节点(Nodes)在图中意味着数学操作,节点(Nodes)在图中意味数学操作

关于 TensorFlow

TensorFlow 是一个应用数据流图(data flow
graphs),用于数值计算的开源软件库。

节点(Nodes)在图中意味数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间互为互换的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让您可以在三种平台上拓展统计,例如台式电脑中的壹个或几个CPU(或GPU),服务器,移动装备等等。

TensorFlow
最初由谷歌(Google)大脑小组(隶属于谷歌(Google)机器智能探讨机构)的商量员和工程师们付出出来,用于机器学习和纵深神经网络方面的研讨,但以此种类的通用性使其也可广泛用于其余计量领域。

关于 TensorFlow

TensorFlow 是贰个采取数据流图(data flow
graphs),用于数值总计的开源软件库。

节点(Nodes)在图中意味着数学操作,图中的线(edges)则意味在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让您可以在两种阳台上展开统计,例如台式电脑中的2个或四个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。

TensorFlow
最初由谷歌大脑小组(隶属于谷歌(Google)机器智能研商机关)的探讨员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经互连网方面的讨论,但以此连串的通用性使其也可广泛用于其他计量领域。

基本概念:数据流图

数量流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。

“节点” 一般用来代表施加的数学操作,但也足以代表数据输入(feed
in)的起源/输出(push out)的顶峰,恐怕是读取/写入持久变量(persistent
variable)的极端。

“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这一个多少“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。

张量从图中流过的直观图像是那些工具取名为“Tensorflow”的案由。一旦输入端的全体张量准备好,节点将被分配到各类总结设备已毕异步并行地实施运算。

图片 1

更详实的牵线可以查看tensorflow华语社区:http://www.tensorfly.cn/

TensorFlow紧如若由统计图、张量以及模型会话多个部分组成。

宗旨概念:数据流图

数据流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来描述数学总括。

“节点” 一般用来表示施加的数学操作,但也得以象征数据输入(feed
in)的源点/输出(push out)的极端,只怕是读取/写入持久变量(persistent
variable)的终极。

“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这么些数量“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。

张量从图中流过的直观图像是这么些工具取名为“Tensorflow”的由来。一旦输入端的全数张量准备好,节点将被分配到各个总括设备落成异步并行地实施运算。

图片 2

更详尽的牵线可以查看tensorflow国语社区:http://www.tensorfly.cn/

TensorFlow重假若由总结图、张量以及模型会话三个部分构成。

计算图

在编写程序时,我们都是一步一步计算的,每统计完一步就可以拿到一个实践结果。

在TensorFlow中,首先必要打造壹个总计图,然后依据计算图运行二个会话,在对话中做到变量赋值,总括,得到最后结果等操作。

因此,可以说TensorFlow是二个鲁人持竿计算图设计的逻辑进行测算的编程系统。

TensorFlow的计算图可以分成七个部分:
(1)构造部分,包涵总计流图;(2)执行部分,通过session执行图中的统计。

结构部分又分为两有个别:
(1)创制源节点;(2)源节点输出传递给其余节点做运算。

TensorFlow暗中认同图:TensorFlow python库中有2个暗许图(default
graph)。节点构造器(op构造器)可以追加节点。

计算图

在编写程序时,大家都以一步一步统计的,每总结完一步就可以收获2个实施结果。

在TensorFlow中,首先须要创设二个统计图,然后依据统计图运行二个会话,在对话中形成变量赋值,计算,拿到终极结出等操作。

故而,可以说TensorFlow是多少个安分守己统计图设计的逻辑举行总结的编程系统。

TensorFlow的计算图可以分为两个部分:
(1)构造部分,包括计算流图;(2)执行部分,通过session执行图中的统计。

布局地分又分为两有个别:
(1)创造源节点;(2)源节点输出传递给其他节点做运算。

TensorFlow暗许图:TensorFlow python库中有一个专擅认同图(default
graph)。节点构造器(op构造器)可以伸张节点。

张量

在TensorFlow中,张量是对运算结果的引用,运算结果多以数组的款型储存,与numpy中数组不一致的是张量还蕴藏多少个根特性质名字、维度、类型。

张量的名字,是张量的绝无仅有标识符,通过名字能够发现张量是何许统计出来的。比如“add:0”代表的是总括节点”add”的首先个出口结果。维度和档次与数组类似。

张量

在TensorFlow中,张量是对运算结果的引用,运算结果多以数组的款式储存,与numpy中数组差其他是张量还含有三个根天性质名字、维度、类型。

张量的名字,是张量的绝无仅有标识符,通过名字可以窥见张量是什么统计出来的。比如“add:0”代表的是测算节点”add”的首先个出口结果。维度和品种与数组类似。

模型会话

用来施行协会好的总计图,同时会话拥有和管理程序运转时的装有财富。

当总括达成以后,要求通过关闭会话来协助系统回收能源。

在TensorFlow中运用会话有三种方法。第叁,种须求了然调用会话生成函数和关闭会话函数

import tensorflow as tf 

# 创建session  
session = tf.Session()  
#获取运算结果  
session.run()  
#关闭会话,释放资源  
session.close()  

第二种可以使用with的不二法门

with tf.Session() as session:  
    session.run()  

