1）变量在jstl中获取的例子： <% String username="zhangsan"; pageContext.setAttribute("username",username...); %> 即：jsp 页面中中的变量在定义后，需要放置到pageContext属性中，才能被获取（当然也可以放置到request和session...、 applicatio中，这要根据实际应用来做决定，一般只是在页面中使用的化，使用pageContext就可以了）。...2）jstl变量在中获取的例子： <% String username=(String)pageContext.getAttribute
上一章我们介绍了部署流程实例，启动流程，查看任务，完成任务的service和实例，下面我们介绍下怎么获取流程中需要传递的变量。...开始前，先撸一遍流程的任务节点名和任务委派人： 流程图如上，三个任务节点名分别是leave001,leave002,leave003，因为我的Navicat不能看流程中的汉字所以可以简单理解为三个请假流程...然后把这个值放到刚才我们写的设置流程变量的方法中： 、 执行上面的方法，成功后我们看看数据库的act_ru_variable表会有我们设置的几个变量： 然后我们继续往下走，执行完成任务方法，注意修改任务...下面再介绍一种可以设置多个变量的方法： /** * 设置多个流程变量数据 */ @Test public void setVariableValue1(){ TaskService taskService...variables.put("student", student2); taskService.setVariables(taskId, variables); } /** * 获取多个流程变量数据
获取和设置统一变量 获取和设置属性 着色器编译器和程序二进制代码 统一变量和属性 一旦链接了 程序对象，就可以在对象上进行许多查询； 首先，需要找出程序中的活动统一变量； 统一变量（uniform）是存储...如果统一变量在顶点着色器和片段着色器中均有声明， 则声明的类型必须相同，且在两个着色器中的值也需相同； 在链接阶段，链接程序将为程序中 与 默认统一变量块相关的 活动统一变量指定位置； 这些位置是 应用程序...用于 加载 统一变量的标志符； 链接程序 还将为与 命名统一变量块 相关的 活动统一变量 分配 偏移和跨距（对于数组和矩阵类型的统一变量） 获取统一变量 查询程序中 活动统一变量的列表（/ 数量...找出每个统一变量的细节： 拿到类型和名称： ? ? 拿到其他指定的属性（pname指定的）： ? 用名称拿到位置 ： ?...获取统一变量块的各种属性 【要获取什么属性， 由pname指定， 在params返回】； ?
虽然TensorFlow最开始发布时仅支持单机，在性能评测上并不出色，但是凭借Google强大的开发实力，TensorFlow性能已经追上了其他框架。...自从2015年11月开源以来，TensorFlow迅速在众多的机器学习框架中脱颖而出，在Github上获得了最多的Star。...TensorFlow基本概念 要使用TensorFlow，我们必须理解TensorFlow： 使用图（Graph）表示计算流程 在会话（Session）中执行图 使用张量（Tensor）表示数据 使用变量...变量（Variable） 在训练模型时，Variable被用来存储和更新参数。Variable包含张量储存在内存的缓冲区中，必须显式地进行初始化，在训练后可以写入磁盘。...Keras最大的问题就是目前无法直接使用多GPU，所以对大规模的数据处理速度没有其他支持多GPU和分布式的框架快。
为了保证该框架的通用性，微信AI在该框架中提供了以下几点能力： 该框架可以应用于多种常用模型，如seq2seq，wavenet等； 使用该框架可以低成本地将一个tensorflow模型的前向计算转写为c...++实现； 该框架原生支持tensorflow的checkpoint； 该框架可以提供给使用者自由选择在cpu或是gpu上完成前向计算。...为了兼容在tensorflow的变量命名，在session中也提供了命名空间的支持，等价于tf.variable_scope()。...分析 分析的目的是为了直观地知道整个程序中不同接口的开销如何分布。在cpu中我们可以通过perf工具来完成。类似地，在nvidia的cuda开发包中也提供了相应的工具，名为nvperf。...1）多核并发的开销 使用MKL和MKL-DNN的时候，我们需要选择合适的并发数，并设置cpu逻辑核的亲和性来减少多个计算单元在不同核之间切换的开销。
