Idle 设计 这篇论文提出了一种新的设计模式：Idle，其目标是将输入的一个子空间直接传递到输出张量，而不经历任何变换。上图 1 展示了 Idle 和网络剪枝的思路。...给定一个有 C 个通道的输入张量 x，张量会被切分为两个分支：一个是包含 C · (1 − α) 个通道的主动分支 x_1，这会输出一个 C ·(1−α) 个通道的张量 y_1；另一个是有 C · α...个通道的 Idle 分支 x_2，它会被直接复制到有 C 个通道的输出张量 y。...如果在基于两个分支构建输出张量时使用的连接函数是 concat(y1, x2)，则称之为 L-IdleBlock（下图 9）；而如果使用的连接函数是 concat(x2, y1)，则称之为 R-IdleBlock...另外，作者也进行了一些控制变量实验研究，让新方法的有效性得到了进一步的验证。
基本上，可以将多个输入添加到相同的提示中，用于最终组合的并行操作。一个例子是static_rnn，它创建状态或输入的多个副本。“聚合”聚合策略，仅对标记非None有效。可接受的值是OpHint。...5、get_tensorget_tensor(tensor_index)获取输入张量的值(获取副本)。如果希望避免复制，可以使用张量()。此函数不能用于读取中间结果。...注意，这将复制值中的数据。如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...当FakeQuant节点的位置阻止转换图形所需的图形转换时使用。结果生成与量化训练图不同的图，可能导致不同的算术行为。...参数：graph_def_file:包含冻结GraphDef的文件的完整文件路径。input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。
这两个名称包含一系列强大的算法，它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。...当TensorFlow与计算图形一起工作时，它们被管理在每个节点代表一个操作实例化的地方，每个操作都有0个或更多的输入和0或更多的输出。...TensorFlow中的边可以分为两类：正常边传输数据结构（张量），其中一个操作的输出可能成为另一个操作的输入，而特殊边则用于控制两个节点之间的依赖关系来设置一个节点等待另一个节点完成的操作顺序。...TensorFlow中的一个图形对象，包含一组操作和张量作为数据单元，用于允许同一个进程并包含多个图的操作之间，其中每个图将被分配给不同的session。...， argmax函数，该函数返回输入张量轴上最大值的索引， setdiff计算两个数字或字符串列表之间的差异， where 函数，这将返回元素从两个传递的元素x或y，这取决于传递的条件，或 unique
Idle 设计 这篇论文提出了一种新的设计模式：Idle，其目标是将输入的一个子空间直接传递到输出张量，而不经历任何变换。上图 1 展示了 Idle 和网络剪枝的思路。...给定一个有 C 个通道的输入张量 x，张量会被切分为两个分支：一个是包含 C · (1 − α) 个通道的主动分支 x_1，这会输出一个 C ·(1−α) 个通道的张量 y_1；另一个是有 C · α...个通道的 Idle 分支 x_2，它会被直接复制到有 C 个通道的输出张量 y。...如果在基于两个分支构建输出张量时使用的连接函数是 concat(y1, x2)，则称之为 L-IdleBlock（下图 9）；而如果使用的连接函数是 concat(x2, y1)，则称之为 R-IdleBlock...当堆叠两个或多个 IdleBlock 时，L/R-IdleBlock 单元的混合不同于 L/R-IdleBlock 单元的单调组成。 ? 图 9：L-IdleBlock。
如果在构造会话时没有指定图形参数，则会话中将启动缺省图形。如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。...注意:使用ssh .as_default():块输入a不会影响当前默认图。如果您正在使用多个图形，那么sess。图与tf值不同。...get_default_graph，您必须显式地输入一个带有sess.graph.as_default():块的参数来执行sess。绘制默认图形。返回值:使用此会话作为默认会话的上下文管理器。...fetches: 单个图形元素、一组图形元素或一个字典，其值是图形元素或图形元素列表(请参阅运行文档)。feed_dict:将图形元素映射到值的字典(如上所述)。...该方法运行TensorFlow计算的一个“步骤”，通过运行必要的图片段来执行每一个操作，并在fetches中计算每个张量，用feed_dict中的值替换相应的输入值。
