（摘自“成诚”）时至今日，一个框架有没有机会成功，要看它有没有差异化的特点。OneFlow是有其独特的设计理念和技术路线的。...OneFlow在企业级大规模应用上是称得上遥遥领先的： （1）分布式最容易使用，用户在写程序的时候是感受不到多机和单机的区别的； （2）OneFlow支持数据并行，模型并行和流水并行，而其它框架只支持最容易支持的数据并行...1）数据并行图示 在数据并行中，将样本数据进行切分，切分后的数据 被送至各个训练节点，与完整的模型进行运算，最后将多个节点的信息进行合并，如下图所示： ?...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： ?...Blob 在作业函数定义时，均无真实数据，均只起到数据占位方便框架推理的作用。
作者：晓查 发自 凹非寺 转载自：量子位（QbitAI），未经允许不得二次转载 关于PyTorch和TensorFlow谁更好的争论，从来就没有停止过。 开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。...PyTorch和TensorFlow究竟哪个更快？下面用详细评测的数据告诉你。 运行环境 作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。...GPU推理：使用谷歌云平台上的定制化硬件，包含12个vCPU、40GB内存和单个V100 GPU（16GB显存）。 ? 在测试过程中使用本地Python模块的timeit来测量推理时间。...与PyTorch相比，TensorFlow在CPU上通常要慢一些，但在GPU上要快一些： 在CPU上，PyTorch的平均推理时间为0.748s，而TensorFlow的平均推理时间为0.823s。...大多数基准测试的运行速度提升到原来的1.15倍。在某些极端情况下，推理时间减少了70％，尤其是在输入较小的情况下。
在其他一些情况下，用户可能希望在没有互联网连接的情况下也能够运行机器学习模型。在这类场景中，在用户设备上运行 JavaScript 机器学习模型会非常方便。...训练完模型后，你可以对其进行压缩并交付给用户设备以推理。所幸，用不同语言编写的机器学习库是高度兼容的。...然后，你可以将保存的模型发送到用户的设备，并使用 TensorFlow.js 或其他 JavaScript 深度学习库来加载。 但值得注意的是，服务端 JavaScript 机器学习也在日趋成熟。...与 TensorFlow.js 交互的 JavaScript 代码与在浏览器中运行的应用程序所使用的 JavaScript 代码相同。但在后台，这个库利用服务器上的特殊硬件来加快训练和推理速度。...PyTorch 是另一种流行的 Python 机器学习库，目前还没有正式的 JavaScript 实现，但开源社区已经为这个库开发了 JavaScript 绑定。
关于PyTorch和TensorFlow谁更好的争论，从来就没有停止过。 开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。 ?...PyTorch和TensorFlow究竟哪个更快？下面用详细评测的数据告诉你。 运行环境 作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。...GPU推理：使用谷歌云平台上的定制化硬件，包含12个vCPU、40GB内存和单个V100 GPU（16GB显存）。 ? 在测试过程中使用本地Python模块的timeit来测量推理时间。...与PyTorch相比，TensorFlow在CPU上通常要慢一些，但在GPU上要快一些： 在CPU上，PyTorch的平均推理时间为0.748s，而TensorFlow的平均推理时间为0.823s。...大多数基准测试的运行速度提升到原来的1.15倍。在某些极端情况下，推理时间减少了70％，尤其是在输入较小的情况下。
但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。...基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。 而tensorRT 则是对训练好的模型进行优化。tensorRT就只是推理优化器。...3 使用流程 在/TensoRT-5.0.2.6/samples/python文件夹下有很多python的例子，我们以第一个end_to_end_tensorflow_mnist的例子为例，描述tensorrt...需要注意的是：该转化过程只支持在x86平台上实现，如果想在TX2等嵌入式平台上使用tensorrt，需要先在x86平台上将pb模型转化为uff文件，然后再拷贝到TX2上使用 3.4 运行文件 运行sample.py...文件，得到如下输出，表明可完整的使用tensorrt ?
