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...
计算图是一种有向图,它用来表达输入、输出以及中间变量之间的计算关系,图中的每个节点对应着一种数学运算。 例如函数f=(x+y)²的计算图如下所示 这里假设x=1,y=2,则z=x+y=3,f=z²等于9,计算 又因为z对于x的导数 z对于y的导数 根据链式法则即可求出 ...
计算图中 Function 在前面的文章曾经提到过,目前主流的 AI 框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。 本文将会以 AI 概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行...
从零实现AI推理引擎 08 计算图捕获 本章将使用multiple dispatch机制来实现图捕获功能(graph capture)。 在前面几章里,我们为这个框架定义了大量接口,这些接口按形式来划分可以算作所谓的动态图接口。动态图接口的特点是… 闭门造车发表于从零实现A... 干货学习丨大规模图计算 普适极客发表于大数据+A... 【AI系...
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。
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...
1.什么是计算图: 一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式,对这两者进行抽象之后,可以确定一个唯一的计算逻辑,将这个逻辑用图表示,称之为计算图。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。
计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：节点(Node) ：节点表示数据，如向量、矩阵、张量。边(Edge)：边表示运算，如加减乘除卷积等。用计算图表示：y=(x1+w)*(x2+w)，如下图所示：其中，x1, x2, w, y 分别为节点，+ ,* 为节点之间的操作，即边。故y=a*b，其中a=x1+w, b=x2+w...
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...