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开源深度学习平台 TensorFlow、Caffe、MXNet……哪个最适合你

，必须要复制矩阵才能对其进行运算。...和 Theano 一样，TensforFlow 会生成计算图（如一系列矩阵运算，例如 z = simoid(x)，其中 x 和 z 均为矩阵），自动求导。...开发人员还可以使用多种语言：Python，C ++，R，Scala，Julia，Matlab和JavaScript。 一方面，使用 MXNet 构建网络比用 Keras 需要花更多功夫。...的确，Python 有着优越的语法要素，可以直接将矩阵相加，而无需像Java那样先创建显式类。Python 还有由 Theano、NumPy 等原生扩展组成的广泛的科学计算环境。...不可否认，运算量最大的运算都是用 C 或 C++ 语言编写的。（此处所说的运算也包括高级机器学习流程中涉及的字符和其他任务。）大多数最初用 Python 编写的深度学习项目在用于生产时都必须重新编写。

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torch tensor入门

我们将使用PyTorch和torchvision库来加载和处理图像数据，并构建一个简单的卷积神经网络分类器。...我们使用MNIST数据集进行训练和测试，通过将图像转换为tensor，并对图像数据进行归一化处理。然后定义了神经网络模型和相应的损失函数和优化器，使用torch tensor来进行模型的训练和测试。...请确保已安装PyTorch和torchvision库，并将代码中的数据集路径适配到本地路径。你可以根据实际情况进行修改和扩展，例如更换模型结构、使用其他数据集等。...Torch Tensor的缺点：内存占用：Torch Tensor在运算过程中会占用较大的内存，特别是当处理大规模的数据集或者使用较大的模型时，会增加内存使用的负担。...MXNet具有较好的跨平台支持和可扩展性，与Torch Tensor相比，MXNet对于大规模分布式训练和推理有一些优势。 这些库都有各自的优势和适用场景，选择合适的库取决于具体的需求和项目要求。

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    学界丨基准测评当前最先进的 5 大深度学习开源框架

    TensorFlow使用 Eigen作为矩阵加速库，而 Caffe、CNTK、MXNet和Torch采用OpenBLAS、Intel MKL 或 cuBLAS 来加快相关矩阵运算。...在如今的深度学习工具中，支持多GPU卡成为了一个标准功能。为了利用多个GPU卡，分布式同步随机梯度下降法（SDG）使用很广泛，实现了很好的扩展性能。...对于真实数据的测试，为MNIST数据集构建的FCN（FCN-R）较小；针对Cifar10数据集则使用名为AlexNet-R和ResNet-56的AlexNet架构。...在后向传播的阶段，则需要使用矩阵乘法来计算梯度，并使用element-wise矩阵运算来计算参数。...然而，TensorFlow在CPU端进行梯度聚合和模型更新，这不仅需要很多时间通过PCI-e传输梯度，而且还使用单个CPU更新串行算法中的模型。因此TensorFlow的伸缩性不如其他工具。

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    基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现（论文）

    TensorFlow使用 Eigen作为矩阵加速库，而 Caffe、CNTK、MXNet和Torch采用OpenBLAS、Intel MKL 或 cuBLAS 来加快相关矩阵运算。...在如今的深度学习工具中，支持多GPU卡成为了一个标准功能。为了利用多个GPU卡，分布式同步随机梯度下降法（SDG）使用很广泛，实现了很好的扩展性能。...对于真实数据的测试，为MNIST数据集构建的FCN（FCN-R）较小；针对Cifar10数据集则使用名为AlexNet-R和ResNet-56的AlexNet架构。...在后向传播的阶段，则需要使用矩阵乘法来计算梯度，并使用element-wise矩阵运算来计算参数。...然而，TensorFlow在CPU端进行梯度聚合和模型更新，这不仅需要很多时间通过PCI-e传输梯度，而且还使用单个CPU更新串行算法中的模型。因此TensorFlow的伸缩性不如其他工具。

