3 reduce_all 与 reduce_any [逻辑符and or】 reduce_all tf.math.logical_and 数学逻辑_和 reduce_any tf.math.logical_or 数学元素在张量维度上的逻辑_或`。 4 foldr 实现匿名函数 #利用tf.foldr实现tf.reduce_sum s = tf.foldr(lambda a,b:a+b,tf.range(10)) #45 1. 2. 5 cum累计 #cum扫描...
tf.reduce_all(x, 0) ==> [False, False]tf.reduce_all(x, 1) ==> [True, False] tf.reduce_any(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 对tensor中各个元素求逻辑’或’ tf.accumulate_n(inputs, shape=None, tensor_dtype=None, name=None) 计算一系列tensor的和#...
#记录总loss loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) loss_all += loss.numpy() grads = tape.gradient(loss, [w1, b1]) w1.assign_sub(lr * grads[0]) #更新参数w1 b1.assign_sub(lr * grads[1]) #更新参数b1 print("epoch:{}, loss:{}".format(epoch, loss_all/4)) #此处因为...
第4章 降维求乘积:tf.reduce_prod(input_tensor, axis=None) 第5章 降维求最大值:tf.reduce_max(input_tensor, axis=None) 第6章 降维求最小值:tf.reduce_min(input_tensor, axis=None,) 第7章 降维逻辑与:tf.reduce_all(input_tensor, axis=None) 第8章 降维逻辑或:tf.reduce_any(input_tensor, ...
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tf.reduce_sum:计算 tensor 指定轴方向上的所有元素的累加和; tf.reduce_max: 计算 tensor 指定轴方向上的各个元素的最大值; tf.reduce_all: 计算 tensor 指定轴方向上的各个元素的逻辑和(and 运算); tf.reduce_any: 计算 tensor 指定轴方向上的各个元素的逻辑或(or 运算);...
tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) # 6. reduce_all,稍微和其他几个不太一样,但是好像不常用。参数的意义是相同的,主要区别在于输入的tensor不一样。 # reduce_all是计算逻辑和,reduce_any是计算逻辑与。
reduce_mean(tf.square(y_-y))loss_all+=loss.numpy()grads=tape.gradient(loss,[w1,b1])# 梯度更新 w1 = w1 - lr * w1_grad b = b - lr * b_gradw1.assign_sub(lr*grads[0])b1.assign_sub(lr*grads[1])# 每个epoch,打印loss信息print("Epoch {}, loss: {}".format(epoch,loss_all/...
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) # 采用均方误差损失函数 print(loss) print(loss.numpy()) loss_all += loss.numpy() # 将每个step计算的loss累加 # 计算loss对每个参数的梯度,变化率 grads = tape.gradient(loss, [w1, b1]) ...
基于All-Reduce的分布式TensorFlow架构 在单机多卡情况下,如下图左表所示(对应TensorFlow图内复制模式),GPU1~4卡负责网络参数的训练,每个卡上都布置了相同的深度学习网络,每个卡都分配到不同的数据的minibatch。每张卡训练结束后将网络参数同步到GPU0,也就是Reducer这张卡上,然后再求参数变换的平均下发到每张计算卡。