通信开销 分布式训练中的节点间通信是性能瓶颈之一。为了减少通信开销，可以采用梯度累积、稀疏更新、混合精度训练等技术。 2....示例一：TensorFlow中的数据并行训练 在TensorFlow中，使用MirroredStrategy可以轻松实现单机多GPU的数据并行训练。...，因为在实际环境中需要自行加载和处理数据。...示例二：PyTorch中的多节点训练（伪代码） 在PyTorch中进行多节点训练时，需要编写更复杂的脚本，包括设置环境变量、初始化进程组等。...train函数，传入不同的rank和world_size # 通常需要使用shell脚本或作业调度系统来启动多个进程 示例三：Horovod框架的使用 Horovod是一个易于使用的分布式深度学习训练框架
到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进行训练。...一方面如何重叠（overlap）计算开销与跨设备通信开销依赖于对系统硬件丰富的知识和经验，另一方面神经网络计算的依赖性 会让模型的拆分随着设备的增加越发困难。...鉴于在使用中的通用性和有效性，这一篇中我们主要介绍更加通用的数据并行方法。非常笼统的，数据并行遵从一下的流程，其中一个 | 代表一个计算设备： | 1....TensorFlow中使用多GPU卡进行训练 在 TensorFlow 中，通过调用 with tf.device() 创建一段 device context，在这段 context 中定义所需的计算...鉴于在使用中的有效性和通用性，这一节我们主要介绍了在 PaddleFluid 和 TensorFlow 上通过数据并行使用多个 GPU 卡最简单的方法。
② 软件框架层面 开发框架：模型开发采用TensorFlow框架[1]。...作为主流的深度学习第二代框架，TensorFlow具备强大的模型表达能力，这也导致其算子粒度比较小，这一特点无论是对CPU还是GPU架构都会带来很大的额外开销。...此外，TensorFlow框架本身在Node执行时会带来一定开销，每个Node执行时都会创建、销毁Input/Output Tensor，内存控制引入额外成本。...通常情况下，请求中包含一个user以及多个item。在模型Sparse部分，user和item分别获取Embedding；在模型Dense部分，两类Embedding组合成矩阵后进行计算。...即使经过复杂的算子替换优化工作，仍然存在多个算子难以替换。由此我们思考采用其他的深度学习编译器进行图优化。TVM是陈天奇团队推出的端到端机器学习自动编译框架，在业界广泛使用。
图1-4 TensorFlow单机版本和分布式版本的示例图 TensorFlow中每一个worker可以管理多个设备，每一个设备的name包含硬件类别、编号、任务号（单机版本没有），示例如下。...同时，我们只需要获取f:0的结果，所以一个fetch node便会连接到f，这样d和e就不会被执行，所以最终需要执行的节点便只有a、c和f。...如果从feed node输入数据，那么数据必须从client读取，并通过网络传到分布式系统的其他节点，这样会有较大的网络开销，直接使用文件路径，可以让worker节点读取本地的文件，提高效率。...容器（Container）是TensorFlow中一种特殊的管理长期变量的机制，例如Variable对象就储存在容器中。每一个进程会有一个默认的容器一直存在，直到进程结束。...在不同的硬件环境上性能损耗不同，比如在单核的CPU上使用SIMD是没有额外开销的，在多核CPU上使用多线程也基本上没有额外开销，在多GPU上的限制主要在PCIe的带宽，在多机之间的限制则主要在网络开销。
运行结构 1、tensorflow框架整体结构 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 3、tensorflow中的计算图 4、用变量来保存参数w 5、如何指定、调用GPU/CPU 6、计算模型...可以看到，这种**开发框架大大降低了传统框架做跨设备计算时的代码耦合度，也避免了每次后端变动都需要修改前端的维护开销。**而这里，在前端和后端之间起到关键耦合作用的就是计算图。...目前，各个框架对于计算图的实现机制和侧重点各不相同。例如Theano和MXNet都是以隐式处理的方式在编译中由表达式向计算图过渡。.... 1、tensorflow框架整体结构 用张量tensor表示数据；计算图graph表示任务；在会话session中执行context； 通过变量维护状态；通过feed和fetch可以任意的操作（arbitrary...operation）、赋值、获取数据 . 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 ?