【新智元导读】 近日，谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本，不仅改进了库中的机器学习功能，而且对 Python 和 Java 用户开放，提升了 debugging。...TensorFlow Python API 已经得到升级，进而，TensorFlow所使用的语法和 metaphors 能更好地适配 Python，在二者之间提供更好的一致性。...TensorFlow 现在可以在与 Python 3 兼容的 Docker 镜像中使用，对于所有Python用户，TensorFlow现在可以通过 Python 的本地软件包管理器 pip 来安装。...Android： TensorFlow 推理库 cmake/gradle build 现在归在 contrib/android/cmake下面 Android：更强大的会话初始化（Session initialization...默认情况下启用编译器优化，并允许在configure中进行配置。 使指标权重 broadcasting 更加严格。
性能瓶颈：模型推理速度直接影响用户体验和系统资源消耗，性能优化至关重要。服务稳定性：需要确保服务在高并发情况下的稳定性和可靠性，否则可能会崩溃。...安全性：需要防范潜在的安全风险，如输入数据的验证、攻击防护等，保障应用安全。看到这里，可能有人会问：“有没有一种简单的方法，可以解决这些问题呢？”答案就是——FastAPI + ONNX！...# 使用 ONNX Runtime 进行推理 ort_session = ort.InferenceSession('model.onnx') # 准备输入数据 import numpy...推理加速使用 GPU 加速：如果有 GPU 资源，可以使用 GPU 提供商提升推理速度。...当然，在实际应用中，我们还需要根据具体情况进行优化和调整，希望本篇文章可以对各位读者有所帮助！
但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。...，这个框架可以将 Caffe，TensorFlow 的网络模型解析，然后与 TensorRT 中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部转换到 TensorRT 中，然后在 TensorRT 中可以针对.../sample_int8 mnist 3 使用流程 在 /TensoRT-5.0.2.6/samples/python 文件夹下有很多 python 的例子，我们以第一个 end_to_end_tensorflow_mnist...：该转化过程只支持在 x86 平台上实现，如果想在 TX2 等嵌入式平台上使用 TensorRT ，需要先在 x86 平台上将 pb 模型转化为 uff 文件，然后再拷贝到 TX2 上使用 3.4 运行文件...运行 sample.py 文件，得到如下输出，表明可完整的使用 TensorRT 4 使用自己的模型 前边 3 步相当于是环境的配置，当然还不够，我们需要的是可以转化并运行我们自己的模型，达到加速的效果
在深度学习中，模型的图片输入尺寸只接受给定的大小和格式，所以不管是训练还是推理，对图片进行预处理是必不可少的，在这次部署TensorFlow模型到Android应用的过程中，发现以往没有注意到的几点：...回到Android系统上，我们也尽可能的保持相同的缩放方式。另外不同的处理库，对于JPEG解码、图片缩放也有一些差异，我们可以尝试用OpenCV进行处理，然后选择最优结果。...采用浮点模型 + GPU进行推理，也并没有如想象中的能够提升推理速度。是否需要采用量化模型，需要根据实际部署系统的测试情况以及是否接受推理速度和精度下降这两个不利因素。...因此，在实际部署TensorFlow模型时，不要想当然的认为别人的优化方法在自己的环境中一定有效，必须亲自验证才能确定，在这之前，编写一些简单的benchmar工具进行评估是必要的。...经过这次的部署测试，发现tensorflow-open_nsfw模型在我的手机上推理速度能达到100ms左右，精度能达到90%，基本上能够满足需求。
下图所示的工具，都可以免费使用，包括一些专用的框架，支持几乎市面上常用的所有开源的深度学习框架。 ? 对框架之下的底层内容又提供了计算服务，包括一些集成好的计算库。...有同学可能会问Windows的情况下是否支持，Windows系统在某些情况下是支持的，但是更多的情况下，在做深度学习开发的时候，还是尽量要往Linux上套一套。...需要注意的是：1、不要忘了在环境变量中把路径加进去。2、在安装Caffe和TensorFlow的时候，如果选择使用CUDA或者CuDNN在系统，记得加上lib的库。...最后还有两个框架：Tensorflow和Caffe。 TensorFlow的框架，推荐大家使用TensorRT，能够加速推理。 Caffe的安装是基于CuDNN和CUDA的版本。...我在很早之前用过虚拟机里的CUDA，但是使用起来太麻烦了，不建议大家在虚拟机里使用CUDA，但是确实是可以用的。