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    机器学习库初探之MXnet

    MXNet采用动态静态混合执行引擎，可以把 cxxnet 静态优化的效率带和 ndarray 动态运行的灵活性结合起来。把高效的 c++ 库更加灵活地和 Python 等高级语言结合在一起。...用户无需关心底层实现，在符号和 NDArray 层面完成逻辑即可进行高效的模型训练和预测。 云计算友好 所有数据模型可以从 S3/HDFS/Azure 上直接加载训练。...代码简洁高效 大量使用 C++11 特性，使 MXNet 利用最少的代码实现尽可能最大的功能。用约 11k 行 C++ 代码 (加上注释 4k 行) 实现了以上核心功能。...MXnet基本概念和操作 NDArray 多维的数据结构，提供在 cpu 或者 gpu 上进行矩阵运算和张量计算，能够自动并行计算 NDArray 是 MXnet 中最底层的计算单元，与 numpy.ndarray...MXnet 真正厉害之处在于可以结合命令式编程和符号式编程两种风格。此外，MXnet 安装相对简单，社区活跃，文档虽然还不完善，好在易读易懂，代码也相对丰富，还是很容易上手的。

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    深度学习框架对决篇：Keras VS PyTorch

    虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。...此外，Keras 能够直观地定义，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...如果你已经安装了 tensorflow-gpu，则在 Keras 中能够使用 GPU 并且会默认完成。然后，如果你想要将某些运算转移至 CPU，则可以以单行方式完成。 ?...但对于 PyTorch 来说，你必须显式地为每个 torch 张量和 numpy 变量启动 GPU。这样代码会比较混乱。并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。

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    「决战紫禁之巅」之深度学习框架篇：Keras VS PyTorch

    虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。...此外，Keras 能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义深度学习模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...如果你已经安装了 tensorflow-gpu，则在 Keras 中能够使用 GPU 并且会默认完成。然后，如果你想要将某些运算转移至 CPU，则可以以单行方式完成。 ?...但对于 PyTorch 来说，你必须显式地为每个 torch 张量和 numpy 变量启动 GPU。这样代码会比较混乱。并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。

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    亚马逊发布新版MXNet：支持英伟达Volta和稀疏张量

    今天凌晨，亚马逊宣布了MXNet新版本，在这个版本中，MXNet添加了两个重要新特性： 支持英伟达Volta GPU，大幅减少用户训练和推理神经网络模型的时间。...MXNet利用Volta张量核使用户轻松用FP16训练模型。举个例子，用户将以下命令选项传递到train_imagenet，可在MXNet中启用FP16 train_imagenet.py脚本。 ?...为了解决这些问题，MXNet开始支持稀疏张量，让用户在保持存储和计算效率的方式下执行稀疏矩阵操作，更快地训练深度学习模型。...MXNet v0.12支持两种主要的稀疏数据格式：压缩稀疏矩阵(CSR)和行稀疏(RSP)。 CSR格式被优化来表示矩阵中的大量列，其中每行只有几个非零元素。...这个版本支持大多数在CPU上常用运算符的稀疏操作，比如矩阵点乘积和元素级运算符。在未来版本中，将增加对更多运算符的稀疏支持。

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    主流深度学习框架-MXNet、Caffe、TensorFlow、Torch、Theano

    MXNet提供了混合编程模型（命令式和声明式）和大量编程语言的代码（包括Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript）的能力。...MXNet具有强大的技术，包括扩展能力，如GPU并行性和内存镜像、编程器开发速度和可移植性。...2）是一个理想的RNN（递归神经网络）API和实现，TensorFlow使用了向量运算的符号图方法，使得新网络的指定变得相当容易，支持快速开发。...3）它实现并且优化了基本的计算单元，使用者可以很简单地在此基础上实现自己的算法，不用浪费精力在计算优化上面。核心的计算单元使用C或者cuda做了很好的优化。在此基础之上，使用lua构建了常见的模型。...CNTK与TensorFlow和Theano的组成相似，其网络被指定为向量运算的符号图，如矩阵的加法/乘法或卷积。此外，像TensorFlow和Theano一样，CNTK允许构建网络层的细粒度。

    6.2K30

    OneFlow | 新深度学习框架后浪（附源代码）

    分布式训练全新体验，多机多卡如单机单卡一样简单 完美契合一站式平台(k8s + docker) 原生支持超大模型 近零运行时开销、线性加速比 灵活支持多种深度学习编译器 自动混合精度 中立开放，合作面广...为了更直观地展示两者的差别，我们先看一个简单的op(在OneFlow中，逻辑上的运算都被抽象为了operator ，称作op)：矩阵乘法。...而在分布式系统中，我们可以选择 数据并行 和 模型并行。 为了便于理解数据并行与模型并行，我们先用下图作为矩阵相乘op的示例： ?...2）模型并行图示 在模型并行中，将模型进行切分，完整的数据被送至各个训练节点，与切分后的模型 进行运算，最后将多个节点的运算结果合并，如下图所示： ?...OneFlow内部会高效可靠地解决 数据并行中的数据切分 、模型并行中的模型切分 、串行逻辑 等问题。

