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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 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。
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。
为了更好理解它,从以下几个方面介绍: 1.TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。 2.从命名来理解:Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味 着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端 的计算过程。 3.:TensorFlow的开发过程中,重点在于构建...
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 ...
一个TensorFlow 图描述了计算的过程。为了进行计算, 图必须在会话里被启动。会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上,同时提供执行op的方法。这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回。 在Python语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象; 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例。