介绍 TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！...从用户的角度来看，在浏览器中运行的ML意味着不需要安装任何库或驱动程序。只需打开网页，你的程序就可以运行了。此外，它已准备好使用GPU加速运行。...如果使用TensorFlow.js进行开发，可以考虑以下三种工作流程。 你可以导入现有的预训练的模型进行推理。...这是只使用少量数据，快速训练准确模型的一种方法。 直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。...示例：https://github.com/tensorflow/tfjs-examples 教程：http://js.tensorflow.org/ 以下内容展示了如何在浏览器中导出用Python定义的模型进行推理
在 2015 年谷歌开源 TensorFlow 之前，深度学习领域也经历了类似的挑战。使用 TensorFlow，开发人员能够使用一致的框架构建复杂但高效的深度学习模型。...从某种意义来说，Gen 正在寻找概率规划的方法，正如 TensorFlow 为深度学习所做的那样。然而，为了做到这一点，Gen 需要在 PPL 的两个关键特征上进行精细平衡。...通用 PPL 应能实现两个基本效率向量： 1）推理算法效率：一个通用的 PPL 应该允许开发人员在不牺牲底层组件性能的情况下创建定制的、高度复杂的模型。...基于 Julia 编程语言，Gen 引入了一种体系结构，该体系结构将模型表示为图灵完整建模语言中的程序代码，而不是黑盒，它公开了通过公共接口进行推理的功能。...在可能的情况下，可以使用 PyTorch 和其他库。 灵活：Pyro 的目标是在你需要的时候实现自动化和控制。如何做到？
使用这种方式直接打包成http接口的好处在于打包和部署相对比较方便，对于一些相对比较轻量级且对并发量要求不是很高的情况下相对还是比较好用的。...目前，大部分机器学习库都支持直接打包成PMML模型文件的相关函数，例如在Python中的LightGBM库，XGBoost库，Keras库等，都有对PMML的支持，直接使用相应的命令就可以生成，而在Java...TensorFlow Serving 使用TensorFlow Serving进行模型部署对于TensorFlow开发者而言是一件非常nice的事情，其实网上有很多关于TensorFlow Serving...的介绍，也有专门讲如何使用TensorFlow Serving进行模型部署的。...这种方式对于一直在使用TensorFlow进行模型开发的同学来说非常方便，只需要简单的几行代码就能搞定。
推理加速库）、libtorch、tensorflow、TurboTransformers（WXG 开源的 BERT 推理加速库）、BertInference-cpu（BERT 在 CPU 上推理加速库）...：BertInference（BERT 推理加速库）、libtorch、tensorflow、TurboTransformers（WXG 开源的 BERT 推理加速库）、BertInference-cpu...（BERT 在 CPU 上推理加速库），其中，BertInference是我们基于TensorRT研发的一款高效能 BERT 推理库，BertInference-cpu是和 intel 合作开发的一款在...CPU 上进行 BERT 推理加速库。...最新进展 TurboNLP-inference 的底层高效推理库之一——BertInference 目前已具备支持 INT8 推理，优化了 Attention 计算，我们使用 BERT-base 文本分类业务模型和真实的线上数据进行了性能测试
，推理速度太慢（当时使用的Google Nexus 4做的测试，检测一张图片需要几秒钟），没法做实时过滤。...因为原始的open_nsfw模型是采用PIL.image、skimage进行预处理而训练的，而不同的库解码出来的结果存在细微的差异，会影响最终结果，一般优选选择yahoo_image_loader。...测试数据 因为一些政策法规的限制，并没有公开数据集可提供下载，不过在github上有一些开源项目，提供脚本，从网络上进行下载。...语句，告诉tensorflow使用TensorRT框架，否则的话，会出现如下错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Op type...取2000张测试图片进行测试，在我的GTX 960上，推理速度如下： 未优化模型： 53 s 使用TensorRT优化模型： 54 s 如果你下载更大的数据集，可以多测试一些图片，看看优化效果。