    1K40

    谷歌提出 Performer 模型，全面提升注意力机制！

    此外，稀疏注意力机制通常不足以解决常规注意力方法应用时所面临的所有问题，如指针网络。还有一些运算是无法稀疏化的，比如常用的 softmax 运算。...尽管对于大多核函数来说，闭式解并不存在，但这一机制仍然可以应用，因为它并不依赖于闭式解。 该研究首次证明了，任意注意力矩阵都可以通过随机特征在下游 Transformer 应用中实现有效地近似。...虽然在分解注意力矩阵之后，原始注意力机制与具有值输入的存储注意力矩阵相乘以获得最终结果，我们可以重新排列矩阵乘法以近似常规注意力机制的结果，并且不需要显式地构建二次方大小的注意力矩阵。...，同时不用显式地构建 A 或其近似。...对于输入序列中没有注意前后 token 的单向（即因果）注意力而言，研究者稍微修改方法以使用前缀和计算（prefix-sum computation），它们只存储矩阵计算的运行总数，而不存储显式的下三角常规注意力矩阵

    1.7K30

    谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

    当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。...几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。...运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 ? 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。这些运算包括简单的矩阵乘法，也可以是卷积、池化和LSTM等稍复杂的运算。...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。...最后，cuDNN是一个基于cuBLAS的功能集的库，并提供优化的神经网络特定操作，如Winograd卷积和RNN。 因此，通过使用这些软件包就可以框架中获得显著的加速。

    1.2K100

    自己挖坑自己填，谷歌大改Transformer注意力，速度、内存利用率都提上去了

    此外，稀疏注意力机制通常不足以解决常规注意力方法应用时所面临的所有问题，如指针网络。还有一些运算是无法稀疏化的，比如常用的 softmax 运算。...尽管对于大多核函数来说，闭式解并不存在，但这一机制仍然可以应用，因为它并不依赖于闭式解。 该研究首次证明了，任意注意力矩阵都可以通过随机特征在下游 Transformer 应用中实现有效地近似。...虽然在分解注意力矩阵之后，原始注意力机制与具有值输入的存储注意力矩阵相乘以获得最终结果，我们可以重新排列矩阵乘法以近似常规注意力机制的结果，并且不需要显式地构建二次方大小的注意力矩阵。...，同时不用显式地构建 A 或其近似。...对于输入序列中没有注意前后 token 的单向（即因果）注意力而言，研究者稍微修改方法以使用前缀和计算（prefix-sum computation），它们只存储矩阵计算的运行总数，而不存储显式的下三角常规注意力矩阵

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    32页ppt干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

    当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。...几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。...运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。这些运算包括简单的矩阵乘法，也可以是卷积、池化和LSTM等稍复杂的运算。...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。...最后，cuDNN是一个基于cuBLAS的功能集的库，并提供优化的神经网络特定操作，如Winograd卷积和RNN。 因此，通过使用这些软件包就可以框架中获得显著的加速。

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    深度学习进阶篇7：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。

    无向的注意力用于自回归生成式模型，例如生成式Transformers中的自注意力，和Seq2Seq Transformers中的decoder部分。3....虽然在分解注意力矩阵之后，原始注意力机制与具有值输入的存储注意力矩阵相乘以获得最终结果，我们可以重新排列矩阵乘法以近似常规注意力机制的结果，并且不需要显式地构建二次方大小的注意力矩阵。...A 和值张量 V 的矩阵乘法来计算最终的预期结果；右：通过解耦低秩分解 A 中使用的矩阵 Q′和 K′以及按照虚线框中指示的顺序执行矩阵乘法，研究者获得了一个线性注意力矩阵，同时不用显式地构建 A 或其近似...对于输入序列中没有注意前后 token 的单向（即因果）注意力而言，研究者稍微修改方法以使用前缀和计算（prefix-sum computation），它们只存储矩阵计算的运行总数，而不存储显式的下三角常规注意力矩阵...同时研究人员还提供了论文、 Performer的代码和蛋白质语言模型的代码链接。该研究首次证明了，任意注意力矩阵都可以通过随机特征在下游 Transformer 应用中实现有效地近似。

