遵循 TensorFlow 性能指南（TensorFlow performance guide）非常有用。在 DenseNet（L = 40，k = 12）模型上，从默认的 NHWC 和未融入批处理规范切换到 NCHW 和融入批处理规范后，我们的每个 epoch 时间都下降了超过 30％。在 WRN-16-4 模型上，我们看到 epoch 时间下降了超过 20％。badmephisto的回复：我认为...
从Lasagne 转到 TensorFlow 之后,我喜欢 tf.layers 和 tf.contrib.layers 中更高层次的功能;它们为接受张量(tensor)并返回张量的功能性 API,因此更容易与「原始」的 TensorFlow 集成。我们可以做普通的张量操作,而不用写一个层那么麻烦。 在我们使用的模型上,TensorFlow 的速度稍稍快于 Theano(20%-30%)。当第一...
序号对比项PyTorchTensorFlow使用上的差异 1 动态图 vs 静态图 使用动态图,具有高效调试能力 使用静态图,执行前需定义完整计算图 PyTorch更灵活,适合快速迭代;TensorFlow更稳定,适合大规模部署 2 编程风格 类似Python,简洁直观,易于上手 采用图操作,较为繁琐,学习曲线陡峭 PyTorch编程更简洁,适合初学者;TensorFlow功能更...
上述功能可以通过tf.data.Dataset.prefetch(n)这个函数实现,这里最重要的是这个n的设置,最好设置成一个training step需要使用的elements个数。源码(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/4be569ca656b6f46efb73bd3aaa87c6ad42dd37d/tensorflow/core/kernels/prefetch_dataset_op.cc#L172) 构建dataset最常...
首先,最简单的办法就是,先安装一个miniconda3。在此之后,用户需要安装Tensorflow。 然后,这位博主展示了有16个GPU核心的M1 Pro的性能。 该博主表示,16核GPU的M1 Pro是M1的升级版。它具有两倍的GPU内核和两倍多的内存带宽。用户可以访问大量内存,而因为内存由CPU和GPU共享,所以这是深度学习的最佳选择。
🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库:Jax,PyTorchandTensorFlow— 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 在线演示 你可以直接在模型页面上测试大多数model hub上的模型。 我们也提供了私有模型托管、模型版本管理以及推理API。
but sometimes it produces suboptimal graphs. Consider the code below. Imagine this is some sort of text processing network. It first applies a GRU layer which assumes the inputs do not have a channel dimension, so its input/output layouts are the same in both Pytorch and Tensorflow. But the...
TensorFlow很早就支持了量化训练,而TFLite也很早就支持了后训练量化,感兴趣的可以看下TFLite的量化规范 (https:///lite/performance/quantization_spec) ,目前TensorRT支持TensorFlow训练后量化的导出的模型。 TensorRT TensorRT在2017年公布了自己的后训练量化方法,不过没有开源,NCNN按照这个思想实现了一个,也特别好用。
用于存储已在各种框架之间相互转换的模型的存储库。支持的框架有TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFJS、TFTRT、TensorFlowLite(Float32/16/INT8)、EdgeTPU、CoreML。 - KangChou/PINTO_model_zoo
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