zoukankan      html  css  js  c++  java
  • TensorFlow Google大会总结

    一、概述

      介绍TPU,需要使用XLA编译,否则没有做内部优化,无法达到加速的效果;

      TPU相关的性能分析器:

    二、新版本的输入库

      之前TensorFlow的输入方式:

      • feed_dict: 太过于低效
      • Queue:     python多线程,全局锁的问题;同样低效,而且对应其中错误的数据无法友好处理;

      现在: input pipeline

        相关函数:

          Dataset.XX()

          Dataset.XXX()

          Dataset.XXXX()

      more infomation about Dataset 

    三、learn2learn

      功能: 由机器来设计神经网络

      依据: 进化算法

      解决性能问题工具:

        1、timeline   ----   通过chrome来对结果进行分析 

        2、nvprof

        3、XXX 

    四、高层API:

    • Estimators
    • keras
    • canned Estimators

      只有Estimators支持分布式TensorFlow;

      recommended:

      使用高级api

      Estimators

      用tf.layer 或 tf.keras 来自定义模型

     TF Serving:

      用于将训练好的模型部署到生产环境中;

    • C++ lib 
      • 模型保存、输出
      • 通用核心架构
    • Binaries
      • 有一些自带的功能
      • 支持docker等  

    五、TF Lite:

      用于支撑小型设备,例如手机等嵌入式设备

  • 相关阅读:
    golang实现单链表
    koa中间执行机制
    vuex源码简析
    从浏览器渲染过程看重绘回流
    javascript的this
    js 设计模式:观察者和发布订阅模式
    H5 移动端 键盘遮挡焦点元素解决方案
    webpack4 css modules
    Daily,一个入门级的 React Native 应用
    javascript: 类型转换
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chris-cp/p/7727916.html
Copyright © 2011-2022 走看看