目录 分布式原理单机多卡多机多卡（分布式）分布式的架构节点之间的关系分布式的模式数据并行同步更新和异步更新分布式API分布式案例 Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即远程过程调用
TensorFlow技术解析与实战1 TensorFlow基础知识1.1 系统架构图1 图中给出的是TensorFlow的系统架构，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。下面就自底向上详细介绍一下TensorFlow的系统架构。最下层是网络通信层和设备管理层。
网络通信层包括gRPC（googl
转载
2023-07-11 15:41:42
284阅读
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护的开源深度学习平台，是目前人工智能领域主流的开发平台，在全世界有着广泛的用户群体。一、在线安装： 安装tensorflow及依赖包：pip install tf-nightly 安装纯净包：pip install tensorflow 安装GPU版本：pip install tf-nightly-gpu二、t
转载
2023-07-08 19:23:11
307阅读
本学期的TensorFlow这门课，已经开课好长时间了。下面就把之前的学习总结一下。一、Tensorflow的基础框架。1、系统框架 虽然Tensorflow的框架的版本不断的进行更新，但是系统架构并没有发生根本性的变化。它以不同的功能需求进行分层处理，以统一接口屏蔽具体实现，从而集中各自的关注层次，更好的提升Tensorflow的适用性，系统架构如下： 从上图可以明显的看出：Tensorflow
转载
2023-08-04 16:46:12
586阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、TensorFlow结构二、图1.图结构2.TensorBoard三、会话(Session)总结 前言 导入模块(要兼容低版本）import os
import tensorflow.compat.v1 as tf # 兼容低版本
tf.disable_v2_behavior()
os.environ['TF
转载
2023-08-10 19:06:45
121阅读
tensorflow介绍tensorflow介绍tensorflow安装类型选择创建隔离环境Mac下安装Ubuntu和Linuxtensorflow基本介绍tensoropgraphSession tensorflow介绍TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护的一个深度学习框架。tensorflow = tensor + flow，也就是有向数据流，
TensorFlow学习--实现原理单机和分布式版
TensorFlow中的client通过Session的接口与master及多个worker相连。每一个worker可以和多个硬件设备相连如CPU&GPU，并负责管理这些硬件。而master则负责管理所有worker按流程执行计算图。其中分布式版本
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tensorflow自推出以来，广泛应用于图像识别、语音识别、自然
转载
2023-09-15 16:05:00
59阅读
本篇中我将介绍tensorflow的设计。简单历史回顾2015.11 tensorflow在github上首次开源 2017.1 发布1.0版本官网地址：www.tensorflow.org github地址：github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库地址：github.com/tensorflow/modelsTensorflow基础架构 图1:TensorF
“控制复杂性是计算机编程的本质”TensorFlow是当今主流的深度学习框架之一，开源社区也在不断推动着它的发展中。网上（包括官方网站）有大量的教程可供参考，而本系列更多尝试从底层和应用角度对TensorFlow框架进行下梳理，首先是原理与概念介绍。使用TensorFlow框架实现神经网络计算的基本原理是将计算的定义与执行相互分离，其中计算通过数据流图定义，会话执行数据流图上的操作。数据流图定义了
TensorFlow是什么系统概述
clientmasterworkerkernel 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。
计算图实例
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
转载
2023-08-24 19:21:16
209阅读
Tensorflow是Google2015年11月9日开源的人工智能系统，也是适合我们进行机器学习开发的常用开发框架，具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算
简介TensorFlow是google发布的机器学习平台，其特点就是支持多种GPU、CPU架构。运行平台从Windows、MAC、Android到集群（0.8版本后）。很多五花八门的设备都支持Tensorflow。其采用data flow graphs的计算方式，将不同的操作用图的方式表示，使得张量以及其他的函数计算得以以简单的方式进行描述，并通过优化算法，完成对神经网络的训练工作。目前Tenso
最近，深度学习十分火热，之前，一直学习的传统的机器学习算法，所以，现在打算学习下深度学习。下面，参考了一些资料，以我自己方便理解的思路，介绍了下Tensorflow。目前，深度学习已经广泛应用于各个领域，比如图像识别，图形定位与检测，语音识别，机器翻译等等。然而，要将深度学习更快且更便捷地应用于新的问题中，选择一款深度学习工具是必不可少的步骤。下面将列出几款常用的深度学习开源工具。本文将主要讲述T
1 处理结构计算图纸Tensorflow先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 因为TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 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
一、架构概览TensorFlow 的系统结构以 C API 为界,将整个系统分为前端和后端两个子系统：前端系统:提供编程模型,负责构造计算图；后端系统:提供运行时环境,负责执行计算图，后端系统的设计和实现可以进一步分解为 4 层； 1. 运行层:分别提供本地模式和分布式模式,并共享大部分设计和实现; 2. 计算层:由各个 OP 的 Kernel 实现组成;在运行时,Kernel 实现执行 OP
转载
2023-11-01 23:25:04
87阅读
TensorFlow运行过程及原理本文是一篇学习笔记，基本框架是按照 TensorFlow 官方文档来的，并且大部分内容引用自该文档，另外加了自己的一些理解基础使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (Variable) 维护状态.
使用 feed 和 fetch 可以为任
本节来详细说明一下 Seq2Seq 模型中一个非常有用的 Attention 的机制，并结合 TensorFlow 中的 AttentionWrapper 来剖析一下其代码实现。Seq2Seq首先来简单说明一下 Seq2Seq 模型，如果搞过深度学习，想必一定听说过 Seq2Seq 模型，Seq2Seq 其实就是 Sequence to Sequence，也简称 S2S，也可以称之为 Encode
原创
2021-01-19 14:52:56
651阅读
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, n
转载
2023-01-16 08:17:32
173阅读
HDFS架构HDFS是一个master/slave结构的服务，其中NameNode是master，一般只在一台节点上启动；DataNode是slave，一般每台节点都会启动一个；DataNode不断地主动向NameNode发送心跳、汇报block信息等；为了对NameNode进行备份，还会有一个SecondaryNameNodeHDFS各类操作创建目录client与namenode直接交互，在IN
原创
2019-04-16 20:15:43
953阅读