在阅读机器学习相关的论文时，你会发现作者很可能会使用 Tensorflow、Pytorch 和/或Numpy 等库并用 Python 语言编程来实现。在这样的情况下，重新造轮子可能并不是聪明的做法。...对应的Pandas.NET 上面提到的 3 个库提供了从头开始编写 ML 算法的完整解决方案，SciSharp 的重点之一便是能够兼容用 Python 编写类库的所有机器学习算法，并尽可能无缝地在 5...这导致该团队决定写入Tensorflow 的 C ++ API 绑定，这样，用户可以使用 Tensorflow.NET 时会感觉和使用 Python 基本没有差别。...使用这些库的优点是整个 C＃ API 都可用，但另一方面，在某些情况下必须从 C＃ 调用 Python 的开销会影响性能。...）存在性能问题；2）没有开发者持续维护；3）和流行的 Python 库语法差异巨大，即便是微软大神米格尔亲自操刀制作的TFSharp，也只能做模型推理，不能开发模型和训练模型，目前正处于无人维护的状态。
相比之下，TensorFlow 的使用率在稳步下降，2019 年 TensorFlow 2 的发布也没有扭转这一趋势。 小结 从以上数据可以明显看出，PyTorch 目前在研究领域占据主导地位。...虽然 TensorFlow 2 解决了研究者使用该框架进行研究的一些痛点，但 PyTorch 却没有给研究者回头的理由。...Serving 使得用模型标记（model tag）将模型序列化到定义良好的目录中变得很容易，并且可以选择在保持服务器架构和 API 静态的情况下使用哪个模型来进行推理请求。...TensorFlow Hub： TensorFlow Hub 是一个经过训练的机器学习模型库，可以进行微调，让用户只需几行代码就能使用像 BERT 这样的模型。...在这种情况下，请考虑使用 ONNX 在 TensorFlow 的部署工作流中部署转换后的 PyTorch 模型。
大多数情况下，TensorFlow 和 PyTorch 的模型在 GPU 和 CPU 上都得到了非常相似的结果。...下面是对结果相关的阐述，不仅是 PyTorch 和 TensorFlow 之间的比较，也是模型之间的比较。 测量推理 推理时间是模型投入生产时的一个重要指标。...，所以只能这么做； 我们通过使用 tf.function 和预先跟踪模型来确保我们没有使用 TensorFlow 的 eager 模式； 我们比较了依赖于库和不依赖于库的工具：PyTorch的 TorchScript...和带有 GPU 的TensorFlow 的 XLA（自动聚类），后面会详细介绍这两个工具； 我们使用了原生的 Python 模块 timeit 来测量推断时间。...在某些极端情况下，特别是在较小输入的情况下，推断时间可以减少 70%。 模型及其精炼版本 精炼模型版本在这个测试中表现出色，因为它可以很快就进行基准测试。
属于命令式的编程方式，与编写Python的方式类似，更容易上手。 网络的结构在不同的层次中可以变化，使用更灵活。...比较典型的如循环神经网络语言模型，由于使用了LSTM结构，动态图在执行过程中，不可避免的会在Python API和底层C++高性能计算库之间频繁切换执行， 而静态图由于执行期几乎全部由C++高性能库完成...数据读取过程不同：虽然使用的接口基本一致，但动态图在程序运行时读入数据，与我们平时编写python等程序的习惯相同，但在静态图组网阶段并没有实际运行网络，因此并不读入数据，所以需要使用“占位符”（paddle.data...是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。...包含完整的80个 Op+85个 Kernel 的动态库，对于ARMV7只有800K，ARMV8下为1.3M，并可以裁剪到更低。 在应用部署时，载入模型即可直接预测，无需额外分析优化。
Python 内存消耗不大，但运行速度特别慢。C++不进行硬件加速的情况下，也是 Python的200倍左右。速度最快的是C、C++、 Rust。...因为在 Serverless 下面就是容器，可以运行Linux，为什么不直接用C、C++写？比如做 AI 推理，为什么不直接用C、C++调用TensorFlow的C库。当然这是可以的。...TensorFlow 的 C 库以及TensorFlow下的硬件加速、存储的拓展、区块链的扩展等等。...我们现在已经有合作的公司，使用腾讯云在短视频里识别人或者物品，这是一家电商公司，去识别视频里有多少人提包、这个包是什么样的，然后进行高性能的 AI 推理。这都是用 Rust 能够完成的功能。...这种情况下，用Docker其实性能损失也是比较大的，但没有MicroVM 大。 3. 高级语言虚拟机（例如Jvm、Ruby/Python运行环境、V8、WebAssembly）。
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