计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。...TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。 3.3 硬件调度 在实现上，TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。
本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图 示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...简单范例 使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。...import tensorflow as tf #定义计算图 g = tf.Graph() with g.as_default(): hello = tf.constant('hello',name...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow实现分布式并行计算。...但表达成计算图，我们却要10多行代码。为啥TensorFlow还要用计算图来表达算法呢？当然计算图会非常直观，但主要原因是为了分布式并行计算。
计算图中的节点和边直接可视化，它会根据每个 Tensorflow 计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图，使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没。...除了显示 Tensorflow 计算图的结构，Tensorflow 还可以展示 Tensorflow 计算节点上的信息进行描述统计，包括频数统计和分布统计。...除了手动的通过 TensorFlow 中的命名空间来调整 TensorBoard 的可视化效果图，TensorBoard 也会智能地调整可视化效果图上的节点.TensorFlow 中部分计算节点会有比较多的依赖关系...,如果全部画在一张图上会便可视化得到的效果图非常拥挤.于是 TensorBoard 将 TensorFlow 计算图分成了主图(Main Graph)和辅助图(Auxiliary nodes)两个部分来呈现...注意 TensorBoard 不会保存用户对计算图可视化结果的手工修改，页面刷新之后计算图可视化结果又会回到最初的样子。 ? ?
昨天，TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」，可以将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为TensorFlow的计算图（Graph）代码。...在不使用Eager Execution的情况下，编写TensorFlow代码需要进行一些元编程——先编写一个创建计算图的程序，然后稍后执行该程序。这就比较麻烦了，尤其是对新手来说。...AutoGraph 所以为什么要转化成计算图呢？计算图可以做各种优化，例如删除常见的子表达式和内核融合。 而且计算图让分布式训练和部署到各种环境更为容易，因为它们形成了独立于平台的计算模型。...可运行的例子 这里TensorFlow官方展示了一个用循环和分支检查Collatz猜想的例子，用AutoGraph的 .to_graph()函数将其转换为计算图： 1def collatz(a):...如果想看更多的例子，本文文末有TensorFlow官方github例子传送门。 转换为计算图 vs Eager Execution 虽然Eager Execution很有用，但是计算图更快。
为了方便大家了解TensorFlow Fold的特性，本文将会为大家厘清有关动态图计算的一些概念，对比介绍DyNet、PyTorch和TensorFlow等框架的特性，重点讲解TensorFlow Fold...二、框架竞争的焦点：编程语言与动态计算图 三、以静制动：巧妙的Dynamic Batching算法 四、TensorFlow Fold：封装在静态框架上的动态接口 五、总结 当我们说动态计算图的时候，我们指的是什么...面对新老对手的挑战，TensorFlow作为深度学习框架界的霸主也不能无动于衷，终于给出了自己关于动态计算图高效计算的答案——TensorFlow Fold，也就是我们今天要讲的主角。...从上一部分我们知道，TensorFlow其实是一个静态框架，天生在解决动态计算图问题上处于劣势。你说它一个静态的框架，怎么就解决了动态计算图的问题呢？...新推出的TensorFlow Fold就是一个TensorFlow的封装，设计参考了函数式编程的一些思想，目的就是方便用户快速地构建动态计算图。
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题...PyTorch采用动态计算图，比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导，使用者在修改神经网络，比如说新加一层时，不需要像在其他框架中一样全部推倒重来。...在这些情况下，不同的输入具有不同的计算图，无法自然地批处理到一起，导致处理器、内存和高速缓存利用率都很差。 今天，我们发布了TensorFlow Fold来应对这些挑战。...TensorFlow Fold库最初将从每个输入构建单独的计算图。因为各个输入可能具有不同的大小和结构，计算图也一样。...我们希望TensorFlow Fold对于在TensorFlow中使用动态计算图来实现神经网络的研究人员和从业者将是有用的。 论文地址：https://openreview.net/pdf?
