022-11-16 11:10:15
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sobel算子参数ksize:sobel核的大小，为-1时会使用scharr算子运算直接将参数ddepth的值设置为-1，在计算时得到的结果可能是错误的。 在实际操作中，计算梯度值可能会出现负数。如果处理的图像是8位图类型，则在ddepth的参数值为-1时，意味着指定运算结果也是8位图类型，那么所有负数会自动截断为0，发生信息丢失。为了避免信息丢失，在计算时要先使用更高的数据类型 cv2.CV_64F，再通过取绝对值将其映射为cv2.CV_8U（8位图）类型。所以，通常要将函数cv2.Sobel（）内参
原创
2023-02-24 17:17:33
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本文为Pyspark代码Spark版本：Spark-3.2.11. RDD的定义Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合(一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分)。RDD的主要特征
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2023-08-11 18:02:10
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目录方法对比公式对比优点对比缺点对比常用场景对比边缘检测结果对比方法对比算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子公
原创
2021-12-28 15:36:01
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一、算子概述什么是算子 从狭义上来说是指一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射，广义上来说是指一个空间到另一个空间的映射。通俗点来说就是指事物（数据或函数）从一个状态到另一个状态过程的抽象 实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用 1、算子越少灵活性就越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多反之 2、算子越少，表现力越差，面对复杂场景则易用性较差，算子越多的则反之MapRre
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2023-08-21 11:02:00
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1、combineByKey 。作为spark 的核心算子之一，有必要详细了解。reduceByKey 和groupByKey 等健值对算子底层都实现该算子。(1.6.0版更新为combineByKeyWithClassTag)combineByKey 源码定义：def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V)
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2024-06-29 21:51:50
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1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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一. SURF基本原理SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。二.
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2024-05-10 17:30:29
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