参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...参数：graph_def_file:包含冻结GraphDef的文件的完整文件路径。input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...classmethodfrom_frozen_graph( cls, graph_def_file, input_arrays, output_arrays, input_shapes=None)从包含冻结图的文件创建
它定义了一个可以扩展的计算图模型，同时也定义了内置操作符和标准数据类型。最初我们关注的是推理(评估)所需的能力。torch.optimtorch.optim是一个实现各种优化算法的包。...量化模型对带有整数而不是浮点值的张量执行部分或全部操作。这允许在许多硬件平台上使用更紧凑的模型表示和高性能向量化操作。...如果不需要与非检查点传递相比较的确定性输出，则为检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False，以便在每个检查点期间省略存储和恢复RNG状态。...可以通过任何一个torch访问dtype.finfo或torch.iinfo。Named Tensors命名张量的目的是通过允许用户将显式名称与张量维相关联来简化张量的使用。...这个文档是一个命名推断的参考，这个过程定义了如何命名张量:使用名称来提供额外的自动运行时正确性检查将名称从输入张量传播到输出张量下面是由命名张量及其关联的名称推理规则支持的所有操作的列表。
梯度检查点就是这样一种技术; 分布式训练，是另一种技术。 梯度检查点（gradient checkpointing） 的工作原理是从计算图中省略一些激活值。...论文声称提出的梯度检查点算法将模型的动态内存开销从 O(n)（n 为模型中的层数）降低到 O(sqrt(n))，并通过实验展示了将 ImageNet 的一个变种从 48GB 压缩到了 7GB 内存占用。...为了使其能够工作，我们必须对模型定义进行一些额外的更改。...这是因为检查点简单地通过检查输入张量的 requires_grad 行为来决定它的输入函数是否需要梯度下降（例如，它是否处于 requires_grad=True 或 requires_grad=False...因此，模型中的第一个子模块应用检查点没多少意义: 它反而会冻结现有的权重，阻止它们进行任何训练。
文章目录[隐藏] 安装（Windows） 安装CUDA和cuDNN 安装Anaconda 安装Tensorflow 验证安装 安装（Linux） 简介 图 张量 开始 从张量开始 数据流图 会话...之后的代码中，我们将使用别名tf来指代tensorflow。 import tensorflow as tf 从张量开始 之前已经介绍了张量，那我们就来看看张量在tensorflow中的具体实现。...到目前为止，tensorflow支持的数据类型如下表： #tensorflow的数据类型 数据类型 Python类型 描述 DT_FLOAT tf.float32 32 位浮点数....而前两个参数正好可以与两种特殊的张量结合，那我们就在下一节讲解。 fetches fetches接受一个或多个tf.Tensor或tf.Operation，并会执行之。...除此之外，在训练一个复杂的模型的过程中，定时保存当前的训练结果也是很重要的，这样一旦发生意外，也可以从就近的检查点（checkpoint）进行恢复。
.): 替换变量初始化器，因此它们从检查点文件加载。input_producer(...): 将input_张量的行输出到输入管道的队列(弃用)。...这对于跨不同的优化器函数调用更改这些值非常有用。...随着新文件的创建，旧文件将被删除。如果没有或0，则不会从文件系统中删除检查点，而只保留检查点文件中的最后一个检查点。默认值为5(即保存最近的5个检查点文件)。...可选参数可以是张量、张量名或整数。latest_filename:协议缓冲区文件的可选名称，该文件将包含最近的检查点列表。该文件与检查点文件保存在同一个目录中，由保护程序自动管理，以跟踪最近的检查点。...参数tensors可以是张量的列表或字典。函数返回的值与tensors的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。
