本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。
在互联网时代，图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性，静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据，流式地构建动态图数据关系，并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘，是图计算主流技术分支。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注，本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分，可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动，承担着重要的近线异步图计算等功能。潘臻轩为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验，以及图计算在未来的发展趋势。
6月11日，2023开放原子全球开源峰会在北京开幕。本次峰会以“开源赋能，普惠未来”为主题。在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。
流图计算，一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态，更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
在 #图计算 on nLive# 直播活动中，来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算。
图成为日益重要的运算对象，图结构是对群体关系的一种抽象，可以描述丰富的对象和关系。图计算的核心是如何将数据建模为图结构以及如何将问题的解法转化为图结构上的计算问题，当问题涉及到关联分析时，图计算往往能够使得问题的解法很自然地表示为一系列对图结构操作和计算的过程。例如，使用基于网页链接的图结构的PageRank算法得到网页权重，作为搜索引擎排序的参考，利用图结构的用户行为数据来得到精确的群体偏好分析和个性化产品推荐结果。
文 / 成杰峰，刘勤，李震国 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 挖掘大规模图数据能增强现有商业业务，甚至产生新的商业模式。然而，这些图数据的规模让图数据挖掘本身成为难题，这些突出的挑战都指向了发展具有高可扩展能力的大规模图计算处理的有效工具。本文先展开叙述图计算技术的几个核心层面，进而介绍华为诺亚方舟实验室的VENUS图计算系统，最后对图计算发展的趋势作简要展望。 背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现，在通信、互联网、电子商务、社交网络和
据介绍，Plato 可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，并将算法计算时间从天级缩短到分钟级；而且在性能方面也处于领先，并打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈。我们将本次开源项目 Plato 相关内容整理如下。
Plato 开源地址：https://github.com/tencent/plato
目前，我国新的城市治理体系基本形成。与此同时，伴随着经济社会的变革、大数据、互联网的发展以及人工智能、云计算的兴起，城市治理面临着新要求、新挑战的同时，也实现了跨越式的发展。
导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图，并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉 https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
2021 年 3 月，知名 IT 咨询公司 Gartner 在《2021 年十大数据和分析技术趋势》报告中表示，图技术已经成为很多现代数据和分析能力的基础，并预测到 2025 年，图技术将应用于 80% 的数据和分析创新。
高性能图计算架构的设计需要充分考虑数据并行性、任务并行性、通信开销、内存管理、弹性扩展性、容错性和可靠性以及算法和优化技术等多个因素，以实现高效、可扩展和可靠的图计算能力。
深度学习火的一塌糊涂，我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思：Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
【新智元导读】谷歌日前推出深度学习动态图计算工具 TensorFlow Fold，可以根据不同结构的输入数据建立动态的计算图，简化训练阶段输入数据的预处理过程，提升系统运行效率。为了方便大家了解 TensorFlow Fold 的特性，本文将会为大家厘清有关动态图计算的一些概念，对比介绍 DyNet、PyTorch 和 TensorFlow 等框架的特性，重点讲解TensorFlow Fold 的核心算法和接口。 随着深度学习的发展，深度学习框架之间竞争也日益激烈，新老框架纷纷各显神通，想要在广大 Deep
对于广大刚刚接触“图数据分析”的用户而言，一个十分具有迷惑性的问题是：图数据库和图计算系统有什么区别？今天，我们就从技术层面来简单地说一说两者的不同之处。
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在读到这个标题的时候，小伙伴是不是会觉得很疑惑，为什么图论能有加法？难道两个图可以加在一起？两个点可以加在一起？ 在原来的数学范围是做不到的，但是如果是定义了一套规则对图论进行基础的数学计算，大家猜猜计算出来的是什么？我原本是在标题前面加上了超实数三个字，但是在开始写的时候重新看了袁萌老师的超实数的多篇文章之后发现我没有勇气在本文的标题前面加上了超实数，本文的引入其实是为了在做人工智能的时候的计算方便，而不是一个严谨的数学，这里的数学计算只是工具，里面的逻辑主要靠定义。 本文不会使用高深的数学知识，会用到的就一点集合和加法，大概有初中的知识就可以了解了。之所以不敢说小学是因为里面用了一点集合的东西，一点方程相关。
