TensorFlow白皮书读后感

最新推荐文章于 2025-08-06 03:36:50 发布
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分类专栏： Linux 文章标签： tf 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuanwu_yan/article/details/52811912
DistBelief作为Google Brain团队研发的第一代分布式机器学习系统，其后续版本TensorFlow在分布式计算方面进行了重大改进，不仅支持多种设备如CPU和GPU，并且可以在不同平台上运行。TensorFlow采用编程模型来描述计算任务，通过图的方式表达计算流程，使得任务能够在多个节点间高效地分布执行。

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

Google Brain 出品的第一代分布式机器学习的系统名叫 DistBelief，TensorFlow 是他的二代改良版，针对真对学习做了特殊优化。支持单机/单机多卡/集群，支持不同平台，如 CPU/GPU，iOS/Android，支持 Python/C++调用接口。

  • 编程模型使用图的方式，好处是 tf 可以通过 placement 算法将图放入不同节点（如果是多个 device）
  • 数据在图中以流的方式传递
  • Variables 都有相应的 backup 节点
  • 不同的 Device 对图中边做修改，增加 Send/Recv 节点，worker 直接控制下一个是哪个 device 运行，降低了 master 的任务量，便于扩容
  • 可以在图中定义 node 在哪个/哪种 device 上运行，可以定义哪几个 node 要在一个 device 上运行，可以优化空间，减少传输
  • 占坑，明儿继续
搜索推荐系统的AI 大模型融合：电商平台的核心战略与竞争优势
AI天才研究院
10-25 778
现在，我们将按照上述目录大纲开始撰写文章正文部分。首先，我们将探讨搜索推荐系统的基本概念和架构。搜索推荐系统是一种智能信息过滤和检索系统，它利用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，从大量数据中挖掘出用户的兴趣和行为模式，然后为用户提供个性化的信息推荐。在电子商务领域，搜索推荐系统广泛应用于商品推荐、内容推荐和广告推荐等方面。AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的机器学习模型，通常基于深度学习算法。这些模型通过训练大量数据，可以自动学习和理解复杂的模式，并在各种任务中表现出卓越的性能。大规模参数。
未来已来：智能家居领域最值得关注的7大技术突破
AI天才研究院
06-08 772
本文旨在系统性地分析智能家居领域最具颠覆性的技术突破，帮助读者理解这些技术如何重塑我们的家居生活体验。我们将聚焦于7个最具潜力的技术方向，探讨它们的技术原理、实现方式以及实际应用价值。文章首先介绍背景知识，然后深入分析7大技术突破，每项技术都包含原理、算法、实现和应用四个层面。最后讨论未来趋势和挑战，并提供丰富的参考资料。边缘计算(Edge Computing)：数据处理发生在数据源附近的分布式计算范式数字孪生(Digital Twin)：物理实体的虚拟复制品，可实时模拟和预测其行为。
TensorFlow白皮书（中英文）.rar
03-22
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Tensorflow白皮书
I_mYH的博客
02-27 632
Tensorflow白皮书 译文：https://www.jianshu.com/p/65dc64e4c81f 英文：http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf
TensorFlow白皮书阅读笔记（含下载）
huangshulang1234的博客
12-15 685
TensorFlow白皮书阅读笔记（含下载） 本文作者均来自 Google Research：Martín Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham, Eugene Brevdo, Zhifeng Chen, Craig Citro, Gregory S. Corrado, Andy Davis,Jeffrey Dean, Matthieu Devin
TensorFlow 白皮书笔记
qq_41106162的博客
05-09 235
TensorFlow 从名称上看就是两个部分——张量 tensor 和流 flow。张量 就是矩阵概念的推广，其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程，在如今的深度学习领域，这种一层层地计算可以很形象地看做是张量在计算模型上的流动。而这里的流可以看做是更加一般的计算过程，可以在不同的层级间跨越式流动 引言： DistBelief ——第一代的可扩展分布式训练和推断系统 TensorFlow——...
[译] TensorFlow 白皮书
xiaopihaierletian的博客
03-19 3494