class BestExporter: 该类导出最佳模型的服务图和检查点。class BoostedTreesClassifier: 一个用于张量流增强树模型的分类器。...class CheckpointSaverHook: 每N步或秒保存一个检查点。class CheckpointSaverListener: 用于在检查点保存之前或之后执行操作的侦听器的接口。...class Estimator: 用来训练和评估张量流模型的Estimator类。class EstimatorSpec: 操作和对象从model_fn返回并传递给评估器。...class FinalExporter: 该类在末尾导出服务图和检查点。class FinalOpsHook: 在会话结束时计算张量的钩子。...class LatestExporter: 该类定期导出服务图和检查点。class LinearClassifier: 线性分类器模型。
如果不需要与非检查点传递相比的确定性输出，则向检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False，以省略每个检查点期间的RNG状态的存储和恢复。...而不是存储用来计算反向传播的整个计算图的中间激活，检查部分不会保存在中间激活中，而是在反向传递中计算它们。...警告：如果检查点段包含由detach()或torch.no_grad()从计算图中分离出来的张量，则向后传递将引发错误。...这是因为检查点使得所有输出都需要梯度，当一个张量被定义为在模型中没有梯度时，就会产生问题。要绕过这个问题，可以将张量分离到检查点函数之外。...参数： functions – 一个按顺序运行的torch.nn.Sequential或模块或函数(组成模型)的列表。
启用梯度检查点（可选）： 如果模型是低比特量化模型且启用了 use_gradient_checkpointing： 检查是否需要启用输入张量的梯度。...输出： 经过此函数处理后的模型： 更适合在量化或低精度（FP16/BF16）环境下训练。 非量化模型的关键参数被转换为 FP32，以提升稳定性。 冻结大部分参数，只保留需要训练的部分。...在内存有限的情况下启用梯度检查点功能，优化 GPU 显存占用。 使用场景： 这个函数特别适用于以下情境： 使用低比特（如 8-bit 或 4-bit）的模型进行训练。...微调大模型时希望通过梯度检查点功能减少显存消耗。 对特定参数（如语言模型头或嵌入层）进行微调，而冻结其他层的参数。...作用: 将模型参数从通常的高精度（如 FP32 或 FP16）压缩为 4 位表示，显著降低显存使用。
图计算 从概念上讲，autograd在由函数对象组成的有向无环图(DAG)中保存数据(tensor)和所有执行的操作(以及产生的新tensor)的记录，在这个DAG中，叶节点是输入数据，根节点是输出数据...值得注意的是图是重新开始创建的; 在调用每一个``.backward()``后，autograd开始填充一个新图，这就是能够在模型中使用控制流语句的原因。...你可以根据需求在每次迭代时更改形状、大小和操作。 torch.autograd追踪所有requires_grad为True的张量的相关操作。...对于不需要梯度的张量，将此属性设置为False将其从梯度计算DAG中排除。操作的输出张量将需要梯度，即使只有一个输入张量requires_grad=True。...我们可以简单地用一个新的线性层(默认未冻结)代替它作为我们的分类器。
然后，我们将展示 im2txt 模型项目随附的 Python 代码的一些关键更改，以便冻结该模型以准备在移动设备上使用。...总而言之，首先使用Tensor类型定义变量，并使用该变量的数据类型和形状指定，然后调用Tensor类的tensor方法，传入数据类型的 C++ 版本和形状，以创建张量的贴图变量。...之后，您可以简单地使用映射来获取或设置张量的值。...本节中最后要做的就是从检查点冻结 Keras 模型-因为我们在虚拟环境中安装了 TensorFlow 和 Keras，而 TensorFlow 是 VirtualEnv 中唯一安装并受支持的深度学习库，...，并保存了新的检查点文件，我们将冻结这些文件以生成在移动设备上使用的模型文件。
该方法背后的关键思想是使用较低的精度将模型的梯度和参数保留在内存中，即不使用全精度（float32），而是使用半精度（例如float16）将张量保存在内存中。...PyTorch从1.6的版本开始提供了一个包：torch.cuda.amp，具有使用自动混合精度所需的功能（从降低精度到梯度缩放），自动混合精度作为上下文管理器实现，因此可以随时随地的插入到训练和推理脚本中...，从降低到，其中n是模型的层数。...梯度检查点背后的思想是在小数据块中计算梯度，同时在正向和反向传播过程中从内存中移除不必要的梯度，从而降低内存利用率，但是这种方法需要更多的计算步骤来再现整个反向传播图，其实就是一种用时间来换空间的方法。...检查点部分不是存储整个计算图的所有中间激活以进行反向计算，而是不保存中间激活，而是在反向过程中重新计算它们。它可以应用于模型的任何部分。
