并且是并行实现的(主要使用线程池或cuda),效率很高. 其API文档可参考https://github.com/PX4/eigen/blob/master/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/README.md. TensorFlow使用Eigen进行计算时,首先要将其自己实现的Tensor类的对象转换成Eigen支持的Tensor对象. 可以再
从以上类图跟代码中都能看到 TensorFlow里面直接封装了Eigen::ThreadPoolInterface、Eigen::ThreadPoolTempl、Eigen::ThreadPoolDevice。 Eigen::ThreadPoolInterface:提供一个eigen线程池的接口,供用户自定义线程池。 Eigen::ThreadPoolTempl: 提供一个eigen的线程池实现,TensorFlow中的线程池多用了这个实现。 Eigen::Threa...
Eigen3实现Cpu Kernel 先介绍几个数据结构 一:tensorflow::Tensor tensorflow::Tensor最开始给我的感觉应该是一个tensorflow::Tensor<T>的模板类,但是通过查看源码后,发现其实这仅仅是一个包含了一个指向TensorBuffer*的指针,而TensorBuffer则是实际存储数据的类,以及一些描述数据块信息的简单类,并没有太多的内容,最常...
昨日，TensorFlow 官方宣布：TensorFlow 2.9 来了！距离上次 的更新仅仅过去三个月。新版本亮点包括如下：oneDNN 的性能改进；DTensor 的发布，这是一种新 API，可用于从数据并行无缝迁移到模型并行；对核心库进行了改进，包括 Eigen、tf.function 统一以及对 Windows 的 WSL2 的新支持；还为 tf.function retracing...
Tensorflow EigenMetaKernel 是做什么的？最近在分析TF GPU性能，发现有很大一部分时间都花在了一个叫...
问题一: fatal error: unsupported/Eigen/CXX11/Tensor: No such file or directory 安装Eigen3.3或以上版本 问题二: java.io.IOException: Cannot run program "patch" yum install patch 问题三: 内存不够 (2) 模型训练与输出 模型训练输出可参照改用例去实践https://blog.metaflow.fr/tensorflow-saving-restori...
Eigen:Tensor的成员变量很简单，却支持非常多的基本运算，再借助Eigen的加速机制实现快速计算，参考章节3.2。Eigen::Tensor主要包含了 一元运算（Unary），如sqrt、square、exp、abs等。二元运算（Binary），如add，sub，mul，div等 选择运算（Selection），即if / else条件运算 归纳运算（Reduce），如reduce_sum， ...
其中,大多数Kernel基于Eigen::Tensor实现。Eigen::Tensor是一个使用C++模板技术,为多核CPU/GPU生成高效的并发代码。但是,TensorFlow也可以灵活地直接使用cuDNN实现更高效的Kernel。 此外,TensorFlow实现了矢量化技术,使得在移动设备,及其满足高吞吐量,以数据为中心的应用需求,实现更高效的推理。
Eigen:Tensor的成员变量很简单,却支持非常多的基本运算,再借助Eigen的加速机制实现快速计算,参考章节3.2。Eigen::Tensor主要包含了 一元运算(Unary),如sqrt、square、exp、abs等。 二元运算(Binary),如add,sub,mul,div等 选择运算(Selection),即if / else条件运算 ...
其中,大多数Kernel基于Eigen::Tensor实现。Eigen::Tensor是一个使用C++模板技术,为多核CPU/GPU生成高效的并发代码。但是,TensorFlow也可以灵活地直接使用cuDNN实现更高效的Kernel。 此外,TensorFlow实现了矢量化技术,使得在移动设备,及其满足高吞吐量,以数据为中心的应用需求,实现更高效的推理。