大家好，今天就说说TensorFlow的2个概念张量和计算图，首先先来了解一下张量吧1.张量（Tensor）与操作（Operation）在TensorFlow框架中，张量（Tensor）作为数据的基本单位...再来说说什么是计算图2 计算图（Graph）与会话（Session）TensorFlow的计算模型基于计算图（Graph）构建，这是一种用于描述数据流动与计算过程的图结构。...在计算图中，节点代表操作，而边则表示数据（张量）的流动方向。通过构建计算图，用户可以定义一系列的计算任务与依赖关系。计算图是TensorFlow中用于描述计算任务的数据结构。...我们可以通过构建计算图来定义一系列的计算任务与依赖关系。在计算图中，每个操作节点都会接收一些输入张量，并产生一些输出张量。这些输出张量又可以作为其他操作节点的输入，从而形成了复杂的计算网络。...然后解释一下会话会话是TensorFlow运行时的一个上下文环境，它负责分配计算资源、管理计算图的执行过程以及返回计算结果。在TensorFlow 1.x版本中，用户需要显式创建会话对象。
文章内容：TensorFlow 图和会话 计算图 在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。...在 TensorFlow 中，系统会自动维护一个默认的计算图，可以通过 tf.get_default_graph 方法来获取当前默认的计算图。...import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") # 通过 a.graph 可以获取张量 a 所属的计算图，由于没有手动指定，所以它应该与默认的计算图是一个...当使用分布式TensorFlow时，此选项允许您指定计算中要使用的计算机，并提供作业名称，任务索引和网络地址之间的映射。...在执行之前，可以控制TensorFlow对图的优化。 gpu_options.allow_growth。
【新智元导读】谷歌日前推出深度学习动态图计算工具 TensorFlow Fold，可以根据不同结构的输入数据建立动态的计算图，简化训练阶段输入数据的预处理过程，提升系统运行效率。...为了方便大家了解 TensorFlow Fold 的特性，本文将会为大家厘清有关动态图计算的一些概念，对比介绍 DyNet、PyTorch 和 TensorFlow 等框架的特性，重点讲解TensorFlow...面对新老对手的挑战，TensorFlow作为深度学习框架界的霸主也不能无动于衷，终于给出了自己关于动态计算图高效计算的答案——TensorFlow Fold，也就是我们今天要讲的主角。...从上一部分我们知道，TensorFlow其实是一个静态框架，天生在解决动态计算图问题上处于劣势。你说它一个静态的框架，怎么就解决了动态计算图的问题呢？...新推出的TensorFlow Fold就是一个TensorFlow的封装，设计参考了函数式编程的一些思想，目的就是方便用户快速地构建动态计算图。
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP
这样，高性能深度学习库如 TensorFlow 等就可以并行地运行批存储中所有输入的相同计算图（computation graph）。...在这种情况下，计算图不同的输入不能直接地一起进行批处理，这导致处理器，存储器和缓存使用率不佳。 谷歌今天发布的 TensorFlow Fold 旨在解决这些挑战。...TensorFlow Fold 库首先为每个输入构建成单独的计算图（computation graph）。因为每个输入可能具有不同的大小和结构，所以计算图也可能如此。...（具体技术细节请参阅论文） 我们希望 TensorFlow Fold 对在 TensorFlow 中使用动态计算图实现神经网络的研究人员和从业者有所帮助。...该技术使得我们能够创建静态图，使用流行的库来模拟任意形状和大小的动态计算图。我们进一步提出了一个组成区块的高级库，以简化动态图模型的创建过程。
下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型。 低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。...import tensorflow as tf # 打印时间分割线 @tf.function def printbar(): ts = tf.timestamp() today_ts...tf.constant(3.0) Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal([n,1],mean = 0.0,stddev= 2.0) # @表示矩阵乘法,增加正态扰动 # 使用动态图调试...=====15:18:24 epoch = 5000 loss = 2.04330635 w = [[2.01166272] [-1.01917028]] b = 3.01959634 转换成静态图加速..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
前言 前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow，感觉这种框架很有意思，除了可以搭建复杂的神经网络，也可以优化其他自己需要的计算模型，所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架。...前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现。...最后退出with代码块时再对图进行恢复即可。这样我们可以按照TensorFlow的方式来在某个图中创建节点....，我们需要对计算图进行计算, 本部分对计算图的前向传播的实现进行总结。...总结 本文使用Python实现了计算图以及计算图的前向传播，并模仿TensorFlow的接口创建了Session以及Graph对象。
数据流图 比喻 会话 tf流程
今天BAT系列 第二题 请简要介绍下Tensorflow的计算图 ?...TensorFlow哲学 separates definition of computations from their execution 对定义计算和计算的执行做了分离。...的计算流图就可以构建为下面这个样子，圆形节点代表tensor间执行的操作： ?...("Add:0", shape=(), dtype=int32) 这就验证了之前所说，计算图和执行计算图做了严格的分离，所以此时打印得不到a值。...总结 Session对象封装了tensorflow的执行环境。记住：计算图只是定义了operations，operations只有在session里面执行才能真正得到计算图的结果。
print() 函数和其它 Python 代码转化为纯 TensorFlow 计算图代码。...一般而言，在写 TensorFlow 代码时，我们需要构建整个算法的计算图，或者规划所有数据流的计算过程，然后再投入数据并快速执行整个或局部计算图。...当然因为当前 PyTorch 和 Keras 等动态计算图的流行，TensorFlow 也发布了 Eager Execution，它可以帮助用户自动构建计算图。...但一般的 TensorFlow 还是常使用静态计算图的方式，因为它的构建逻辑与部署都非常有优势。 然而对于入门开发者而言，理解静态计算图是比较困难的，因此很容易引起开发者的困惑。...所以为什么 TensorFlow 需要使用计算图呢？计算图允许各种各样的优化，例如移除公共的子表达式和内核融合等。
今晨 Google 官方发布消息，称 TensorFlow 支持动态计算图。...现在，我们公开了 TensorFlow 文件包以解决这些问题。TensorFlow 文件包使得执行处理不同大小和结构数据的深度学习模型更为简单。...TensorFlow 文件包将会首先为每个输入创建单独的运算图谱。因为不同的输入可能会有不同的大小和结构，运算图谱可能也是如此。...想要了解更多，请访问我们的 Github 站点（https://github.com/tensorflow/fold）。...我们希望 TensorFlow 文件包会帮助研究者和从业人员运用 TensorFlow 中的动态运算图谱实现神经网络。
使用这种分布式方式时，在每一个计算服务器上都会创建一个独立的tensorflow计算图，但不同计算图中的相同参数需要一种固定的方式放到同一个参数服务器上。...第一部分将给出使用计算图之间分布式实现异步更新的tensorflow程序。...这一部分也会给出具体的命令行将该程序分布式的运行在一个参数服务器和两个计算服务器上，并通过tensorflow可视化在第一个服务器上的tensorflow计算图。....')# 定义tensorflow的计算图，并返回每一轮迭代时需要运行的操作。...的计算图。
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型） 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架，共有 2 款产品：nebula-algorithm 和 nebula-plato
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