一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队
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2024-03-21 10:47:08
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木有摘要，内容如题，赶紧戳进去看吧哥！
终于又有时间和成果拿出来和大家分享，实在不容易，之前由于临时更换任务加上入职事情多断更了很久，现在主要在做一些KG和KGQA方面的工作。今天要和大家分享的是最近在工作中实现的分布式tensorflow。理论在这里就不详细介绍了，说说对一些概念自己的理解吧：
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2024-02-08 15:01:36
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TensorFlow实现多输入多输出模型有时我们的输入数据不只一个，会存在多个输入源，多个输出源，对于这种情况我们使用Sequ
原创
2023-01-17 02:16:15
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多输入和多输出模型：使用函数式模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。考虑这样一个模型。我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身，也就是一个词语的序列。但我们还可以拥有额外的输入，如新闻发布的日期等。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯
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2024-04-17 15:22:30
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在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型，其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作，然后因为我只是入门了点tensorflow，所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念。线性回归模型的表达式如下：其中，是权重，是偏置，和则是输入数据和对应的模型预测值。在tensorflow中，是用图来表示计算的形式的，图中的每个节点称为一个op(
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2024-08-22 10:41:10
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1.Tensorflow基础关于TensorflowTensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。数据流图
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2024-06-20 21:15:17
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由于在tensorflow最初时一直用的就是最经典的mnist手写字符识别中的数据集了，而且在tensorflow中直接封装好的是mnist手写字符的数据集类，方便直接用input_data.*中的方法调用其读取数据，读取数据标签，以及对数据feed时的next_batch()等操作，但是涉及后面进一步深入时，如果想要训练和测试自己的数据集时没有封装好的数据类方法，此时就需要自己来进行制作数据集。
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2024-04-16 10:44:01
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1多gpu训练预期两张卡模型3090和4张差距较小 1benchmark模型过于简单，主要时间是cpu和gpu之间的通信时间2内存速度不快，增加通信时间，主要时间花在通信上3batchsize不高时，就算修改多显卡有时候也只会用一块4多显卡要有代码修改优化器from keras.utils import multi_gpu_model5 x16 主板槽位不对用的x8nvidia-smi -a |g
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2024-10-27 10:22:11
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软硬件环境ubuntu 18.04 64bitanaconda3 with python 3.7.6tensorflow 2.2.0bazel 2.0.0cuda 10.1cudnn 7.6.5gcc 7nvidia gtx 1070Titensorflow简介tensorflow是谷歌公司推出的开源机器学习框架，它提供了c++、python、java、javascript、go等语言的API，具
tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex
5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道 接下来我们实
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2023-09-06 21:03:27
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【TensorFlow1.X】系列学习文章目录【环境搭建】 【入门一】 【入门二】 【入门三】 【入门四】【TensorFlow1.X】系列学习笔记【环境搭建】大量经典论文的算法均采用 TF 1.x 实现, 为了阅读方便, 同时加深对实现细节的理解, 需要 TF 1.x 的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【环境搭建】简介Tenso
本文为新西兰坎特伯雷大学（作者：Wan Amirul Wan Mohd Mahyiddin）的博士论文，共147页。 由于大规模多输入多输出（MIMO）系统具有实现高频谱效率的潜力，近年来引起了人们的广泛兴趣。尽管具有很大的潜力，但也伴随着一些问题，如导频污染。当小区同时传输相同的导频序列而产生干扰时，就会发生导频污染。不同步的导频可以减少导频污染，但它产生的数据对导频是有干扰的。&nb
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2023-12-28 08:55:52
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欢迎来到CNN实战，尽管我们刚刚开始，但还是要往前看！让我们开始吧！ 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1zztS32iuNynepLq7jiF6RA 提取码：ilxh，请下载好数据，在开始 导入库首先导入我们所需要的库import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, Sequen
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2024-05-01 21:25:45
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多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测
原创
2024-07-16 10:19:03
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工具：matlab2021a步骤：1.导入数据（1）选择菜单栏中的导入数据，选择csv格式（也可以是其他格式）的文件。鼠标选择需要导入的数据， 也可以默认全部导入，点击菜单栏导入。 在工作区看到矩阵导入成功（共导入4个矩阵）（2）对输入矩阵进行处理这里w矩阵中的4列为输入，s矩阵中的4列为输出。若直接将s和w作为输入输出矩阵进行系统辨识，会报错矩阵格式不对，需要进行一个简单的转换。（猜测
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2024-01-17 09:37:22
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多输入多输出 | Matlab实现XGboost多输入多输出预测
原创
2024-06-05 10:37:12
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目录1.IO系统基本概念2.输入输出设备3.外存储器4.I\O接口5.程序查询方式6.程序中断方式7.多重中断8.程序中断方式9.DMA方式1.IO系统基本概念"I\O" 就是 "输入\输出" I\O设备就是可以将 数据输入到计算机，或者可以接受计算机输出数据的外部设备主机与I/O设备进行交互I\O接口：又称I\O控制器，设备控制器，负责协调主机与外部设备之间的数据传输 I\O控制器多种多样，也会
---------------------------------------------------输入输出系统时计算机中种类最多， 功能最多， 结构最复杂， 构成也最复杂的部分。 在现代计算机中， 外部设备的成本一般占总成本的80%以上。计算机最初的发展主要是为了计算， 随后渐渐应用于文本中，由此产生了字符发生器和字符产生器等设备。 随着计算机的发展，计算机开始应用于多媒体和嵌入式中； 到了现
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2024-06-15 07:51:57
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多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测
原创
2024-03-11 14:56:31
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