Learn2Compress 可直接将 TensorFlow 模型压缩为 TensorFlow Lite 中的设备内置（on-device）模型，可在移动设备上高效运行，而无需担心内存优化和速度问题。...Learn2Compress 支持 TensorFlow Lite 中的自定义设备内置深度学习模型，可在移动设备上高效运行，而无需担心内存优化和速度问题。...离散化（quantization）：该技术在训练过程中特别有用，可以通过减少模型权重和激活值占用的位数提高推断速度。...使用联合训练和精炼方法学习紧凑的学生网络。 老师网络可以被固定（正如在精炼过程中）或联合优化，甚至同时训练多个不同大小的学生网络。...用于生成 CIFAR-10 和 ImageNet 压缩变量的学生网络分别使用 NASNet 和 MobileNet 的变体架构进行建模。
w和b，分别表示权重和偏置来计算，最后通过softmax计算得到输出的y值，而我们真实的label则是变量y_ 。...在TensorFlow 2.0以前，还是静态图的设计思想，整个设计理念是计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同...下一次传入的x都替换掉上一次传入的x，这样就对于所有传入的minibatch x就只会产生一个op，不会产生其他多余的op，进而减少了graph的开销。...，需要将参数写入文件；或者是运行tensorflow模型进行infer，获取tensor值。...但是在实际生产过程中这么操作是很麻烦的，甚至还要进行二次开发。 如果有新的框架能轻松转换模型，迅速运行调试，迭代出结果，何乐而不为呢？
因此，我们对18.11 NGC容器中的MXNet框架进行了一些改进，以优化各种训练批处理大小的性能，尤其是小批处理，而不仅仅是大批处理: 随着批处理大小的减小，与CPU同步每个训练迭代的开销会增加。...以前，MXNet框架在每次操作之后都同步GPU和CPU。当对每个GPU进行小批处理的训练时，这种重复同步的开销会对性能产生负面影响。...我们改进了MXNet，以便在与CPU同步之前积极地将多个连续的GPU操作组合在一起，从而减少了这种开销。...这些冗余传递会产生巨大的开销，特别是在以数据并行方式跨多个gpu扩展培训时。Apex中的融合Adam优化器消除了这些冗余通道，提高了性能。...虽然这个选项忽略了将已经计算的梯度与其他模型层的梯度计算重叠的机会，但是在使用持久内核实现的情况下，它可以提高性能，包括批处理规范化和某些cuDNN rns。
可以在官方Python网站上下载最新的Python安装程序，并按照安装程序的指导进行升级。5. 检查依赖库版本兼容性最后，如果使用的是其他库或框架的特定版本，可以检查它们之间的版本兼容性。...查找并查阅相关库或框架的文档，了解推荐的版本要求。确保所使用的库和框架的版本符合要求。如果版本不兼容，尝试安装和使用兼容的版本。...同时，也建议查阅相关文档和社区来获取更多的帮助。祝您顺利解决问题！...然后，我们通过pip命令检查和安装所需的依赖库tensorflow。最后，我们检查tensorflow的版本兼容性，并根据需要执行其他操作。...动态链接库的使用场景动态链接库在软件开发中有广泛的应用场景，以下是一些常见的使用场景：共享代码模块: 开发者可以将常用的功能模块封装到动态链接库中，便于在多个项目中共享使用，提升代码的复用性和维护性。
在一些指标上，PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框架？...最后，Facebook AI Research 发布了多个项目，如 ParlAI、fairseq-py、VoiceLoop 和 FaderNetworks，在多个领域中实现了先进的模型和接口数据集。...随着时间的进展，我们希望在合适的地方越来越接近 NumPy 的 API。 性能 性能是一场仍在进行中的战斗，尤其对于想要最大化灵活性的动态框架 PyTorch 而言。...PyTorch 在 board 上的开销降低 10x 由于 PyTorch 是动态图框架，我们在训练循环的每次迭代时都要创建一个新图。因此，框架开销必须很低，或者工作负载必须足够大来隐藏框架开销。...用户可使用后续的 tracer 更高效地运行当前的 PyTorch 模型，或将其转换成 ONNX 格式以输出至 Caffe2、MXNet、TensorFlow 等其他框架，或直接搭载至硬件加速库，如 CoreML