参数：name:新变量或现有变量的名称。shape:新变量或现有变量的形状。dtype:新变量或现有变量的类型(默认为DT_FLOAT)。initializer:如果创建了变量的初始化器。...regularizer:A(张量->张量或无)函数;将其应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys中。正则化-损耗，可用于正则化。...典型的用途是在使用该变量的操作系统所在的设备上缓存，通过Switch和其他条件语句来重复复制。...要使用它，初始化器必须是一个张量，而不是初始化器对象。use_resource:如果为False，则创建一个常规变量。如果为真，则创建一个具有定义良好语义的实验性资源变量。...函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。
但也可以在不构建图形的情况下运行正向模式自动微分（即数值上，而不是符号上），只需在运行时计算中间结果。...不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...附录 D：TensorFlow 图 在本附录中，我们将探索由 TF 函数生成的图形（请参阅第十二章）。 TF 函数和具体函数 TF 函数是多态的，意味着它们支持不同类型（和形状）的输入。...使用 TF 函数与 Keras（或不使用） 默认情况下，您在 Keras 中使用的任何自定义函数、层或模型都将自动转换为 TF 函数；您无需做任何事情！...，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
.): 复制一个张量，使每个最里面的矩阵都在中心带之外。matrix_determinant(...): 计算一个或多个方阵的行列式。...Numpy兼容性除了numpy upcast uint8和int32到int64，而tensorflow返回与输入相同的dtype之外，它等价于np.sum。....): 用重写替换与正则表达式匹配的输入元素。register_tensor_conversion_function(...): 注册一个函数，用于将base_type对象转换为张量。....): 将稀疏更新复制到变量引用中。scatter_nd(...): 根据指标将更新分散到一个新的张量中。scatter_nd_add(...): 对变量中的单个值或片应用稀疏加法。....): 设置默认图形的图形级随机种子。setdiff1d(...): 计算两个数字或字符串列表之间的差异。shape(...): 返回张量的形状。shape_n(...): 返回张量的形状。
激活函数的选择：激活函数的选择和放置通常取决于具体的应用和网络架构。有些网络架构可能会在某些层之前或之后使用不同的激活函数。...损失景观和优化景观： 损失函数和优化算法在参数空间中的表现，包括局部最小值、全局最小值和鞍点。 注意力机制： 一种让模型集中于输入数据的特定部分的技术，广泛应用于序列模型中。...重用缓冲区：在多进程中，应重用通过队列传递的张量，以避免不必要的内存复制。 异步多进程训练：可以使用torch.multiprocessing进行异步训练，参数可以共享或定期同步。...兼容性：参数字典可以在不同的模型架构或不同的代码库中重用。 缺点： 需要重新实例化模型：在使用模型参数之前，需要先实例化模型的架构。...快速迁移：在需要快速迁移模型到不同环境或项目时，只需加载整个模型，而不需要关心模型的具体实现细节。
实际上，写得好的 TensorFlow 模型无需任何额外配置，一启动就可以调用所有核的资源。 但这个工作流程有个非常明显的缺点：只要你在构建图时没提供任何输入来运行这个图，你就无法判断它是否会崩溃。...严格地说，图结构是之前讨论过的节点和边的特定集合，而图集合则是变量的集合，可以根据逻辑对这些变量进行分组。...发生这个错误的原因是，你已经创建了一个空变量但没有把它放在模型中合适的地方，而只要它在图中，就可以进行传输。...你可能没见过开发人员因为创建了两个名字相同的张量（即便是 Windows 也会这么做）而引发任何错误或警告。...但在实际情况中，只有当开发人员知道代码的某些部分需要运行两次或两次以上时，才应该谨慎地使用这一参数。 第二点是关于可训练变量，这里最重要的点是：默认情况下所有张量都是可训练的。
