图1 基于计算图的架构 计算图用于表示神经网络的结构和运算过程,由节点和边组成,其中节点表示运算操作,边表示张量在节点之间的流动。 为什么要有计算图? 原因有二:现代机器学习模型的拓扑结构日益复杂和不同框架的模型文件格式增多。 原因一:现代机器学习模型的拓扑结构日益复杂 早期机器学习框架主要是全连接层和卷积神...
目前主流的 AI 框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。 AI 框架架构图 计算图与框架关系 计算图回顾 在AI 框架中,其计算图的基本组成有两个主要的元素:1)基本数据结构张量和 2)基本计算单元算子。
计算图是用来描述运算的有向无环图; 计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge); 结点表示数据,如向量、矩阵、张量,边表示运算,如加减乘除卷积等; 用计算图表示: 令 , , ,那么得到的计算图如下所示: 采用计算图来描述运算的好处不仅仅是让运算更加简洁,还有一个更加重要的作用是使梯度求导更加方便。举个例...
计算图可以通过Graph.device函数来指定运行计算的设备,为TensorFlow充分利用GPU/CPU提供了机制。 使用g = tf.Graph()函数创建新的计算图; 在with g.as_default():语句下定义属于计算图g的张量和操作 在with tf.Session()中通过参数 graph = xxx指定当前会话所运行的计算图; 如果没有显式指定张量和操作所属的计...
1、计算图 一个神经网络的计算大体上可以看成是,前向或反向传播组合而成的。只有公式描述,确实有一些晦涩,这个时候我们想到了计算图。计算图是什么? 计算图是一种描述方程的语言,既然是图,则有节点(变量)和边(操作)。 这么说太官方了,来举一个比逻辑回归更加简单的,或者说不那么正式的神经网络的例子。
importtensorflowastf#定义静态计算图gg=tf.compat.v1.Graph()withg.as_default():#placeholder为占位符,会话执行的时候会填充具体的对象内容x=tf.compat.v1.placeholder(name='x',shape=[],dtype=tf.string)y=tf.compat.v1.placeholder(name='y',shape=[],dtype=tf.string)z=tf.strings.join([x,y],na...
对于减法列算式前要先数出总数，然后用总数减去虚线框住（及斜线划去的）部分的数量。这样得到的就是剩下的数了。但有一点要注意：最后列式算出来的得数一定要和图上剩下的数量是一致的，否则就是错误。上图中最后是剩下了4个豆荚。所以上图的列式为：9-4-1=4 下图是来自某贴吧的一张图片。家长在帖子中...
1、计算图(Computational Graph) 计算图是一个用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge): 结点表示数据:向量,矩阵,张量等 边表示运算,如加减乘除卷积等 例子:利用计算图表示 第一步:创建 和 第二步:令 这样就可以得到如上图所示的计算图,利用计算图来描述运算的好处不仅仅是让运...
计算图有两个主要元素: 结点Node 边Edge 结点表示数据:如向量,矩阵,张量 边表示运算:如加减乘除卷积等 用计算图表示:y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b ...
计算图表示 AI 框架 动态计算图 在前面的文章曾经提到过,目前主流的 AI 框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。 本文将会以 AI 概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算图的概念来对神...