机器学习开源框架 TensorFlow 推出新的 TensorFlow 运行时 — TensorFlow RunTime (TFRT),旨在提供一个统一、可扩展的基础架构层,在各种领域特定硬件上实现一流性能。高效利用多线程主机的 CPU,支持完全异步的编程模型,同时专注于底层效率。 在TensorFlow 技术栈的上半部分,持续出现的创新成功带来了更加复杂的模型和部...
importtensorflowastfimport tensorflow_runtimeastfrt# 创建一个异步数据管道dataset = tf.data.Dataset.range(100)dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.asynchronous( processing_mode='parallel_epochs', num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE))# 定义模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.De...
TFRT是一个新的TensorFlow运行时。它的目标是提供一个统一的、可扩展的基础设施层,在各种领域特定的硬件上具有一流的性能。提供多线程接口,支持完全异步编程模型,专注low-level的效率。TFRT的关键点: 全异步,kernel不阻塞 良好的错误传播机制 性能是第一位(graph and eager)整体流程:github...
TensorFlow 官方博客宣布开源新的运行时 TFRT，该运行时提供了统一的、可扩展的基础结构层，并在各类硬件上均具有高性能。TFRT 产品经理 Eric Johnson 表示，TFRT 将取代现有的 TensorFlow 运行时。原有的 TensorFlow 运行时最初是为图形执行和训练模型的工作负载而构建的。与之相比，新的运行时将急切地执行需求放在第...
http://bing.comTFRT: A new TensorFlow runtime (TF Dev Summit '20)字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,公众号: AI基地,会有视频,资料放送。公众号中输入视频地址或视频ID就可以自助查询对应的字幕版本, 视频播放量 16、弹幕量 0、
TensorFlow 官方博客宣布开源新的运行时 TFRT,该运行时提供了统一的、可扩展的基础结构层,并在各类硬件上均具有高性能。 TFRT 产品经理 Eric Johnson 表示,TFRT 将取代现有的 TensorFlow 运行时。原有的 TensorFlow 运行时最初是为图形执行和训练模型的工作负载而构建的。与之相比,新的运行时将急切的执行需求放在第...
大约两年前,我们发布了一项全新机器学习 (ML) 运行时工作:TFRT(TensorFlow 运行时的简称)。同时,我们提供了初始技术设计的深度教程,并将其代码库开源。 在ML 生态系统趋势的推动下——模型越来越大,ML 被部署到更多样化的执行环境,以及跟上持续研究和模型创新的需求——我们启动了 TFRT,希望可以实现以下目标: ...
tensorflow { namespace serving { using tfrt::FunctionMetadata; using tfrt::SavedModel; namespace { auto *queuing_latency = monitoring::Sampler<0>::New( {"/tensorflow/serving/saved_model_with_batching/queuing_latency", "Distribution of wall time spent (in microseconds) in queuing"}, // S...
tensorflow/python BUILD keras callbacks_test.py engine BUILD training_dataset_test.py kernel_tests control_flow_ops_py_test.py 5 changes: 4 additions & 1 deletion 5 tensorflow/python/BUILD Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -3066,7 +3066,10 @@ tf_py_test...
在模块化方面,随着 JAX 采用 TFRT 设备运行时(例如 CPU)等初始集成成功,我们将继续探索 TFRT 可以如何支持 TensorFlow 之外的工作负载。 此外,我们成功集成了 CPU 和…