另一方面，使用高维数据组织数据，易于让后端自动推断并完成元素逻辑存储空间向物理存储空间的映射。...下面以简单的数学公式 $z = x + y$ 为例，可以绘制上述方程的计算图如下：图片上面的计算图具有一个三个节点，分别代表张量数据中的两个输入变量 x 和 y 以及一个输出 z。...两条边带有具体的 “+” 符号表示加法。在 AI 框架中会稍微有点不同，其计算图的基本组成有两个主要的元素：1）基本数据结构张量和2）基本计算单元算子。...每个算子接受的输入输出不同，如Conv算子接受3个输入Tensor，1个输出Tensor下面以简单的一个卷积、一个激活的神经网络模型的正向和反向为例，其前向的计算公式为：$$ f(x) = ReLU(Conv...，分别代表卷积 Conv 计算和激活 ReLU 计算，Conv 计算接受三个输入变量 x 和权重 w 以及一个偏置 b，激活接受 Conv 卷积的输出并输出一个变量。
下面以简单的数学公式 z = x + y 为例，可以绘制上述方程的计算图如下：上面的计算图具有一个三个节点，分别代表张量数据中的两个输入变量 x 和 y 以及一个输出 z。...两条边带有具体的 “+” 符号表示加法。在 AI 框架中会稍微有点不同，其计算图的基本组成有两个主要的元素：1）基本数据结构张量和 2）基本计算单元算子。...每个算子接受的输入输出不同，如 Conv 算子接受 3 个输入 Tensor，1 个输出 Tensor下面以简单的一个卷积、一个激活的神经网络模型的正向和反向为例，其前向的计算公式为：反向计算微分的时候...，需要加上损失函数：根据正向的神经网络模型定义，AI 框架中的计算图如下：上面 (a) 中计算图具有两个节点，分别代表卷积 Conv 计算和激活 ReLU 计算，Conv 计算接受三个输入变量 x 和权重...w 以及一个偏置 b，激活接受 Conv 卷积的输出并输出一个变量。
属性的一个常见用途是使算子在不同的张量元素类型上具有多态性（例如，加法算子即支持两个类型为 float 的 tensors 相加，也支持两个类型为 int32的张量相加）。...2.3 变量（Variables） 在大多数计算中，一个图会被执行多次，而大多数张量在图的单次执行之后都不会存在。...Run 调用的两个参数有助于定义将要执行的计算图的确切子图。首先，Run 调用接受类型为 name:port 名称到"fed"张量值的映射作为输入。...输入中每个 node:port 都替换为一个 feed 节点，该节点将从用于 Run 调用的 Rendezvous 对象中获取输入张量。...它有点类似于异步数据并行，只是流水线并行发生在同一设备内，而不是在不同设备上复制计算图。
,更改环绕样式,填充颜色或图案等,创建专业外观和表单模板,使用钢笔或荧光笔等工具自行手绘图形 5.深入分析文本 分析用户的文档:查看包含或不包含空格的字数,段落或字符.搜索单词或短语,使用查找并替换功能将其替换为新单词或短语...留下并分类批注评论，并在内置聊天或Telegram中讨论该流程。使用追踪修订模式和预览功能了解在接受或拒绝更改后的文档外观。 7.轻松对比文档 快速对比或合并两篇文档，通过审阅模式查看不同之处。...可逐个地接受或拒绝修改，也可同时批量操作。比较文档后合并修改并将其保存为原文档的新版本 8.扩展编辑功能 通过一系列第三方插件扩展您的在线编辑功能。...进行这些操作时您完全无需离开编辑器。让其他用户在编辑电子表格时应用自己的过滤条件，而又不会打扰协作作者。浏览版本历史，恢复任何以前的文件版本。...路径：设置 -> RTL 界面（测试版） 3.电子表格中的新增功能 3.1单变量求解： 如果用户已知公式的结果，但不确定公式所需的输入值，请使用单变量求解功能。
