mxnet 命令式编程

2024-11-05

『MXNet』第六弹_Gluon性能提升静态图动态图符号式编程命令式编程

https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9084894.html 目录一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 2.MXNet的符号式编程二.惰性计算用同步函数实际计算出结果三.自动并行回到顶部一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程命令式: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e = add(a, b)

Python - 命令式编程与符号编程

原文链接:https://zh.d2l.ai/chapter_computational-performance/hybridize.html本文是对原文内容的摘取和扩展. 命令式编程(imperative style programs) 使用编程语句改变程序状态,明确输入变量,并根据程序逻辑逐步运算. 易于理解:在Python里使用命令式编程时,大部分代码编写起来都很直观. 容易调试:可以很方便地进行单步跟踪,获取并分析所有中间变量,或者使用Python的调试工具. 虽然使用命令式编程很方便,

Atitit 函数式编程与命令式编程的区别attilax总结 qbf

Atitit 函数式编程与命令式编程的区别attilax总结 qbf 1.1. 函数式程序就是一个表达式.命令式程序就是一个冯诺依曼机的指令序列. 命令式编程是面向计算机硬件的抽象,有变量(对应着存储单元),赋值语句(获取,存储指令),表达式(内存引用和算术运算)和控制语句(跳转指令),一句话,命令式程序就是一个冯诺依曼机的指令序列.而函数式编程是面向数学的抽象,将计算描述为一种表达式求值,一句话,函数式程序就是一个表达式. 1.2. 面向对象语言中,数据类型分为两种--基本类型和对象类型(即

编程范式：命令式编程(Imperative)、声明式编程(Declarative)和函数式编程(Functional)

主要的编程范式有三种:命令式编程,声明式编程和函数式编程. 命令式编程: 命令式编程的主要思想是关注计算机执行的步骤,即一步一步告诉计算机先做什么再做什么. 比如:如果你想在一个数字集合 collection(变量名) 中筛选大于 5 的数字,你需要这样告诉计算机: 第一步,创建一个存储结果的集合变量 results: 第二步,遍历这个数字集合 collection: 第三步:一个一个地判断每个数字是不是大于 5,如果是就将这个数字添加到结果集合变量 results 中. 代码实现如下: Lis

命令式编程 vs 声明式编程

实际上我们绝大多数程序员都是在用命令式风格在编程, 这是和我们的冯诺依曼计算机机构密切相关的. (码农翻身注: 参见文章<冯诺依曼计算机的诞生>) 在一个冯诺依曼计算机中, 最核心的就是CPU和内存, 指令和数据都放在内存当中, CPU每次取出一条指令, 译码,执行,然后把结果写回内存 , 本质就这么简单. 这些指令是需要程序员精确的告诉计算机的, 当然CPU能理解的都是二进制的机器语言, 只有牛人才能用机器语言和汇编写大型程序, 普通人只能用高级语言来编程 ,例如C, C++, Jav

函数式编程( Functional)与命令式编程( Imperative)对比

1.函数式编程带来的好处函数式编程近些年异军突起,又重新回到了人们的视线,并得到蓬勃发展.总结起来,无外乎如下好处: 1.减少了可变量(Immutable Variable)的声明,程序更为安全. 2.相比命令式编程,少了非常多的状态变量的声明与维护,天然适合高并发多现成并行计算等任务,这也是函数是编程近年又大热的重要原因. 3.代码更为简洁,可读性更强,对强迫症的同学来说是个重大福音. 2.函数式编程的本质函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数(实际上是Subroutine),而是

从零打造“乞丐版” React（一）——从命令式编程到声明式编程

这个系列的目的是通过使用 JS 实现"乞丐版"的 React,让读者了解 React 的基本工作原理,体会 React 带来的构建应用的优势 1 HTML 构建静态页面使用 HTML 和 CSS,我们很容易可以构建出上图中的页面 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <title>Build my react</title> <style> div {

MXNet符号编程

构成符号: 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 下图定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 对神经网络进行配置: 一个Symbol的list_argument()属性可以用来检查计算图的输入参数; list_output()属性可以返回此Symbol的所有输出! 输出的

《C#并行编程高级教程》第2章命令式编程笔记

Parallel.Invoke 并行执行多个方法,只有在所有方法都执行后才会返回 static void Main(string[] args){ Parallel.Invoke( () => ConvertEllipses(), () => ConvertRectangles(), () => ConvertLines(), () => ConvertText()); System.Console.ReadLine();} static voi

MXNet设计笔记之：深度学习的编程模式比较

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优

MXNet设计和实现简介

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

学习笔记TF048:TensorFlow 系统架构、设计理念、编程模型、API、作用域、批标准化、神经元函数优化

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比

库名称开发语言支持接口安装难度(ubuntu) 文档风格示例支持模型上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)

MXNet官方文档中文版教程(3)：神经网络图（Symbol）

https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78394259 文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation 在前面的教程中,我们介绍了NDArray,MXNet中操作数据的基本数据结构.仅仅使用NDArray本身,我们就可以执行很多数学操作.实际上,我们也可以使用NDArray定义和更新一整个神经网络.NDArray支持命令式编程(用于科学计算),充分利用任何

『MXNet』第六弹_Gluon性能提升

一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程命令式: def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e = add(a, b) f = add(c, d) g = add(e, f) return g fancy_func(1, 2, 3, 4) 符号式: def add_str(): return ''' def add(a, b): return a + b ''' def fancy_func_str(): return '

3、TensorFlow基础（一）设计思想与编程模型

1.TensorFlow系统架构如图为TensorFlow的系统架构图: TensorFlow的系统架构图,自底向上分为设备层和网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层,其中设备层和网络层,数据操作层,图计算层是TensorFlow的核心层. 网络通信层和设备层: 网络通信层包括个gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote DirectMemory Access,RDMA),这都是在分布式计算时需要用到的.设备管

转：TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

关于MXNet

关于人工智能,机器学习,深度学习三者关系:从宏观到微观. 机器学习是人工智能的一部分,深度学习是机器学习的一部分. 基础:大数据. 关于深度学习深度学习基于神经网络, 关于神经网络:通过叠加网络层模拟人类对输入信号的特征提取. 说白了,神经网络就是一个仿生技术,仿的就是人类思考的过程,就好像给你看一堆猫的照片,最后你可以分辨不同猫的种类.把这个过程给机器执行,就叫机器学习.神经网络就如同字面意思一样,人的神经组成的网络,把这个过程交给机器去做而已.(周立波有一个关于专家的调侃:专家就是专门把

常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch

CoRR 2015 | MXNet: A Flexible and Efficient Machine Learning Library for Heterogeneous Distributed Systems

MXNet是一个支持多种编程语言的机器学习库,使用MXNet可以方便地实现机器学习算法,尤其是深度神经网络.通过嵌入在宿主语言中,它将声明式符号表达与命令式张量计算相结合.它提供自动求导以计算梯度.MXNet具有高效的计算和存储操作,可运行在从移动设备到分布式GPU集群的各种异构系统上.MXNet的源代码可以在这里获得. 本文描述了MXNet的API设计和系统实现,并解释了如何以统一的方式处理符号表达式和张量操作的嵌入.我们的初步实验揭示了使用多GPU机器训练的大规模深度神经网络的应是有希望的.

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