tensorflow深度学习的案例_GPU
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。## 1.TensorFlow特点优秀的架构设计,通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分...
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。
特惠活动
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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
边缘推理概述
边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框... 深度学习模型的运行。TensorRT 可以将模型优化以获得更高的吞吐量和较低的延迟。特别适用于Jetson Nano 或 Xavier 这样的设备。 ONNX:是一个开放的模型格式,支持许多不同的深度学习框架,如 PyTorch、TensorFlow、C...
部署模型服务
TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操作,请参见绑定一体机。 如果您要部... 部署实例 为每个子模型分别配置 CPU模型服务实例数 和 GPU模型服务实例数。 当 模型 是 Ensemble 之外的类型时,子模型有一个;当 模型 是 Ensemble 类型时,有多个子模型。更多信息,请参见创建自定义模型。 CPU模...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 目前,人工智能与网络安全结合的案例逐渐增多。 在恶意软...
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使用。# 未来规划1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-WpdjTMUy-7MQAZiww1. Primu...
发起单机 / 分布式训练任务
还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种方式的操作步骤。 控制台登录机器学习平台...
斩获 IPDPS 2023 最佳论文奖
获奖证书 论文提出了字节跳动的GPU transformer推理库——ByteTransformer。 针对自然语言处理常见的可变长输入,论文提出了一套优化算法,这些算法在保证运算正确性的前提下,成功避免了传统实现中的冗余运算,实现了... TensorFlow,NVIDIA FasterTransformer,Microsoft DeepSpeed-Inference等知名的深度学习库相比,ByteTransformer在可变长输入下最高实现131%的加速。论文代码已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.03052 IPD...