2.转换和归一化数据：通常，输入数据集不会以TensorFlow的形式出现，因此我们需要将TensorFlow转换为接受的形状。 数据通常不在我们的算法期望的正确维度或类型。...，可以为您规范数据，如下所示： data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...) 3.将数据集划分为训练集，测试和验证集：我们通常希望在我们接受过培训的不同集上测试我们的算法...Getting ready： 当我们创建一个张量并将其声明为一个变量时，TensorFlow在我们的计算图中创建了几个图形结构。...我们可以使用函数convert_to_tensor（）将任何numpy数组转换为Python列表，或将常量转换为张量。 请注意，如果我们希望推广函数内的计算，该函数也可以接受张量作为输入。....： 创建变量的主要方法是使用Variable（）函数，它将一张张量作为输入并输出一个变量。 这是声明，我们仍然需要初始化变量。 初始化是将变量与相应的方法放在计算图上。
在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。...张量的两个基本属性是： 形状：指数组或矩阵的维数 Rank：指张量中存在的维数 代码： # 导入 torch import torch # 创建张量 t1=torch.tensor([1, 2, 3...张量可以包含单一数据类型的元素。我们可以使用 python 列表或 NumPy 数组创建张量。Torch 有 10 种用于 GPU 和 CPU 的张量变体。以下是定义张量的不同方法。...torch.Tensor() ：它复制数据并创建其张量。它是 torch.FloatTensor 的别名。 torch.tensor() ：它还复制数据以创建张量；但是，它会自动推断数据类型。...torch.as_tensor() ：在这种情况下，数据是共享的，在创建数据时不会被复制，并接受任何类型的数组来创建张量。
API清理 许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...然后，用户需要通过将一组输出张量和输入张量传递给 session.run()* 函数调用来手动编译抽象语法树。...减少全局变量 TensorFlow 1.X严重依赖于隐式全局命名空间。调用 tf.Variable() 时，它会被放入默认图形中，它会保留在那里，即使忘记了指向它的Python变量。...函数，而不是会话 session.run() 调用几乎就像一个函数调用：指定输入和要调用的函数，然后返回一组输出。...您可以通过将代码包装在tf.function()中来充分利用数据集异步预取/流特性，它会将Python迭代替换为使用AutoGraph的等效图形操作。
通过图形的基本数据单位是数值、布尔值或字符串元素。当我们从上一个代码示例中打印出张量对象c时，我们看到它的数据类型是一个浮点数。因为我们没有指定数据的类型，所以TensorFlow自动默认为它。...Feed 字典 Feed用于临时替换张量值操作的输出，参数 feed_dict 用于覆盖图中的Tensor 值，并且将 Python 字典对象作为输入，字典中的键是会被覆盖的 Tensor 对象的句柄，...而值可以是数字、字符串、列表或NumPy数组（如前所述），feed_dict 可用于指定输入值。...占位符 占位符是由 TensorFlow 指定的用于输入值的结构。 也可以认为它们是空变量，稍后将填充数据。它们首先用于构造我们的图形，并且只有在执行时才会使用输入数据。...如果 shape 参数被输入或作为 None 传递，那么可以用任何大小的数据替换占位符： ph = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,10)) 每当定义一个占位符
目前比较好的解决方案是让推理引擎定义属于自己的算子定义和格式，来对接不同 AI 框架的算子层。Ⅱ....然后创建输入张量，并将其尺寸设置为想要的动态尺寸。这里的关键是要了解哪些维度是可以动态变化的，哪些维度是固定的。例如，对于图像分类任务，输入图像的高度和宽度可能是可变的，而通道数通常是固定的。...这个方法会接受输入张量，并返回模型的输出张量。这一步会执行模型的前向传播，产生输出结果。最后使用 ONNX 运行时库获取输出张量并处理结果。....shape: (4, 256, 256, 256)output2.shape: (8, 256, 512, 512)由输出结果可知，动态输入模型可以接受不同形状的输入数据，其输出的形状也会随之变化...布局调整：优化张量布局是指重新组织模型中张量的存储方式，以更高效地执行依赖于数据格式的运算。不同的硬件或软件框架可能对数据的布局有不同的偏好，因此通过调整张量的布局，可以提高模型在特定环境下的性能。
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