tensorflow提供了三种不同的加速神经网路训练的并行计算模式（一）数据并行：（二）模型并行：（三）流水线并行：主流深度学习框架对比（2017）：第一章Tensorflow实现Softmax Regression识别手写数字 这是深度学习领域一个非常简单的hello world式的项目：数据集：28x28像素的手写数字组成。1.在导入mnist 数据集时，会碰到一系列的问题，在这里做
group(
*inputs,
**kwargs
)创建一个操作，该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组。当这个操作完成后，所有 input 中的所有 ops 都已完成。这个操作没有输出。另请参见 tuple 和 control_dependencies 获得更多信息。参数：input：需要进行分组的零个或多个张量。kwargs：构造 NodeDef 时要传递的可选
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2024-04-14 13:59:33
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Tensorflow ——分布式并行计算数据并行 一个简单的加速训练的技术是并行地计算梯度，然后更新相应的参数。数据并行又可以根据其更新参数的方式分为同步数据并行和异步数据并行。它们每次的input都是从完整数据中随机获取的一小部分数据，并行的input可能是有所重复的。同步（synchronous）的数据并行方式如图所示，tensorflow图有着很多的部分图模型计算副本，单一的客户端线程驱动整
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2024-03-18 21:03:31
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前一节介绍了一些最基本的概念和使用方法。因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train 、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。这里准备把常用的API和使用方法按照使用频次进行一个排列，可以当做一个以后使用参考。这一节介绍的内容可以有选择的看
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2024-08-06 14:20:28
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import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
#%% fileos
def get_files(file_dir):
cats =[]
label_cats = []
dogs = []
label_dogs =[]
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2024-02-13 15:02:24
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tensorflow2.0基础二一、查看版本import tensorflow as tf
print("TensorFlow版本是：",tf.__version__)
#显示Tensorflow版本，注意：是两个下划线区别一：输出数值#tensorflow输出节点数值时要使用一个会话
#tensorflow2.0版本可以使用numpy()方法，以下是使用numpy（）方法输出数值
import
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2024-03-21 07:40:10
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TF 1.x 训练使能混合精度 实验内容及目标 混合精度训练方法是通过混合使用float16和float32数据类型来加速深度神经网络训练的过程，并减少内存使用和存取，从而可以训练更大的神经网络。同时又能基本保持使用float32训练所能达到的网络精度。当前昇腾AI处理器支持如下几种训练精度模式，用户可以在训练脚本中设置。 本实验以一个Sess.run的手写数字分类网络为例，介绍迁移TensorF
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2024-06-04 14:51:52
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介绍TensorFlow中的并行主要分为模型并行和数据并行。 模型并行需要根据不同模型设计不同的并行方式， 其主要原理是将模型中不同计算节点放在不同硬件资源上运算。 比较通用的且能简便地实现大规模并行的方式是数据并行， 其思路我们在第1章讲解过， 是同时使用多个硬件资源来计算不同batch的数据的梯度， 然后汇总梯度进行全局的参数更新。数据并行又分为同步和异步，同步训练是指等所有GPU得到梯度后统
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2024-02-27 21:37:12
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TensorFlow中可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但当需要利用更多的GPU或机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常见的并行化深度学习模型的训练方式有两种，同步模式和异步模式。下文将对这两种模式展开介绍。在此之前，还需要回顾一下TensorFlow是如何对深度学习模型进行训练的。深度学习模型的训练是一个迭代过程，在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值计算出在
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2024-02-22 16:54:13
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https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/array_ops.html#concat 例子:
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2022-07-15 17:24:37
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分布式训练总的来说，分布式训练分为这几类：按照并行方式来分：模型并行 v.s. 数据并行
按照更新方式来分：同步更新 v.s. 异步更新
按照算法来分：Parameter Server算法 v.s. AllReduce算法（1）如果有n张GPU，当模型非常大，一张GPU存不下时，使用模型并行——把模型的不同部分交给不同的机器负责，但是这样会带来很大的通信开销，而且模型并行各个部分存在一定的依赖，规
当我们将模型训练完毕后，往往需要将模型在生产环境中部署。最常见的方式，是在服务器上提供一个 API，即客户机向服务器的某个 API 发送特定格式的请求，服务器收到请求数据后通过模型进行计算，并返回结果。如果仅仅是做一个 Demo，不考虑高并发和性能问题，其实配合 Flask 等 Python 下的 Web 框架就能非常轻松地实现服务器 API。不过，如果是在真的实际生产环境中部署，这样的方式就显得
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2024-03-27 05:47:58
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import tensorflow as tfa = tf.Variable([4,5,6])b = tf.Variable([1,2,3])c = tf.concat(0,[a,b])init_op = tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print(sess.ru
原创
2022-07-19 11:36:38
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Tensorflow学习笔记（六）模型的合并 将多个模型文件合并成一个模型文件定义一个简单的模型加载SavedModel模型加载.meta模型模型连接两个模型保存成为新的模型保存成一个.pb模型保存为SavedModel模型保存为.meta模型完整代码简单的模型与SavedModel模型简单的模型与.meta模型模型 将多个模型文件合并成一个模型文件先用之前Tensorflow学习笔记（二）模型
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2024-05-06 18:13:01
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一、概述本博文基于tensorflow的官方指南，演示一个基本分类的例子，环境为win10+spyder3.3.3+python3.6，直接上代码。 二、代码与运行结果1、导入依赖库# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
impor
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：1.1 模型和层1.1.1 简介层：就是将输入数据和变量之间进行计算的方法，可以理解为一个个函数。tf.Keras.layers中包含了大量的深度学习中常用的预定义层，也可以自定义层。模型：则是将各种层进行组织和连接，封装
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2024-09-16 19:27:11
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我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函数。 （一）tensorflow内置的四个损失函数 （二）其他损失函数 （三）自定义损失函数自定义损失函数是损失函数章节的结尾，学习自定义损失函数，对于提高分类分割等问题的准确率很有帮助，同时探索新型的损失函数也可以让你文章多多。这里我们介绍构建自定义损失函数的方法，并且介绍可以均衡正负例的los
为了使用TensorFlow，我们需要明白什么是Tensorflow。下面介绍Tensorflow的5个特征：用图来表示计算过程用Sessions（会话）来执行图使用tensors来表示数据使用Variables来维护状态使用feeds和fetches操作对任意的操作取出或者存入数据1. 综述Tensorflow是一个编程系统，你需要把计算用图来表示。图中的节点被称作ops（操作，operatio
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2024-07-11 08:40:27
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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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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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