图中的线(edges)则代表在节点间互相联系的多维数据数组,用于数值计算的开源软件库

关于 TensorFlow

TensorFlow 是3个施用数据流图(data flow
graphs),用于数值计算的开源软件库。

节点(Nodes)在图中意味着数学操作,图中的线(edges)则意味在节点间互为交换的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让您可以在各个阳台上展开总计,例如台式电脑中的一个或七个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。

TensorFlow
最初由谷歌(Google)大脑小组(隶属于谷歌机器智能琢磨机构)的商讨员和工程师们付出出来,用于机器学习和纵深神经互联网方面的研商,但这一个系统的通用性使其也可广泛用于其它计量领域。

关于 TensorFlow

TensorFlow 是三个利用数据流图(data flow
graphs),用于数值总结的开源软件库。

节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则象征在节点间互动关系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在五种平台上举行统计,例如台式电脑中的贰个或三个CPU(或GPU),服务器,移动装备等等。

TensorFlow
最初由谷歌(Google)大脑小组(隶属于谷歌(Google)机器智能研究机构)的讨论员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的商量,但以此系列的通用性使其也可广泛用于其余计量领域。

着力概念:数据流图

多少流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来叙述数学计算。

“节点” 一般用来表示施加的数学操作,但也足以代表数据输入(feed
in)的起源/输出(push out)的终端,大概是读取/写入持久变量(persistent
variable)的顶点。

“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这么些数据“线”能够输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。

张量从图中流过的直观图像是这些工具取名为“Tensorflow”的来由。一旦输入端的全数张量准备好,节点将被分配到种种总结设备完毕异步并行地履行运算。

图片 1

更详实的牵线可以查看tensorflow国语社区:http://www.tensorfly.cn/

TensorFlow紧借使由统计图、张量以及模型会话多个部分构成。

骨干概念:数据流图

数据流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来讲述数学统计。

“节点” 一般用来代表施加的数学操作,但也可以象征数据输入(feed
in)的源点/输出(push out)的巅峰,可能是读取/写入持久变量(persistent
variable)的顶点。

“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。那些数量“线”能够输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。

张量从图中流过的直观图像是这几个工具取名为“Tensorflow”的缘由。一旦输入端的全体张量准备好,节点将被分配到各个计算设备达成异步并行地履行运算。

图片 2

更详细的牵线可以查看tensorflow华语社区:http://www.tensorfly.cn/

TensorFlow重假诺由总结图、张量以及模型会话七个部分构成。

计算图

在编写程序时,大家都以一步一步总括的,每总括完一步就可以拿走1个执行结果。

在TensorFlow中,首先要求打造三个计算图,然后根据总括图运维一个对话,在对话中形成变量赋值,总括,得到终极结出等操作。

之所以,可以说TensorFlow是贰个如约总括图设计的逻辑举行测算的编程系统。

TensorFlow的总括图可以分为四个部分:
(1)构造部分,包涵统计流图;(2)执行部分,通过session执行图中的总括。

社团部分又分为两局地:
(1)创造源节点;(2)源节点输出传递给别的节点做运算。

TensorFlow默许图:TensorFlow python库中有二个暗许图(default
graph)。节点构造器(op构造器)可以追加节点。

计算图

在编写程序时,我们都以一步一步总括的,每总结完一步就足以得到2个实践结果。

在TensorFlow中,首先须求打造一个计算图,然后根据总括图运维2个对话,在对话中成功变量赋值,计算,得到最后结果等操作。

据此,可以说TensorFlow是多个坚守总计图设计的逻辑举行计算的编程系统。

TensorFlow的计算图可以分为五个部分:
(1)构造部分,包涵总结流图;(2)执行部分,通过session执行图中的计算。

社团部分又分为两局地:
(1)制造源节点;(2)源节点输出传递给任何节点做运算。

TensorFlow专擅认同图:TensorFlow python库中有一个暗中同意图(default
graph)。节点构造器(op构造器)可以追加节点。

张量

在TensorFlow中,张量是对运算结果的引用,运算结果多以数组的样式储存,与numpy中数组分裂的是张量还隐含多个重大性质名字、维度、类型。

张量的名字,是张量的绝无仅有标识符,通过名字可以发现张量是什么样总计出来的。比如“add:0”代表的是一个钱打二十七个结节点”add”的率先个出口结果。维度和花色与数组类似。

