计算图的一个大优势是:当有不同的或者一些特殊的输出变量时,例如上面例子中的 和逻辑回归中准备优化的代价函数 ,用计算图来处理会很方便。从这个小例子中可以看出,通过一个从左向右(蓝色箭头)的过程,可以计算出 的值。而为了计算导数,从右到左(红色箭头,和蓝色箭头的过程相反)的过程是用于计算导数最自然、最直...
在 AI 框架中数据流图表示对数据进行处理的单元,接收一定的数据输入,然后对其进行处理,再进行系统输出。 计算图(Computation Graph):被定义为有向图,其中节点对应于数学运算,计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。而在 AI 框架中,计算图就是一个表示运算的有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)。 其两者都...
计算图是什么? 图1 基于计算图的架构 计算图用于表示神经网络的结构和运算过程,由节点和边组成,其中节点表示运算操作,边表示张量在节点之间的流动。 为什么要有计算图? 原因有二:现代机器学习模型的拓扑结构日益复杂和不同框架的模型文件格式增多。 原因一:现代机器学习模型的拓扑结构日益复杂 早期机器学习框架主要是...
计算图可以通过Graph.device函数来指定运行计算的设备,为TensorFlow充分利用GPU/CPU提供了机制。 使用g = tf.Graph()函数创建新的计算图; 在with g.as_default():语句下定义属于计算图g的张量和操作 在with tf.Session()中通过参数 graph = xxx指定当前会话所运行的计算图; 如果没有显式指定张量和操作所属的计...
1、计算图 计算图是用来描述运算的有向无环图; 计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge); 结点表示数据,如向量、矩阵、张量,边表示运算,如加减乘除卷积等; 用计算图表示: 令 , , ,那么得到的计算图如下所示: 采用计算图来描述运算的好处不仅仅是让运算更加简洁,还有一个更加重要的作用是使梯度求导更加...
这就是计算图的颗粒度问题,计算块颗粒度小,计算慢;但颗粒度越大,你就要自己写求导函数,这就是计算图的颗粒度,它跟效率有关系。
计算图 可以说,一个神经网络的计算,都是按照前向或反向传播过程组织的。首先计算出一个新的网络的输出(前向过程),紧接着进行一个反向传输操作。后者用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么用这种方式组织这些计算过程。在这个博客中,将举一个例子说明计算图是什么。让举一个比逻辑回归更加简单的,或者说...
一,计算图简介 计算图由节点(nodes)和线(edges)组成。 节点表示操作符Operator,或者称之为算子,线表示计算间的依赖。 实线表示有数据传递依赖,传递的数据即张量。 虚线通常可以表示控制依赖,即执行先后顺序。 二,静态计算图 在TensorFlow1.0中,使用静态计算图分两步,第一步定义计算图,第二部在会话中执行计算图。
立即下载 年终总结平板电脑上突出的关系图从平板电脑投影图 立即下载 蓝色科技背景机房中的服务器在数据中心中使用服务器机架的服务器机房走廊。3d 生病 立即下载 现代计算机芯片处理器电子线路板电子生物技术芯片 立即下载 黑白金融简约商务计算器账单办公背景图片 立即下载 办公桌上放笔记本电脑计算机和笔记本商务...