二种格局各异的是,第一种限制了session的成效域,即session那几个参数只适用于with语句上面,同时语句结束后活动释放能源,
而首先种办法session则效果于一切程序文件,须求用close来释放能源。

模型会话

用来实施社团好的总括图,同时会话拥有和治本程序运转时的兼具能源。

当总计达成以往,须求经过关闭会话来帮衬系统回收能源。

在TensorFlow中动用会话有二种格局。第叁种必要显然调用会话生成函数和倒闭会话函数

import tensorflow as tf 

# 创建session  
session = tf.Session()  
#获取运算结果  
session.run()  
#关闭会话,释放资源  
session.close()  

第贰种能够利用with的点子

with tf.Session() as session:  
    session.run()  

二种艺术不一样的是,第1种限制了session的功能域,即session这一个参数只适用于with语句上面,同时语句为止后活动释放财富,
而首先种方法session则效果于全部程序文件,须求用close来释放能源。

tensorflow分布式原理

tensorflow的落成分为了单机完结和分布式完结。

单机的方式下,统计图会依照程序间的看重性关系依次执行。

在分布式完结中,须要达成的是对client,master,worker
process,device管理。

client约等于客户端,他通过session的接口与master和worker相连。

master则负责管理全部woker的计算图执行。

worker由1个或多个统计设备device组成,如cpu,gpu等。

现实经过如下图:

图片 3

在分布式完结中,tensorflow有一套专门的节点分配政策。

政策是依照代价模型,代价模型会审时度势各种节点的输入,输出的tensor大小以及所需的一个钱打二十七个结时间,然后分配各个节点的测算设备。

tensorflow分布式原理

tensorflow的贯彻分为了单机已毕和分布式完毕。

单机的方式下,总括图会依据顺序间的器重关系依次执行。

在分布式完结中,必要贯彻的是对client,master,worker
process,device管理。

client也就是客户端,他经过session的接口与master和worker相连。

master则负责管理全数woker的计算图执行。

worker由一个或两个统计设备device组成,如cpu,gpu等。

切实经过如下图:

图片 4

在分布式达成中,tensorflow有一套专门的节点分配政策。

策略是基于代价模型,代价模型会审时度势逐个节点的输入,输出的tensor大小以及所需的揣度时间,然后分配每一个节点的揣测设备。

恢宏成效

在tensorflow中比较紧要的进展功用有,自动求导,子图执行,计算图控制流以及队列/容器

求导是机械学习中统计损失函数常用的演算,TensorFlow原生帮忙自动求导运算,它是通过统计图中的拓展节点落到实处。

子图执行是因而决定张量的流向完毕。

算算图控制流:是指控制总结图的节点极其运行的设备管理,它提供了高速执行统计和满意设备施加的各样束缚。比如限制内存总量为了实施它的图子集而在装备上所需的节点。

队列是八个实惠的功力,它们允许图的不等部分异步执行,对数据开展入队和出队操作。

容器是用来存放在变量,专擅认同的容器是水滴石穿的,直到进度终止才会清空,同时容器中的变量也足以共享给任何统计图使用。

详见的细节可查阅TensorFlow的牵线pdf

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45166.pdf

推而广之功用

在tensorflow中比较根本的展开功效有,自动求导,子图执行,统计图控制流以及队列/容器

求导是机械学习中统计损失函数常用的运算,TensorFlow原生资助自动求导运算,它是通过总结图中的拓展节点落实。

子图执行是通过控制张量的流向达成。

计算图控制流:是指控制统计图的节点极其运行的配备管理,它提供了高效执行计算和满足设备施加的各类束缚。比如限制内存总量为了实施它的图子集而在设备上所需的节点。

队列是二个卓有成效的效益,它们允许图的分歧部分异步执行,对数码举行入队和出队操作。

容器是用来存放在变量,暗许的器皿是坚持不懈的,直到进度终止才会清空,同时容器中的变量也足以共享给其他统计图使用。

详见的底细可查看TensorFlow的牵线pdf

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45166.pdf

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