TensorFlow XLA加速编译器 加速线性代数器(Accelerated linear algebra,XLA)是线性代数领域的专用编译器.根据 https://www.tensorflow.org/performance/xla/,它仍处于实验阶段,用于优化 TensorFlow 计算. XLA 可以提高服务器和移动平台的执行速度.内存使用率和可移植性.提供了双向 JIT(Just In Time)编译或 AoT(Ahead of Time)编译.使用 XLA,可以生成平台相关的二进制文

XLA(Accelerated Linear Algebra),线性代数领域专用编译器(demain-specific compiler),优化TensorFlow计算.即时(just-in-time,JIT)编译或提前(ahead-of-time,AOT)编译实现XLA,有助于硬件加速.XLA还在试验阶段.https://www.tensorflow.org/versions/master/experimental/xla/ . XLA优势.线性代数领域专用编译器,优化TensorFlow计算

源代码树的根目录中包含了一个名为 configure 的 bash 脚本. $ ./configure 接下来,配置系统会给出各种询问,以确认编译时的配置参数.   一.重要参数解释 Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support? [Y/n]:  jemalloc as malloc support will be enabled for TensorFlow. 上面的选项表示是否使用jemalloc代替传统的ma

源代码树的根目录中包含了一个名为 configure 的 bash 脚本. $ ./configure 接下来,配置系统会给出各种询问,以确认编译时的配置参数.   一.重要参数解释 Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/local/bin/python3 上面的提示是Bazel让我们选择Python的安装路径,这里输入了python3的路径.直接按回车键(Enter)表示使用默认值.

本文转自:https://www.solarck.com/compile-tensorflow-gpu.html 我的电脑系统是基于 Archlinux 的 Manjaro,软件包更新的比较激进,很早就已经是 CUDA 9.2 了,而目前 Tensorflow 的官方编译版本对 CUDA 的支持还只停留在 CUDA 9.0.由于还不太会用 mxnet 和 pytorch,这时倍加想念 Keras 的简单.最近忙里偷闲研究了一下编译安装 Tensorflow,发现还挺简单的,把成功的喜悦分享出来,

原 TensorFlow技术内幕(七):模型优化之XLA(上) 2018年06月13日 14:53:49 jony0917 阅读数 5513   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/gaofeipaopaotang/article/details/80679100 本章中我们分析一下TensorFlow的XLA(Accelerated Linear Algebra 加速线性代数

  编译TensorFlow源码 参考: https://www.tensorflow.org/install/install_sources https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md 一 环境 ubuntu 16.04.2   (virtualbox 虚拟机) 二  安装 bazel 参考:https://docs.bazel.build/versions/master/instal

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面

从源代码构建 从源代码构建 TensorFlow pip 软件包并将其安装在 Ubuntu Linux 和 macOS 上.尽管这些说明可能适用于其他系统,但仅针对 Ubuntu 和 macOS 进行了测试并在这两种平台上受支持. 注意:我们已经针对 Linux 和 macOS 系统提供了经过精密测试的预构建 TensorFlow 软件包. Linux 和 macOS 设置 安装以下构建工具以配置开发环境. 安装 Python 和 TensorFlow 软件包依赖项 Ubuntu sudo ap

1,install dependencies sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev curl unzip bash-completion 2.get bazel wget https:

1.获取python3.5.x https://www.python.org/ftp/python/3.5.4/python-3.5.4-amd64.exe 2.安装python3.5.x,默认安装即可,安装后将路径添加到环境变量PATH中 笔者安装后python的路径为:C:\Users\jello\AppData\Local\Programs\Python\Python35 pip路径为:C:\Users\jello\AppData\Local\Programs\Python\Python3

TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎,但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口,本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口. 安装环境: Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.17.2 TensorFlow 1.11.0 1. 安装 Bazel 安装 JDK sudo apt-get install openjdk-8-jdk 添加 Bazel 软件源 echo "deb [

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行

Fashion MNIST https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale image, asso

u@u160406:~/tf1.13/tensorflow$ git checkout r1.13 分支 r1.13 设置为跟踪来自 origin 的远程分支 r1.13.切换到一个新分支 'r1.13' u@u160406:~/tf1.13/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the com

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

这一系列基本上是属于我自己进行到了那个步骤就做到那个步骤的 由于新装了GPU (GTX750ti)和CUDA9.0.CUDNN7.1版本的软件,所以希望TensorFlow能在GPU上运行,也算上补上之前的承诺 说了下初衷,由于现在新的CUDA版本对TensorFlow的支持不好,只能采取编译源码的方式进行 所以大概分为以下几个步骤 1.安装依赖库(这部分我已经做过了,不进行介绍,可以看前边的依赖库,基本一致) sudo apt-get install openjdk-8-jdk jdk是baz

#Dataflow是并行化编程常用的方式 #当使用TensorFlow执行你的程序的时候有以下几个优点 #1.并行化 .通过声明的边来代表操作之间的依赖 # 对系统来说确定可以并行化的操作是比较容易的 #2.分布式执行: # 通过使用声明的边来代表操作之间值的传递 # 这样使得tensorflow在跨多平台之间执行你的程序, # TensorFlow在不同的设备之间加入了必要的协调和交流 #3.编译 # TensorFlow的XLA compiler能使用你的数据流图的信息来生成更快的代码 #

使用nGraph的IntelXeon上的高性能TensorFlow High-performance TensorFlow* on Intel Xeon Using nGraph 最近宣布了nGraph的开源版本一个C++库.编译器和运行时套件,用于在各种设备上运行深度神经网络.基于Tensraph的优化项目,能公布优化后的项目或反向代码.与我们最初的TensorFlow集成相比,桥接代码实现提供了高达10倍的性能. 设置很简单(我们在bridge代码库中提供了说明):像平常一样构建Tensor

性能优势 TensorFlow在大规模分布式系统上的并行效率相当高,如下图所示: 图5:TensorFlow并发效率 在GPU数量小于16时,基本没有性能损耗,在50块的时候,可以获得80%的效率,也就是40倍 的单GPU提速.100块的时候,获得56块的提速. 为了达到这种高效并发性能,tensorflow做了很多优化,包括单不限于以下几点: 子图消重: 在Tensorflow中有很多高层的运算操作,这些运算操作可能是有很多复杂的底层计算组合而成的,当有很多个高层运算存在时,它们的前几层的运算

背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助