不懂Tensorflow内核,就不懂tensorflow编程.

最新推荐文章于 2025-06-05 16:03:17 发布
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分类专栏： Tensorflow编程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wc996789331/article/details/90415624
博客指出若不懂内存管理，就难以真正掌握C++编程，会有隔层纱的朦胧感，强调了内存管理在C++编程中的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

就如同,不懂内存管理,就不会真懂C++编程, 总觉得朦朦胧胧隔层纱.

深度学习运算：CUDA 编程简介
gongdiwudu的专栏
04-26 3354
如今，当我们谈论深度学习时，通常会将其实现与利用 GPU 来提高性能联系起来。GPU（图形处理单元）最初设计用于加速图像、2D 和 3D 图形的渲染。然而，由于它们能够执行许多并行操作，因此它们的实用性超出了深度学习等应用程序。
ubuntu16.04+python+anaconda+tensorflow的深度学习2
guosuling的博客
01-13 1129
目录 1、Tensorflow源代码解析 1.1 TensorFlow 的目录结构 1.1.1 contirb 1.1.2 core 1.1.3 examples 1.1.4python 1.2 TensorFlow 源代码的学习方法 2、机器学习基础 2.1 有监督学习简介 拓展知识1 协调器 tf.train.Coordinator 和入队线程启动器...
不懂锤爆我系列之TensorFlow入门学习——shape()&slice()讲解
Marvel-C的博客
09-24 1487
  在网上看到了很多关于slice()讲解的同学肯定或多或少遇到过百看不懂的窘况，那下面我就来给大家用最简洁的白话讲解slice()的具体用法。 首先，我们还是使用最常见的代码例子来进行讲解 import tensorflow as tf #下面两行是为了抛掉错误信息的提示，大家忽略即可 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' t...
tensorflow-内核-分布式机制原理剖析
Labiod的博客
04-29 778
在探讨tensorflow分布式机制的之前，我们先要了解一下分布式机器学习平台的简单作用。 分布式机器学习的目标是将具有庞大数据和计算量的任务分布式地部署到多台机器上，以提高数据计算的速度和可扩展性，减少任务的耗时。 接下来，我们需要探讨一下数据流模型。 早在2005年，Apache就实现了Hadoop分布式系统的基础架构，其核心设计———HDFS分布式文件系统为海量数据提供了存储空间，而 ...
深度剖析TensorFlow源码
最新发布
weixin_29940495的博客
06-05 794
TensorFlow是Google开发的开源机器学习库，广泛应用于研究和生产环境中。它采用数据流图的形式来表示计算任务，通过图的构建和运行，允许开发者编写复杂的算法模型，进行高效的数值计算。TensorFlow的核心模块主要包括corepythonopsgraphssessions等。每个模块都扮演着特定的角色：core模块包含了TensorFlow的基础数据结构和算法实现，如张量、变量、操作、图等。python。
TensorFlow 内核剖析
12-21
TensorFlow 内核剖析
tensorflow内核分析(1)：代码结构
shanlepu6038的博客
01-01 1135
一、前言 之前操练了一些tensorflow的程序，现在想研究一下tensorflow的内核和源码。由于自身水平不足，看了之后理解的不一定深入，希望记录下重点和自身感悟，以便后续查阅。 tensorflow内核分析系列参考的是刘光聪先生所著的《TensorFlow内核分析》，云盘获取地址和提取码如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1392B293ayUxuBDzckEqF...
打破编程“鄙视链”：探寻编程语言背后的真相
宝码香车的博客
01-12 1391
在 “鄙视链” 的阴霾笼罩下，技术创新的脚步正面临重重羁绊。许多程序员受困于熟悉语言的舒适区，对新兴语言或跨领域技术嗤之以鼻。就拿机器学习领域来说，Python 凭借其丰富的库（如 TensorFlow、PyTorch）已然成为主流选择，不少开发者因此对其他潜在的新兴语言工具视而不见。然而，像 Julia 语言，专为科学计算与数值分析设计，在某些复杂算法的处理效率上远超 Python，其简洁高效的语法、对并行计算的原生支持，本可为机器学习带来全新突破，却因 “鄙视链” 作祟，难以在更广泛的范围内得到尝试与应
面试技巧 面试复盘 编程技术 架构 看这一篇就够了