前面十个系列，我们一起学习了机器学习的相关知识，详情可在“智能算法”微信公众号中回复“机器学习”进行查看学习及代码实战。从该期开始，我们将一起学习深度学习相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： TensorFlow介绍与安装 TensorFlow之牛刀小试 线性回归TF实战 一. TensorFlow介绍与安装 深度学习火的一塌糊涂，我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思：Tensor的意思是张量，代表N维数
优化图系统的性能需要综合考虑并行计算、垂直扩展和水平扩展等技术手段，并适时处理异常情况和错误，以确保系统的稳定性和可靠性。
关于 PV 操作基本都是结合进程管理的前驱图来进行考察，历年以来，无论是软考还是操作系统的单独考试，占有很大的比重。今天我们总结两种在考试中常考的类型。一种是单线前驱图，即串联进程，另一种是多线前驱图，即并联进程。并联进程下又细分为两类：一种逐渐向后合并（进程趋于合并），另一种是前驱图逐渐向后展开。两种类型你都掌握了应试也就毫无问题了。
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。 相对于目前全球范围内其它的图计算框架，Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，将算法计算时间从天级缩短到分钟级，性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架，并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈，现在，最少只需要十台服务器即可完成计算。 腾讯Plato团队负责人于东海表示：“Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务，尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据的各类
上篇中我们介绍了计算公式引擎的计算原理，本期我们继续带着大家了解在Excel表格中公式引擎的实现原理。
深度学习中的计算图是一种用于描述和组织神经网络模型运算的图结构。计算图由节点（nodes）和边（edges）组成，节点表示操作（例如加法、乘法、激活函数等），边表示数据流向（即输入和输出）。通过计算图，我们可以清晰地了解模型中各种操作的依赖关系和计算流程，从而实现有效地训练和推理。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。
在近日举办的数字中国峰会展会上，蚂蚁集团全图风控技术负责人王兴驰发表现场演讲，首次公开分享蚂蚁全图风控技术架构。 图技术正成为风控市场的关注重点。把图技术应用于风控领域，可以构建风险关系网络，实现对风险全链路的、关系视角的刻画，从而解决传统风控碎片化的问题。近期IDC发布《中国金融行业反欺诈市场研究》报告指出，图技术的应用将成为未来的风控建设重点之一，来自蚂蚁集团的业内首个基于图架构的风控体系，入选为IDC应用图计算技术的典型案例。 据了解，全图风控是蚂蚁自研的智能风控技术体系“IMAGE”的组成部分，该体
推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文从分析图计算应用 和图神经网络的执行特征出发，对专用图处理加速架构进行了探索。 来自中科院计算所的严明玉博士论文，入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单！ https://www.ccf.org.cn/Focus/2022-12-08/781244.shtml 图计算应用和图神经网络是处理图数据的核心应用，被广泛应用于各个领 域。图数据处理应用特有的执行行为导致传统的通用架构无法高效地执行上述 应用。随着智能万物互联时代的来临，上述应用急需高效的硬件
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25216368
10 月 18 日，2019 中关村论坛平行论坛 ——AI WORLD 2019 世界人工智能峰会在北京启幕。新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS 张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai 黄超等重磅嘉宾中关村论剑，重启充满创新活力的 AI 未来。峰会现场，新智元揭晓 AI Era 创新大奖，并重磅发布 AI 开放创新平台和献礼新书《智周万物：人工智能改变中国》。回放链接：
自2018年10月至2020年10月，Gartner有关图计算技术领域的查询量和兴趣增长了280%。通过图计算分析和洞察数据之间的关联关系提高社会运行效率，成为了大数据与AI领域下一个战略制高点。图计算白皮书全新定义了图计算的技术发展趋势和应用价值，为该技术的行业发展和技术落地提供了重要依据。
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
【新智元导读】作为目前的研究和应用热点，图形识别使用 CNN 模型架构。感受野则是 CNN 中最为重要的概念之一，但此前还没有任何关于如何计算和可视化 CNN 感受野信息的完整指南。本文引入一种新的方式来显示 CNN 中的特征图，揭示了感受野信息，并附上可用于任何 CNN 架构的完整的感受野计算，填补了这个空白。作者还提供了一个简单的程序来做计算演示。 感受野可能是卷积神经网络（CNN）中最重要的概念之一，其相关文献值得关注。所有最先进的对象识别方法的模型架构都是围绕这一想法设计的。然而，据我所知，目前还
本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks，原作者保留版权。
使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。
一、 基本概念 1. 直接光照、间接光照 📷 直接光照：光源直接照射到物体上，并反射到眼中的光照。 间接光照：光源先照射到其它物体上，并经过一次或多次弹射，最终抵达到观察物体，反射到眼中的光照。 2.
MindSpore有两种运行模式：动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式，也可以手工切换为静态图模式。
TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。
在深度学习分类问题中，反向传播是一个重要的环节，它决定着模型是否能被训练，反向传播相当于一个负反馈，当一件事做完之后，会寻找当前事件做的不好的问题，进行回传，当下次在做的时候，进行优化。
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