TensorFlow 从名称上看就是两个部分——张量 tensor 和流 flow。非常形象的组合。众所周知，矩阵已经成为机器学习中的基础单元，若干的针对矩阵的计算优化使得现如今的机器学习成为可能。而一些矩阵的方法也是一些重要的机器学习算法的基础。张量 就是矩阵概念的推广，其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程，在如今的深度学习领域，这种一层层地计算可以很形象地看做是张量在计算模型上的流动。
大厂AI系统如何设计可扩展性？深度剖析Google_阿里_OpenAI架构实践
最新发布
AI天才研究院
08-06 652
可扩展性的本质是"用系统设计对抗规模增长的熵增"——通过分层架构、弹性调度、优化算法等手段，让AI系统在数据、模型、算力爆炸时，依然保持高效、稳定、低成本的运行状态。：AI系统的可扩展性需从"简单堆硬件"转向"架构级设计"——通过计算、存储、通信的深度协同，实现"1+1>2"的效果。指系统在资源（算力、存储、带宽）增加时，性能（吞吐量、延迟）线性或超线性提升的能力。通过对Google、阿里、OpenAI的案例拆解，我们可以发现可扩展性的核心不是"技术堆砌"，而是。
解读AI人工智能领域的Bard推理能力
AI天才研究院
04-24 1121
在当今人工智能飞速发展的时代，众多AI系统不断涌现，Bard作为其中备受关注的一员，其推理能力是衡量其智能水平的关键指标之一。本文章的目的在于深入解读Bard的推理能力，包括其背后的原理、实现方式以及实际应用。范围涵盖了Bard推理能力相关的核心概念、算法原理、数学模型，通过实际案例展示其应用，并探讨其未来发展趋势和面临的挑战。本文首先介绍了研究Bard推理能力的背景信息，包括目的、预期读者和文档结构。接着阐述了与Bard推理能力相关的核心概念，通过示意图和流程图展示其架构。
从LLM看AI原生应用领域的未来走向
AI天才研究院
07-14 1582
2022年ChatGPT的爆发，标志着大语言模型（LLM）从实验室走向大众视野。这场技术浪潮不仅让“AI能聊天”成为常识，更催生了一个全新的应用生态——AI原生应用本文将聚焦“LLM如何塑造AI原生应用的未来”这一核心问题，覆盖技术原理、典型场景、产业趋势三大维度，为开发者、产品经理及普通用户提供清晰的认知框架。未来的AI应用会变成什么样子？LLM：能理解、推理、生成人类语言的“超级大脑”。AI原生应用：从设计之初就以AI为核心的应用，依赖LLM的实时计算与决策。多模态交互。
Authl-0.0.2-py3-none-any.whl.zip
08-19
Authl-0.0.2-py3-none-any.whl.zip
EOS白皮书读后有感
学习是一种信仰。
03-29 2871
特性 参数 信息来源 备注 产块速度 0.5秒/块 consensus-algorithm-bft-dpos 会出现空白块，即在预定时间没生成出对应的块 产块原理 多人协作顺序产块 \ The selected producers are scheduled in an order agreed upon by 15 or more ...
TensorFlow白皮书pdf
oldmoney
05-28 193
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems 白皮书pdf
Tensorflow White Paper（一）
Daniel2333的博客
05-24 2472
很早就想读读tensorflow的白皮书，由于拖延症直到现在才读。 Google分别在2015和2016发布了两份tensorflow白皮书， 内容上应该有所不同吧？ 先读15年的。
TensorFlow白皮书
weixin_30655219的博客
08-27 153
关键元素定义 1) Graph 定义计算流，包括操作和值的具体类型 2) Operation 定义操作，包含一些属性，用于操作的变体。比如不同种类的数字相加 3) Kernel 定义操作的具体实现，区分平台，不同平台的kernel不同 4) Session 与tensorflow交互，扩展图和执行图的接口 5) Variables 包含状态的变量，持久化可变tensor TensorF...
白皮书阅读笔记
田震宇
06-25 1474
1：量化设计 Uniform Affine Quantizer 其中：Δ\DeltaΔ = (xmax−xmin)/(Nlevels−1)(x_{max}-x_{min})/(N_{levels}-1)(xmax​−xmin​)/(Nlevels​−1), z 指代 zero-point，由下面的公式计算：z=−round(xminΔ)z = -round(\frac {x_{min}}{\De...
Tensorflow White Paper（二）
Daniel2333的博客
05-24 1061
之前15发布的白皮书初步介绍了tensorflow的整体特性，而16发布的第二篇白皮书则侧重于介绍tensorflow的设计理念。1. Introduction略过2. Background & motivationPrevious system: DistBelief ，前任的不足之前就讲过， tensorflow的前任是distblief：Googlers吸取了distblief的开发和应用经验
深度学习框架TensorFlow白皮书双语版解析
- TensorFlow的起源可以追溯到Google的内部项目，其后演变成一个广泛支持的开源项目。 - 了解它的发展历程可以帮助我们理解TensorFlow的设计哲学以及它如何适应不断变化的机器学习需求。 2. **TensorFlow的设计...
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