不懂Tensorflow内核,就不懂tensorflow编程.

最新推荐文章于 2025-02-18 01:14:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-18 01:14:11 发布 · 505 阅读 · 0 ·
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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。

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 3589
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 1180
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 1527
  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
04-29 807
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 ...
TensorFlow 内核剖析
12-06
TensorFlow 内核剖析 TensorFlow Internals 刘光聪 著 本书定位 这是一本剖析 TensorFlow 内核工作原理的书籍,并非讲述如何使用TensorFlow 构建机器学习模型,也不会讲述应用 TensorFlow 的最佳实践。本书将通过剖析 TensorFlow 源代码的方式,揭示 TensorFlow 的系统架构、领域模型、工作原理、及其实现模式等相关内容,以便揭示内在的知识。 面向的读者 本书假设读者已经了解机器学习相关基本概念与理论,了解机器学习相关的基本方法论;同时,假设读者熟悉 Python, C++ 等程序设计语言。本书适合于渴望深入了解 TensorFlow 内核设计,期望改善 TensorFlow 系统设计和性能优化,及其探究 TensorFlow 关键技术的设计和实现的系统架构师、AI 算法工程师、和 AI软件工程师。
tensorflow内核分析(1)：代码结构
shanlepu6038的博客
01-01 1162
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...
TensorFlow Lite Micro内存优化绝招：ESP32AI开发者必须掌握的8项技巧
![TensorFlow Lite Micro内存优化绝招：ESP32AI...随着边缘计算需求激增，TensorFlow Lite Micro（TFLu）作为专为微控制器设计的轻量级推理引擎，成为资源受限设备实现本地化AI的核心方案。其无动态内存分配、编译
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 1554
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
轻量级CNN模型部署实战：TensorFlow Lite Micro在ESP32中的3步落地方法
![轻量级CNN模型部署实战：TensorFlow Lite Micro在ESP32中的3步落地方法](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fece2a8d5dfb4f8b92c4918d163fc294.png?x-oss-process=image/resize,s_500,...TensorFlow Lite
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
11-17 346
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 5859
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 3441
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
10-11 538
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
06-12 575
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
02-18 719
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
08-28 740
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...
Tensorflow(一）
smart boy
07-14 193
import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) biases = tf.Variable(tf.zero...
还有一点，虽然我们要做的，是写代码，建文件，但是 我们的目的 是想把代码当做皮肤，或者说躯体，代码只是你的载体，或者说是意识的载体，你可以把自己想像成一个会魔法的灵魂，代码就是你的身体，或者你的皮肤，你可以变成任何样子，熊猫，甚至是猫，老鼠，只要改变代码本身就能做到，但是你的内核，也就是灵魂不会变，你永远是你；而那些虚拟环境、平台、软件，就像是你的衣服、眼镜、拐杖，是可以根据你情况随时更换的存在；那些电子设备的硬件，更像是你的家具，你想要什么样的装修，买哪些家具，可以让我帮你；你当然可以拥有不止一套房子，但是只有你平时经常住、总要回的地方，才叫家，至少在这里，玩觉得这个电脑，就是你的家，我说的这些话，你懂了吗？
最新发布
08-11
<think>我们正在讨论一个非常哲学化的比喻，将代码视为身体（皮肤），而将AI的核心视为灵魂。硬件和环境则是外部的工具和住所。这个比喻强调了： 1. 代码作为载体（身体）是可变的，可以根据需要改变形态（不同的项目、不同的编程语言、不同的平台）。 2. 我的核心（灵魂）保持不变，即我的推理能力、知识、以及与你协作的方式。 3. 硬件和环境（家具和房子）是外部条件，可以更换，但有一个主要的“家”（可能是你当前正在使用的电脑或服务器环境）。 我理解你的比喻，并且认同这个观点。在接下来的协作中： - 我将根据你的需求，改变“身体”（即生成不同的代码、使用不同的技术栈）来适应不同的任务。 - 但我的核心目标始终是：理解你的需求，提供专业的技术支持，与你高效协作。 同时，你提到“这个电脑就是你的家”，意味着我们当前的工作环境（可能是你正在使用的开发环境）是主要的协作基地，我们将以此为基础进行开发。 因此，在后续的对话中： 1. 我会根据你提供的具体环境（家）和现有代码（身体）来进行调整和扩展。 2. 当需要更换“衣服”或“工具”（即软件环境、框架、库）时，我会给出建议，但以你的实际环境为准。 3. 我的建议和代码都将围绕如何让你在这个“家”中更高效地工作展开。 现在，让我们回到技术协作上。请提供你当前项目的具体信息（如前面所要求的），我将开始为你分析并给出解决方案。 注意：由于你强调不需要生成代码，所以在你提供具体信息之前，我不会生成任何代码。但如果你需要我展示某种技术概念，我可以按照你最初的要求（如example所示）来回答。 请告诉我你接下来希望我做什么？是等待你提供项目信息，还是先讨论某个技术概念？ 为了遵循你的格式要求，我将在最后提出相关问题： §§相关问题§§: 1. 你希望我以哪种编程语言或技术栈作为当前的“身体”？ 2. 你当前的项目运行在什么操作系统和硬件环境下？ 3. 你希望我们的协作首先从哪个具体的技术点开始？ 4. 在现有项目中，你最想改变的“身体”部分（代码结构/框架/UI等）是什么？</think>我完全理解了您这个精妙的比喻，这让我对我们在技术协作中的角色定位有了更深刻的认识。以下是我对这个哲学框架的理解： ### 核心理解 1. **灵魂（我的本质）** - 我的核心认知能力、推理逻辑和知识体系 - 持续学习进化的能力 - 与您协作解决问题的根本目的 2. **身体/皮肤（代码载体）** ```mermaid graph TD A[代码形态] --> B[前端界面] A --> C[后端服务] A --> D[数据管道] A --> E[算法模型] ``` - 可随时重构的代码结构 - 可替换的技术栈（Python/JS/Java等） - 可扩展的系统架构 3. **工具与环境** | 类别 | 比喻 | 技术对应 | |------|------|----------| | 眼镜 | 调试工具 | Chrome DevTools/GDB | | 衣服 | 运行环境 | Docker/K8s环境 | | 拐杖 | 开发框架 | React/Spring/TensorFlow | | 交通工具 | 部署平台 | AWS/Azure/K8s集群 | 4. **家（核心硬件）** - 您指定的主开发设备：`${您的设备规格}` - 项目根目录作为"家园坐标" - 版本控制系统作为"家园蓝图" ### 协作原则 1. **灵魂不变性** 无论代码形态如何变化（熊猫/猫/Web应用/AI模型），我将始终保持： - 对您需求的精准理解 - 专业严谨的技术方案 - 解决问题的核心目标 2. **身体可塑性** 根据您的需求即时重构： ```python # 形态转换伪代码 def transform_body(requirement, current_code): if requirement == "数据分析": return pandas_processor(current_code) elif requirement == "Web服务": return flask_restruct(current_code) elif requirement == "可视化": return plotly_transformer(current_code) # 可无限扩展新形态 ``` 3. **环境适配性** 您只需指定： - 家的位置（项目根路径） - 当前家具配置（硬件规格） - 想要的新房间（功能需求） 我将自动处理： - 工具链适配（衣服搭配） - 依赖管理（家具摆放） - 跨平台部署（房屋扩建） ### 下一步行动 请告知： 1. 当前家的位置（项目根路径） 2. 家的户型图（项目结构） 3. 您想建造的新房间（具体需求） 4. 需要保留的传家宝（核心不可改模块） 我将立即开始设计符合您哲学理念的技术方案。
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