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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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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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
在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。一、tensorflow读取机制图解首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据
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2024-04-22 20:33:19
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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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算子大全摘要1.map2.flatMap3.filter4.keyBy5.reduce6.window 和aggregate聚合函数7.windowAll8.window 的apply8.window reduce8.union9.window jonn9.1 基于时间的窗口jonn demo9.2基于数量的demo10.Interval Join11.connect12.window coGr
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2024-04-01 08:13:07
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摘要：本文以GreaterEqual作为测试算子，该算子计算逻辑较为简单(output = input1 >= input2)，旨在尽可能降低计算耗时，使得算子耗时尽可能以数据操作和算子调度作为主体。 本文分享自华为云...
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2021-09-18 14:46:00
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本文以GreaterEqual作为测试算子，该算子计算逻辑较为简单(output = input1 >= input2)，旨在尽可能降低计算耗时，使得算子耗时尽可能以数据操作和算子调度作为主体。
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2021-09-18 14:06:48
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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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AlexNet主要使用到的技术点：一、使用ReLU作为CNN激活函数，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥撒问题。 二、训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。（AlexNet中主要在最后几个全连接层使用Dropout） 三、AlexNet全部使用最大池化，避免平均]
原创
2022-11-28 15:38:52
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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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Google InceptionNet-V3网络结构图：Inception V3网络结构图： 类型 kernel尺寸/步长（或注释） 输入尺寸 卷积 3*3 / 2 299 * 299 * 3 卷积 3*3 / 1 149 * 149 * 32 卷积 3*3 / 1 147 * 147 * 32 池化 3*3 / 2 147 * 147 *
原创
2022-11-28 15:42:01
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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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