china19931017的博客
11-25 2974
神经网路与深度学习 Kubernetes实战 大型网站性能监测、分析与优化 Flume日志收集与MapReduce模式 ZooKeeper：分布式过程协同技术详解 自己动手写Java虚拟机 Java WebSocket编程 开发、部署和保护动态Web应用 SpringBoot揭秘：快速构建微服务体系 Web全栈工程师的自我修养 Apache Spark源码剖析 Wireshark数据包分析实战详解 深入剖析Tomcat-网上版本不够清晰 故重做 Kafka技术内幕 图文详解Kafka
人工智能开发语言 python,python人工智能编程教程
shirley67269的博客
10-10 7170
Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;
Tensorflow内核剖析 电子书
12-12
《TensorFlow内核剖析》使用Latex排版，可以从GitHub上clone或fork代码仓库。其中，根目录中存放已编译好的PDF文件。
TensorRT~内核
whaosoft143ai的博客
11-17 257
题外话，有人会问，层融合有什么好处？好处是，每层都是由输入和输出的，这个输入输出在处理器上会表现为数据的远距离搬运，可能是在处理器计算单元和Cache之间，也可能是计算单元和DDR之间，这取决于数据量的大小和Cache的大小，但是无论如何，数据搬运都是需要消耗时间和能量的。cuBLAS开发的很早，应该是CUDA生态最早的一批库了吧，但是随着深度学习的普及，Nvidia又在生态中加入了cuDNN库，它的层次更高，封装了到了网络层，所以其实TensorRT也可以直接调用优化好的cuDNN库中的Kernel？
跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的训练
Double4tar的博客
05-16 5839
跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的训练本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： 实验环境 实验Case介绍 代码及实现结果 两个小问题 优质资源分享 实验环境一直对MachineLearning感兴趣，也从网上找了一些资料，学了一些基本理论，不过对于ML的把握还是比较抽象，最近特别想找点儿case来实践一发。 最先找到的是wph
谁说程序员不懂浪漫？献给女儿的书—《TensorFlow内核剖析》
AI科技大本营
12-08 3411
整理 | 非主流出品 | AI科技大本营谁说程序员不懂浪漫？最近，有个程序员就写了本书“献给自己的女儿”，而且还是一本硬核书籍——《TensorFlow 内核剖析》。传送...
学习Tensorflow遇到的一些不懂函数的学习
略略略的博客
10-11 519
1.tf.argmax()a = tf.constant([[1,5,3], [4,2,6]]) sess = tf.Session() print sess.run(tf.argmax(a, 0))#[1 0 1] print sess.run(tf.argmax(a, 1))#[1 2] #argmax()函数返回最大值的索引，0返回每一列
Tensorflow 04_: tensorboard或者tensorflow的一个＂异常＂
一遍看不懂，我就再看一遍
06-12 557
tensorboard的异常
TensorFlow核心技术全景解析：从张量到分布式计算（二）
weixin_69882801的博客
02-18 658
TensorFlow的核心设计理念源自Google Brain团队对大规模机器学习系统的深刻理解。其架构设计体现了以下三个层次的思想：采用有向无环图（DAG）描述计算过程，节点代表操作（Operation），边代表张量（Tensor）流动。这种设计带来了三大优势：数学表达示例： G=(V,E)V={opi},E={tensorj} G = (V, E) \quad V=\{op_i\}, E=\{tensor_j\} G=(V,E)V={opi​},E={tensorj​}TensorFlow通过设备抽象层
tensor核心性能_提高核心数据性能的6个技巧
weixin_26638123的博客
08-28 712
tensor核心性能Writing Core Data code with performance in mind helps to prepare your app for the future. Your database might be small in the beginning, but it can easily grow, resulting in slow queries and...
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