张量

在TensorFlow中,张量是对运算结果的引用,运算结果多以数组的款型储存,与numpy中数组不相同的是张量还带有多个非常首要性质名字、维度、类型。

张量的名字,是张量的唯一标识符,通过名字能够窥见张量是何等统计出来的。比如“add:0”代表的是计量节点”add”的首先个出口结果。维度和档次与数组类似。

模型会话

用来举行社团好的总括图,同时会话拥有和治本程序运营时的具有财富。

当总计已毕之后,要求通过关闭会话来增援系统回收财富。

在TensorFlow中行使会话有三种艺术。第①种须求肯定调用会话生成函数和倒闭会话函数

import tensorflow as tf 

# 创建session  
session = tf.Session()  
#获取运算结果  
session.run()  
#关闭会话,释放资源  
session.close()  

第叁种能够采纳with的点子

with tf.Session() as session:  
    session.run()  

两种格局不一样的是,第叁种限制了session的功能域,即session这么些参数只适用于with语句上边,同时语句截至后自动释放能源,
而首先种方法session则效果于整个程序文件,须要用close来刑满释放财富。

模型会话

用来施行社团好的计算图,同时会话拥有和管理程序运营时的具备能源。

当总计落成将来,须要经过关闭会话来帮忙系统回收资源。

在TensorFlow中行使会话有三种办法。第1种需求明显调用会话生成函数和倒闭会话函数

import tensorflow as tf 

# 创建session  
session = tf.Session()  
#获取运算结果  
session.run()  
#关闭会话,释放资源  
session.close()  

第壹种可以应用with的措施

with tf.Session() as session:  
    session.run()  

二种方法不一致的是,第两种范围了session的成效域,即session那些参数只适用于with语句下边,同时语句甘休后自行释放财富,
而首先种艺术session则效果于一切程序文件,需求用close来刑满释放能源。

tensorflow分布式原理

tensorflow的落到实处分为了单机完毕和分布式完结。

单机的格局下,统计图会按照程序间的借助关系依次执行。

在分布式已毕中,要求贯彻的是对client,master,worker
process,device管理。

client约等于客户端,他经过session的接口与master和worker相连。

master则负责管理全部woker的计算图执行。

worker由二个或多个总括设备device组成,如cpu,gpu等。

切实进程如下图:

图片 3

在分布式完成中,tensorflow有一套专门的节点分配政策。

策略是依照代价模型,代价模型会审时度势逐个节点的输入,输出的tensor大小以及所需的计量时间,然后分配逐个节点的乘除设备。

tensorflow分布式原理

tensorflow的兑现分为了单机已毕和分布式已毕。

单机的方式下,总计图会根据程序间的依赖性关系依次执行。

在分布式已毕中,须要落成的是对client,master,worker
process,device管理。

client约等于客户端,他由此session的接口与master和worker相连。

master则负责管理全数woker的统计图执行。

worker由1个或七个总括设备device组成,如cpu,gpu等。

具体经过如下图:

图片 4

在分布式达成中,tensorflow有一套专门的节点分配政策。

方针是基于代价模型,代价模型会审时度势各种节点的输入,输出的tensor大小以及所需的测算时间,然后分配逐个节点的总计设备。

扩大成效

在tensorflow中相比首要的开展功效有,自动求导,子图执行,总计图控制流以及队列/容器

求导是机械学习中计算损失函数常用的演算,TensorFlow原生匡助自动求导运算,它是透过统计图中的拓展节点落到实处。

子图执行是经过决定张量的流向完成。

计量图控制流:是指控制总计图的节点极其运营的设备管理,它提供了高速执行总括和满意设备施加的各样束缚。比如限制内存总量为了实施它的图子集而在装备上所需的节点。

队列是三个实惠的功能,它们允许图的不等部分异步执行,对数码开展入队和出队操作。

容器是用来存放变量,默许的容器是持久的,直到进度终止才会清空,同时容器中的变量也得以共享给其它计算图使用。

详尽的底细可查阅TensorFlow的介绍pdf

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45166.pdf

扩大成效

在tensorflow中相比重大的开展效能有,自动求导,子图执行,总计图控制流以及队列/容器

求导是机器学习中总结损失函数常用的演算,TensorFlow原生支持活动求导运算,它是透过计算图中的拓展节点落到实处。

子图执行是经过决定张量的流向达成。

计量图控制流:是指控制总结图的节点极其运维的装置管理,它提供了飞跃执行总结和满意设备施加的各类束缚。比如限制内存总量为了施行它的图子集而在设施上所需的节点。

队列是1个立见成效的功效,它们允许图的不等部分异步执行,对数码举办入队和出队操作。

容器是用来存放变量,专断认同的容器是持久的,直到进度终止才会清空,同时容器中的变量也得以共享给其余总结图使用。

详尽的细节可查阅TensorFlow的介绍pdf

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45166.pdf

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