AI框架类FAQ 数据处理 问题:如何在训练过程中高效读取数量很大的数据集? 答复:当训练时使用的数据集数据量较大或者预处理逻辑复杂时,如果串行地进行数据读取,数据读取往往会成为训练效率的瓶颈.这种情况下通常需要利用多线程或者多进程的方法异步地进行数据载入,从而提高数据读取和整体训练效率. paddle1.8中推荐使用两个异步数据加载的API: DataLoader.from_generator,有限的异步加载 该API提供了单线程和单进程的异步加载支持.但由于线程和进程数目不可配置,所以异步加…

AI框架精要:设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想,可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程,以便于在实际业务需求中,更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发. 从编程范式上说,飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程,通俗地讲就是,静态图和动态图.其实飞桨paddle本没有图的概念,在飞桨paddle设计上,把一个神经网络定义成一段类似程序的描述,就是在用户写程序的过程中,就定义了模型表达及计算.在静态图的控制流实现方面,飞桨paddle借助…

摘要:本文重点分析一下AI框架对IR有什么特殊的需求.业界有什么样的方案以及MindSpore的一些思考. 本文分享自华为云社区<MindSpore技术专栏 | AI框架中图层IR的分析>,原文作者:元气满满的少女月 . IR(Intermediate Representation即中间表示)是程序编译过程中,源代码与目标代码之间翻译的中介,IR的设计对编译器来说非常关键,好的IR要考虑从源代码到目标代码编译的完备性.编译优化的易用性和性能.而AI框架本质的作用又是什么呢?AI框架本质的作用在…

FoxOne---一个快速高效的BS框架--(1) FoxOne---一个快速高效的BS框架--(2) FoxOne---一个快速高效的BS框架--(3) FoxOne---一个快速高效的BS框架--(4) FoxOne---一个快速高效的BS框架--WEB控件属性编辑器 FoxOne---一个快速高效的BS框架--数据访问(Dao) 数据访问组件并非本人原创,本人是在前人的代码的基础之上稍加改良. 一切都从一个Blog类开始: 先简单介绍一下上述类中各Attribute的意义 1.Table(…

一.RabbitMQ实例介绍RabbitMQ实例由华为云分布式消息服务(DMS)团队打造,实例采用物理隔离的方式部署,租户独占RabbitMQ实例.一键式部署,完全兼容开源RabbitMQ的使用方式,真正做到服务零改动快速迁移,大大节省维护和使用成本. 产品特点1.一键式部署 用户只需要在实例管理界面点击申请按钮,提交订单.后台将自动创建部署完成一整套RabbitMQ实例. 2.即时可用 用户只要等待实例创建完成后即可正常访问使用. 3.业务零修改迁移 完全兼容开源的RabbitMQ使用方式.使…

摘要 日常开发中,需要用到各种各样的框架来实现API.系统的构建.作为程序员,除了会使用框架还必须要了解框架工作的原理.这样可以便于我们排查问题,和自定义的扩展.那么如何去学习框架呢.通常我们通过阅读文档.查看源码,然后又很快忘记.始终不能融汇贯通.本文主要基于Spring Cache扩展为例,介绍如何进行高效的源码阅读. SpringCache的介绍 为什么以Spring Cache为例呢,原因有两个 Spring框架是web开发最常用的框架,值得开发者去阅读代码,吸收思想 缓存是企业级应用开…

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,…

AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架,是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品,已经在农业.医疗.林业.科研.服务等领域成功应用.无论是已入职场的深度学习从业者.爱好者,亦或是在校学生,百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中贡献代码,与实时分享项目的成功应用和的奇思妙想.贡献的代码可以是模型.框架的算子.框架新增功能或者飞桨平台优化建议等.一旦贡献的代码被飞桨接受,将有机会让更多的深度学习用户受益.同时,为了促进深度学习快速发展和应用,飞桨会定期组…

中国人工智能AI框架自主研发 中国AI界争相构建AI开源框架的背后,技术和业务层面的考量因素当然重要,但也不应忽视国家层面的政策支持.对于AI基础设施的建设,中国政府在<新一代人工智能发展规划>等关于AI顶层规划的政策中都着重提及,除了加大应用层技术落地,更希望业界和学界深入AI底层技术研发.*两年,基础技术的"卡脖子"话题成为*两年中国科技界探讨的热点,担心中国AI的发展会像芯片发展那样遭遇空中楼阁的困境.AI专家也在四处布道"做人工智能必须要做开源,中国要想发…

摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…