静态图tensorflow
社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框架下ResNet系列和BiT系列的模型)。## 调试调优> Profiling性能分析- Profiling支持集群场景性能数据展示(Analysis Summary界面新增集群场景解析结果、新增Cluster Iteration Analysis和Data Preparation界面)。...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的... TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全...
TensorFlow白屏监控应用实战
tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ ... 加载的静态资源列表、页面性能数据)。查看行为日志,用户是否切换到后台,是否有JS报错信息等。# 结束语首先还是很感谢大家看到这里,这次的文章就分享到这儿,接下来,你可以动手去训练属于自己的模型了。若有纰...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 以TensorFlow为例,步骤如下:1. 设置“DUMP GE GRAPH=2”生成计算图文件,同时修改训练脚本,开启dump功能2. 执行训...
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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... 使用关联图谱发觉欺诈的新型模式。在异常流量检测场景中,可分析原始数据包,提取数据包长度,时序等特征,使用机器学习算法识别异常流量,并提供加密流量的检测能力,最终可应用于交换机等产品当中。此外,还可以利用无监...
边缘推理概述
TensorFlow、Caffe 等。ONNX 可以让这些框架互相转化模型,提供了一种跨框架、跨平台部署模型的方案。 TensorFlow:Google 开发的深度学习框架,内置有高效的数值运算能力,众多的预训练模型和丰富的 API,支持跨平台部... 同时支持静态图训练和预测。它提供了丰富的 API 供用户使用,并且设计了可以自动选择硬件执行库的机制。PaddlePaddle 在对模型进行服务和推理时速度较快,引擎运行稳定。 TensorRT-LLM:为用户提供了一个易于使用的 P...
高效 AI 视频处理利器 - BMF 模块开发初体验|社区征文
相比图片的处理,视频的处理不仅需要考虑封装格式的处理(如 MP4、HLS、MKV 等),还要考虑编码格式的处理(如 H264、H265、AV1、VP9 等),这是都是算法开发人员不得不面对的一个障碍。FFmpeg 作为一个持续了 20 多年的开源项目,号称音视频处理的“瑞士军刀”。在 FFmpeg 中,有一个 AVFilter 模块,支持简单的音视频前处理、后处理,如图像调色、图像叠加等。近几年,随着 AI 技术的发展,FFmpeg 也支持集成了 libtensorflow 的能力,可以...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... 图中的蓝线表示没有任何的文件 IO,因为数据都是 mock 的,不需要从磁盘上读。另外它基于物理机,所以没有虚拟化的损耗。绿线是真实的训练场景,数据需通过 IO 读进来。它是基于云原生的系统,有一些网络虚拟化。从图...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助... 安全分析到代码静态扫描,提交代码Code Review,安全左移到研发过程中;- CI/CD:Gitlab+Drone CI+Argo CD进行持续集成持续部署,其中代码单元测试,利用代码及配置检测工具进行代码扫描,合规检测;- 制品管理:利用镜像...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
他们花了很多时间研究 Tensorflow,profiling 训练过程,发现了一些问题:* TensorFlow 的分布式 runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生... * TF 基于静态拓扑配置来构建 cluster,不支持动态组网,这就意味着当某个 ps 或者 worker 挂掉重启之后,如果 ip 或者端口发生变化(例如机器 crash),训练将无法继续。* TF 的 checkpoint 只包含 PS 存储的参数信息,...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有... 图中的蓝线表示没有任何的文件 IO,因为数据都是 mock 的,不需要从磁盘上读。另外它基于物理机,所以没有虚拟化的损耗。绿线是真实的训练场景,数据需通过 IO 读进来。它是基于云原生的系统,有一些网络虚拟化。从图...
客户端 SDK
支持使用静态图片填充本地推送的视频流。 SetDummyCaptureImagePath 跨房间转发媒体流,适用于跨房间连麦等场景。 StartForwardStreamToRooms StopForwardStreamToRooms UpdateForwardStreamToRooms PauseForwardStreamToAllRooms ResumeForwardStreamToAllRooms OnForwardStreamStateChangedEventHandler OnForwardStreamEventEventHandler 设置发流端音画同步。 SetMultiDeviceAVSync OnAVSyncStateChangeCallback 视频处理 设...