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    干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

    当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。...几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。...运算 接下来是对张量对象的数学运算和处理。 我们可以将神经网络视为对输入张量进行一系列运算从而实现某个目的的过程。这些运算包括简单的矩阵乘法，也可以是卷积、池化和LSTM等稍复杂的运算。...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。...最后，cuDNN是一个基于cuBLAS的功能集的库，并提供优化的神经网络特定操作，如Winograd卷积和RNN。 因此，通过使用这些软件包就可以框架中获得显著的加速。

    3.1K50

    斯坦福深度学习课程第六弹：一起来学Tensorflow part1

    Tensorflow 可以对定义在张量(tensors,你可以先简单理解成标量、向量或者矩阵，一会儿会提到)上的函数自动求导，因此神经网络中BP算法可以很轻松地实现。...np.dot(a,b) tf.matmul(a, b) a[0,0], a[:,0], a[0,:] a[0,0], a[:,0], a[0,:] Tensorflow的输出要稍微注意一下，我们需要显式地输出.../包，这是因为它能将图定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可以利用的计算资源（如CPU或GPU）。...不过一般情况下，你不需要显式指定使用CPU还是GPU，Tensorflow能自动检测。如果检测到GPU，Tensorflow会优先使用找到的第一个GPU来执行操作。...为了让Tensorflow使用这些GPU，你必须将节点运算明确地指派给它们执行。

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    「紫禁之巅」四大图神经网络架构

    目前，DGL已经支持PyTorch、MXNet和TensorFlow作为其后端。 消息传递是图计算的经典编程模型。DGL采用了基于「消息传递」的编程模型。...AGL使用了大规模并行框架（如MapReduce、Parameter Server）来设计其分布式组件，GraphFlat、GraphTrainer和GraphInfer。...同样使用消息传递机制，在GraphFlat组件中，通过聚合K跳邻居的节点信息来生成目标节点的表示。通过邻居聚合，将大规模的图进行分解，每次导入一个或者批量的点来缓解内存的压力。...同样使用消息传递机制，将会比普通矩阵运算更为高效、比稀疏矩阵更为友好。在其Github开源的demo中，可以看到GAE、GCN、GAT等主流的模型已经实现。与此同时，它还提供了面向对象和函数式API。...DGL在PyTorch、MXNet和TensorFlow已实现了三十多种模型，还实现了多种sampling方法，对于构建自己的模型更具灵活性。

    1.6K20

    干货丨从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

    与 TensorFlow 和 Theano 同样，CNTK 使用向量运算符的符号图（symbolic graph）网络，支持如矩阵加/乘或卷积等向量操作。...此外，像 TensorFlow 和 Theano 一样，CNTK 有丰富的细粒度的网络层构建。构建块（操作）的细粒度使用户不需要使用低层次的语言（如 Caffe）就能创建新的复杂的层类型。...MXNet 支持混合编程模型（命令式和声明式编程）和多种编程语言的代码（包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript）。...有些人称 MXNet 是世界上最好的图像分类器。 MXNet 具有可扩展的强大技术能力，如 GPU 并行和内存镜像、快速编程器开发和可移植性。...DL4J 使用 Map-Reduce 来训练网络，同时依赖其它库来执行大型矩阵操作。

    1.5K40

    TF-char1-简介

    加速 Caffe：面向使用神经网络、提供Python结口、支持GPU和CPU，融入到PyTorch中 Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发 MXNET ：陈天奇和李沐等人开发...，采用命令式和符号式混合编程 PyTorch ：2017年发布 Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 等框架提供的底层运算而实现的高层框架 TensorFlow 是 Google...的重 要功能就是利用 GPU 方便地实现并行计算加速功能。...自动梯度网络 在使用 TensorFlow 构建前向计算过程的时候，除了能够获得数值结果，TensorFlow 还 会自动构建计算图 ，看个demo： y=aw^2+bw+c \frac {\partial...常用神经接口 TensorFlow除了提供底层的矩阵相乘，相加等运算函数，还内建了常用 网络运算函数 常用网络层 网络训练 网络保存与加载 网络部署 ……

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