基本使用 综述 计算图 构建图 在一个会话中启动图 交互式使用 Tensor 变量 Fetch Feed 基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor...

MPI Training Alpha Installation Creating an MPI Job Monitoring an MPI Job Docker Images MPI Training Instructions for using MPI for training Alpha This Kubeflow compone...

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4-5 AutoGraph and tf.Module 1. Introduction to Autograph and tf.Module 2. Packaging Autograph Using tf.Module 3. tf.Module and tf.keras.Model ，tf.keras.layers.Layer 4-5 ...

常见问题 内容 常见问题 建立 TensorFlow graph 为什么c = tf.matmul(a, b) 不立即执行矩阵相乘？ 设备是如何命名的? 如何在指定的设备上运行操作(operations)？ 可用的 tensor 有哪些不同的类型？ " level="2">运行 TensorFlow 计算过程。 请详细解释 feedin...

设备布置操作 TensorFlow 白皮书介绍了一种友好的动态布置器算法，该算法能够自动将操作分布到所有可用设备上，并考虑到以前运行图中所测量的计算时间，估算每次操作的输入和输出张量的大小， 每个设备可用的 RAM，传输数据进出设备时的通信延迟，来自用户的提示和约束等等。 不幸的是，这种复杂的算法是谷歌内部的，它并没有在 TensorFlow 的开源版本...

OneFlow 和 ONNX 交互 oneflow_convert_tools oneflow_onnx 简介 环境依赖 用户环境配置 安装 安装方式1 使用方法 相关文档 nchw2nhwc_tool 简介 save_serving_tool 简介 OneFlow 和 ONNX 交互 oneflow_convert_too...

本书的适用群体 本书的适用群体 本书适用于以下读者： 已有一定机器学习/深度学习基础，希望将所学理论知识使用TensorFlow进行具体实现的学生和研究者； 曾使用或正在使用TensorFlow 1.X版本或其他深度学习框架（比如PyTorch），希望了解TensorFlow 2.0新特性的开发者； 希望将已有的TensorFlow模型应...

6-4,使用多GPU训练模型 一，准备数据 二，定义模型 三，训练模型 6-4,使用多GPU训练模型 如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf...

Overview Multi-framework serving with KFServing or Seldon Core TensorFlow Serving NVIDIA Triton Inference Server BentoML Overview Model serving overview Kubeflow supports ...