TensorFlow使用数据流模型来描述计算过程，并将它们映射到了各种不同的硬件平台上，包括Linux、Max OS X、Windows、Android和iOS等，从x86架构到ARM架构，从拥有单个或多个...表2-1 TensorFlow的部分运算操作 4. 张量 张量（tensor）可以看作是一个多维的数组或列表，它是对矢量和矩阵的更高维度的泛化，张量由“tf.Tensor”类定义。...计算图中的一个运算操作可以获得零个或多个张量作为输入，运算后会产生零个或多个张量输出。...张量具有以下两个属性： 数据类型（同一个张量中的每个元素都具有相同的数据类型，例如float32、int32以及string） 形状（即张量的维数以及每个维度的大小） 表2-2所示是张量的形状示例。...变量（variable）是一种特殊的运算操作，它可以将一些需要持久化保存的张量存储在内存或显存中，并会返回一个可以对该变量所引用的张量进行一系列特定操作的句柄，例如Assign和AssignAdd（等同于
另外，GPipe 也使用了重新计算这个技巧来降低内存，这样可以训练更大的模型。 Gpipe首先将模型分片到不同的设备上，其中每个设备承载模型的一个分片。碎片可以是单个层或一系列层。...换句话说，后面的层在前一层完成之前是不会工作的。如果一个模型是由完全连续的层构成，即使我们将模型扩展到两个或多个层上，同一时间也只能使用一个设备。...具体而言，Checkpointing 在正向传播过程中，只会记住分区边界处的张量，所有其他中间张量都不会记住，而是在向后传播过程中跟踪原始输入来重新计算向前传播。...在处理模块前向传递的“forward"函数中，如果使用“no_grad"，我们可以在很长一段时间内（即直到反向传播之前）防止正向图的创建和中间激活张量的物化。...收益完全取决于每层激活值的内存占用。 使用BatchNormalization时，您可能需要冻结统计数据的计算，因为我们运行了两次正向传递。
物体检测——顾名思义就是通过深度学习算法检测图像或视频中的物体。目标检测的目的是识别和定位场景中所有已知的目标。...通过这种方式，目标检测比识别提供了更多关于图像的信息。 物体检测与图像识别和图像分割等其他类似的计算机视觉技术密不可分，因为它有助于我们理解和分析图像或视频中的场景。...4.我们训练这个模型并添加模型检查点、降低学习率、提前停止和张量板。然后我们训练我们的模型与冻结层首先得到一个稳定的损失和Adam Optimizer编译，并节省权重。...5.冻结一层也是一种通过逐步冻结隐藏层来加速神经网络训练的技术。在神经网络的背景下冻结一层是关于控制权值更新的方式。当一个层被冻结时，这意味着权重不能被进一步修改。 6.完成以上动作后，继续训练模型。...为了应用这个更改，我们使用Adam Optimizer重新编译模型。然后再装一次，然后节省重量。模型训练在这里完成。
1 综述 TensorFlow的编程系统中： 使用张量(tensor)来表示数据 使用图(graph)来表示计算任务。 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写)....一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组。...使用会话(Session)的上下文(context)中执行图 通过变量(Variable)维护状态 使用 feed 和 fetch 赋值和获取数据. 2 张量(Tensor) 张量就是多维数组(列表)...计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,是承载一个或多个计算节点的一张图,只搭建网络,不运算。...变量存储在二进制文件里，主要包含从变量名到tensor值的映射关系。 当你创建一个Saver对象时，你可以选择性地为检查点文件中的变量定义变量名。