TensorFlow 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 机器智能研究部门）中的研究人员和工程师开发的，旨在用于进行机器学习和深度神经网络研究。...基于Tensorflow的框架 有很多基于Tensorflow构建的APIs，比如一些流行的有Keras，TFLearn和Sonnet.这些高级框架可以实现更快的实验步骤（仅需很少代码）,同时这些框架也吸引了大量用户...然而Tensorflow主要的目的不是提供“开箱即用”的机器学习方法。而是，Tensorflow提供了一套强大的计算函数和类，允许用户从实验中定义自己的model。...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....tensor 值，在 op 的一次运行中一起获得（而不是逐个去获取 tensor）。
某个具体的算法模型能否最终成功落地为产品，满足场景需求，推理性能是关键变量之一。影响这个关键变量的因素非常多，包括硬件配置，工程部署方式，算法和模型复杂度以及深度学习框架等。...1.2 主流的深度学习框架 工业界将深度学习技术快速落地的便捷有效的方式就是借助深度学习框架，部分框架兼顾训练和推理，将二者合二为一，比如TensorFlow，PyTorch和MXNet等主流框架，另外一些为了实现推理的高性能...TVM的设计初衷就是解决兼容性和推理性能问题，因为硬件平台越来越多样化，深度学习框架也层出不穷，经过tvm编译优化后可以方便地部署到不同硬件平台，并且获取满意的推理性能。...这些模型都已成功应用到携程旅游的实际业务中，包括图形图像，自然语言处理和机器翻译等多个场景。 下面重点以Transformer翻译模型为例阐述优化实践过程。...因此，我们实现对transformer的算子融合和算子重写，合理设计内存布局，降低访存开销，再结合硬件平台进行微架构和编译运行优化，在cpu和gpu平台都取得了明显的提升。
经过对TensorFlow框架和Hadoop的分析定位，发现在数据输入、集群网络和计算内存分配等层面出现性能瓶颈。...和其他深度学习框架的做法类似，分布式TensorFlow也引入了参数服务器（Parameter Server，PS），用于保存和更新训练参数，而模型训练放在Worker节点完成。 ?...AFO架构设计 TensorFlow只是一个计算框架，没有集群资源管理和调度的功能，分布式训练也欠缺集群容错方面的能力。为了解决这些问题，我们在YARN基础上自研了AFO框架解决这个问题。...；在模型“深的部分”，稀疏特征由于维度太高不适合神经网络处理，需要embedding降维转成稠密特征，再和其他稠密特征串联起来，输入到一个3层ReLU的深度网络。...在深入挖掘系统热点瓶颈的过程中，我们也加深了对业务算法模型、TensorFlow框架的理解，具有技术储备的意义，有助于我们后续进一步优化深度学习平台性能，更好地为业务提供工程技术支持。
有时候选择多了也是麻烦，对框架感兴趣的同学可以查看深度学习框架对比维基百科中对12个开源的package比对。这里简单提几个最常见和可能会用到的深度学习开源框架的特点。...今天的重点自然是Tensorflow，其他的框架也都很好，大家可以自行尝试。...为了方便记忆，我们把numpy和Tensorflow中的部分定义和操作做成了一张一一对应的表格，方便大家查看。...GPU以此类推 1.7 Tensorflow的变量(Variables) 我们训练一个模型的时候，会用到Tensorflow中的变量(Variables)，我们需要它来保持和更新参数值，和张量一样...[27.0, 9.0] 1.9 Tensorflow与Feed(传入)操作 1.8里我们提到了在计算图中引入张量，以获取节点状态或者输出结果。
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