TensorFlow Serving专注于将模型部署到服务器集群上，支持高并发、高性能的模型服务；而TensorFlow Lite则针对移动设备进行了优化，使得深度学习算法能够在手机、平板等设备上流畅运行。此外，TensorFlow的开源历史较长，许多公司已经建立了一套完整的使用TensorFlow进行开发、训练和部署的流程。这种成熟的生态系统对于追求稳定性...
TensorFlow使用数据流图来表示计算任务 TensorFlow使用Tensor来表示数据,Tensor在数据流图中流动。 在TensorFlow中”创建节点、运算“等行为统称为op 四、啥是session? TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和执行阶段. 在构建阶段, op的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段,使用会话执行执行图中的op。 注意:因为是...
global perspective VS per-replica：传统上使用 TensorFlow，分布式模型代码是围绕 replicas 编写的，但使用 DTensor，模型代码是从 global perspective 编写的，每个 replica 代码由 DTensor 运行时生成和运行。TensorFlow 官方已经开发了几个关于 DTensor 的入门教程，参考资料如下：DTensor 概念：https://www.tensorflo...
Tensorflow顾名思义是由Tensor(张量)+ Flow(流动)两个英文单词组成的,TensorFlow计算图的每个节点的输入输出都是 Tensor,而连接节点的有向线段就是 Flow,表示从一个 Tensor 状态到另一个 Tensor 状态。 1、TensorFlow分布式原理 从逻辑角度来讲TensorFlow包含三个角色:client、master和worker。
强大的功能:TensorFlow 可以支持各种类型的机器学习任务,包括图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统、强化学习等多个领域,且可以构建各种深度学习模型。 灵活性:TensorFlow 的计算图模型和动态图机制使得开发者可以选择最适合自己的编程模型来构建深度学习模型,同时也方便模型的调试和修改。
帖子作者表示自 2017 年开始，整个深度学习生涯几乎都在使用 TensorFlow，并一直在 Windows 系统上使用。但当从 2.10 升级到 2.13 版本时，他发现 GPU 没有被利用上，深挖之后发现 TensorFlow 在 2.10 版本之后就放弃了对 Windows GPU 的支持。因此，他表示 TensorFlow 2.10 是 Windows 本地支持 GPU 的最后...
TensorFlow可以帮助你非常轻松地构建非常复杂的计算图。通过构造,可以将评估计算与构造进行分离。(请记住,要计算结果,必须赋值并计算所有节点。) 注释:请记住,TensorFlow首先构建一个计算图(在所谓的构造阶段),但不会自动计算它。该库将两个步骤分开,以便使用不同的输入多次计算图形。
TensorFlow可以帮助你非常轻松地构建非常复杂的计算图。通过构造,可以将评估计算与构造进行分离。(请记住,要计算结果,必须赋值并计算所有节点。) 注释:请记住,TensorFlow首先构建一个计算图(在所谓的构造阶段),但不会自动计算它。该库将两个步骤分开,以便使用不同的输入多次计算图形。
1.1 TensorFlow计算模型—计算图 TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算的编程系统,每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边描述了计算之间的关系。 TensorFlow = Tensor + Flow Tensor张量 数据结构:多维数组 Flow流 计算模型:张量之间通过计算而转换的过程 ...