如果当前播放的视频是2秒，那么流处理器将从4或5秒的标记中捕获帧。作为额外的奖励，你可以在ASCII观看视频，这是观看视频的最酷的方式。...我们将配置文件中的类参数更改为1，因为我们只有一个类——“圣诞老人（santa）”，并将输入路径参数更改指向我们在上一步中创建的TFrecord文件。...为了导出模型，我们选择了从训练工作中获得的最新的检查点，并将其输出到一个冻结的推理图中。...将检查点转换为冻结推理图的脚本：https://github.com/turnerlabs/character-finder/blob/master/object_detection/export_inference_graph.py...我们还为我们的模型建立了一个网页，网页从google搜索中提取图像，并试图在还原的图像中找到圣诞老人。
我们甚至可以从均匀分布或标准正态分布中得出张量，这对于初始化神经网络以获得最佳表现和训练时间至关重要，所有这些张量都具有默认的torch.FloatTensor 数据类型，并使用dtype更新数据类型。...我们还可以从现有源中获取数据并将其转换为张量，并且存在先进的张量创建技术，这些技术可以减少内存占用并使用现有张量的形状和/或张量的数据类型。...更多 您可以使用shape属性或size()方法找到张量的形状，并使用张量的dtype属性找到数据类型。 您也可以使用torch.numel()来获取张量中的元素总数。...您还可以通过更改padding_mode参数将零填充更改为圆形填充。 您可以使用bias布尔参数（默认为True）添加或删除偏差。 另见 您可以在这个页面了解有关 PyTorch 卷积的其他参数。...字段让我们定义数据类型，并通过指定要对数据执行的一组操作来帮助我们从文本数据中创建张量。 Field类使我们可以执行常见的文本处理任务，并掌握手边的数据词汇。
这里我们使用的策略是把神经网络激活的一个子集标记为一个结点。 ? 我们选择的检查点结点 这些检查点结点在前向传播后保留在内存中，而其余结点最多只会重新计算一次。...在重新计算后，非检查点结点将保留在内存中，直到不再需要它们来执行反向传播。对于简单的前馈神经网络，所有神经元的激活结点都是由正向传播定义的连接点或图的分离点。...这意味着我们在反向传播过程中只需要重计算 b 结点和最后检查点之间的结点，当反向传播达到了我们保存的检查点结点，那么所有从该结点开始重计算的结点在内存中都能够移除。计算和内存使用的顺序如下所示： ?...你可以为 checkpoint 提供一个张量列表，gradients(ys,xs,checkpoints=[tensor1,tensor2])，或使用以下关键词： ‘collection（默认）’：这个...启发式方法是通过自动识别图中的「关结点」来实现的，即移除时将计算图分成两个断开的张量，然后对这些张量进行检查点确定，找到一个合适的数量。这种方式目前在很多模型上运行良好（但不是所有）。
（activation checkpointing）”或“梯度检查点（gradient checkpointing）”（Chen et al，2016 https://arvix.org/abs/1604.06174...2.2 具体思路 我们接下来就看看源码文档之中的思路介绍。 激活检查点是一种用于减少训练期间GPU内存使用的技术。具体做法是： 在向前传播过程中避免存储中间激活张量。...通过在前向函数之中使用no_grad，我们可以在很长一段时间内（即直到反向传播开始）避免前向计算图的创建和中间激活张量的具化（materialization）。...即，内存节省收益取决于层激活的内存占用情况。 使用BatchNormalization时，您可能需要冻结统计数据的计算，因为在这种情况下会运行两次前向传播。...dimension（行或列）分割得到 chunk_num 个张量块，此函数将返回一个元组，比如下面例子。
下面两张表分别展示了在 PyTorch 及 MegEngine 上加载或不加载动态图显存优化（DTR）技术的效果。...很明显，如果要降低显存占用，就要拿前向传播保存的中间计算结果开刀，这也正是 MegEngine 动态图显存优化的主要方向。 用计算换显存 对于动态计算图，最直接的方法就是用计算或内存换显存。...因此很明确，动态计算图中也应该使用梯度检查点技术，用计算换显存。 如下为梯度检查点技术原理示意，前向传播中第三个点为检查点，它会一直保存在显存中。...除去从检查点恢复前向传播结果张量带来的主要开销，DTR 的额外开销在于寻找应该被释放的最优张量，即计算上图张量 t 的 f(t)值。...2020 年 3 月开源的 MegEngine 在以肉眼可见的速度快速成长，从静态计算图到动态计算图，再到持续提升的训练能力、移动端推理性能优化、动态显存优化…… 这也许就是开源的魅力。
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