选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数...官方对 fasttext 的实现（https://github.com/facebookresearch/fastText）一样。...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...CNTK 在 LSTM/MLP 上更快，TensorFlow 在 CNN/词嵌入（Embedding）上更快，但是当网络同时实现两者时，它们会打个平手。...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。...]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图. 2....下面的 assign() 操作和 add() 操作，在调用 run() 之前, 它并不会真正执行赋值和加和操作。 例4，使用变量实现一个简单的计数器： # －创建一个变量, 初始化为标量 0....TensorFlow和普通的Numpy的对比 在cs224d的课件中有下面这个代码，来看一下二者之间的区别： ? eval() 在 Python 中定义完 a 后，直接打印就可以看到 a。
Tensorflow是Google提供资金研发的，比较全，支持分布式，同时有Google这样的亲爹在，我猜资源倾斜也是迟早的事情。...Tensorflow 可以对定义在张量(tensors,你可以先简单理解成标量、向量或者矩阵，一会儿会提到)上的函数自动求导，因此神经网络中BP算法可以很轻松地实现。...TensorFlow Python库中有一个默认图(default graph)，在默认图的基础上，节点构造器(op 构造器)可以为其增加节点。...不过这仅仅是构建图，为了真正进行矩阵的乘法，你必须在会话(Session，马上提到)里启动这个图。...product'代表了矩阵乘法节点的输出，传入它是告诉方法我们希望取回矩阵乘法节点的输出。#整个执行过程是自动化的，会话负责传递节点所需的全部输入。节点通常是并发执行的。
你们都很熟悉矩阵乘法或矩阵，比如向量或者简单的数组。你将如何把它在编程语言中执行。因此你有许多值组成的数组。矩阵可能是向量的二维或三维版本，你可能在编程语言中有类似这样的三维矩阵。 ?...张量实质上是任意类型的矩阵，所以它是任意维数的。因此你有由任意数量组成的数组在你的应用中作为数组执行，这就是张量。只要维数匹配，你就可以在张量上进行矩阵乘法。当实际执行时，神经网络时完全连接的。...我之前提到的神经网络具有矩阵乘法，但类似这样的深度神经网络，加上"深度(deep)"的关键字或者深度方面。设想每个网络，采用诸如此类的矩阵乘法对输入数据进行操作。...然后我要定义在值上进行的操作。这里要进行矩阵乘法，这是我要进行的预定义操作之一。用X乘以W 并且乘以所有的权重，即进行这个矩阵乘法。最后加上B，加上偏差。接着在上面运行softmax。...TensorFlow的与众不同在于分布式训练，这能够对各个GPU和CUP进行映射。并且支持许多不同类型的分布式训练。
一方面，各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛；另一方面，用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型，并实现线性加速。...多机多卡的理想很丰满，现实很骨感，普通用户在使用其他框架时常常会发现多机多卡难以使用且效率低下、BERT/GPT-3等参数量巨大的模型无法实现等问题。...为了更直观地展示两者的差别，我们先看一个简单的op(在OneFlow中，逻辑上的运算都被抽象为了operator ，称作op)：矩阵乘法。...我们假定在模型训练中，存在一个输入矩阵I ，通过矩阵I与矩阵W做矩阵乘法，得到输出矩阵O。 ? 如以上所示，I的大小为(N, C1)，W的大小为(C1, C2)，O的大小为(N, C2)。...，所使用的op、blob将获得 逻辑上的统一，同样以本文开头的矩阵乘法为例，我们只需要关注矩阵乘法本身数学计算上的意义；而在工程上到底如何配置、采用模型并行还是数据并行等细节问题，可以使用OneFlow
TensorFlow 2.10上线：Windows上扩展GPU支持，TF-DF 1.0发布新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。...近期，MegEngine开源了4 bits的量化的相关内容，通过MegEngine 4 bits量化实现的ResNet-50模型在 ImageNet 数据集上的精度表现与 8 bits 量化模型相差无几...视频教程｜OneFlow源码解析（1）：分布式易用性本视频介绍 OneFlow 如何通过发明的 SBP 及 placment 概念，简化分布式训练流程。...CUDA SGEMM矩阵乘法优化笔记：从入门到cublas最近开始入门CUDA，初步了解GPU的工作原理后，选择了单精度矩阵乘法作为练习的kernel，尝试从最简单的SGEMM kernal开始，逐步优化到...的现有 limitation 和未来的发展方向。
二、什么是大模型 TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践随着美团业务的发展，推荐系统模型的规模和复杂度也在快速增长，具体表现如下： 训练数据：训练样本从到百亿增长到千亿，增长了近10倍。...主要是将一层Layer中的矩阵计算分别拆分到不同的机器上进行运算，比如简单的Y_1=W_1 X_1这一次矩阵乘法中，我们将模型参数W_1或者输入数据X_1，按某个维度分别拆分到不同设备上计算，比如1D...举例来说，在一个简单的三层MLP中（的Y_i = W_i X_i, i=1,2,3）会存在三次矩阵乘法 W_i X_i，流水线并行会把W_i X_i分别分配到三台机器上进行运算。...这个时候的方案是tensorflow分布式训练+savedmodel，分布式训练可以用多个ps(tensorflow自带的)，资源管理可以用yarn。...我们在工程上要做的就是：将切分到两个device上，将复制到两个device上，然后两个device分别做矩阵乘法即可。
WALS：采用加权交替矩阵分解的最小二乘法 在这里会得到一个非常稀疏的矩阵，注意矩阵是稀疏的，所以不是所有的视频都会得到所有用户的评分。...以上谈到了不同算法、展示了如何使用高级API访问它们的例子，并讨论了这些算法的灵活性和可扩展性。接下来，Ashish强调了一点：所有这些算法都支持分布式实现。...事实上，在许多情况下能够训练远大于我们所见到的模型。例如，用随机森林我们能够训练有数十亿的节点的决策树。 我们看到数十亿比谷歌高度优化的对逻辑回归的内部实现快10倍到50倍的例子。...运用WALS我们可以把一个巨大的矩阵分解成4亿行6亿列，500列的元素可以在12小时以下完成，注意 ，这是50倍于我们可以用早期的基于MapReduce运行可以实现的量。...总而言之，有超高性能分散和可扩展的不同ML算法在TensorFlow中开箱可用。
近日，英特尔开源了基于 Apache Spark 框架的分布式深度学习库 BigDL。...据团队在GitHub平台上的介绍，BigDL具有如下三大特点： 1. 丰富的深度学习支持 BigDL的源代码基于Scala语言实现，同时从Torch框架中汲取了诸多先进的理念。...AI科技评论注：这里MKL库的全称是“Math Kernel Library”，即英特尔的数学核心函数库，其中包含了诸多常规数学计算的最优实现，包括快速傅里叶变换和矩阵乘法等，这些计算在深度学习领域的模型训练中有着非常广泛的应用...正式由于引入了英特尔MKL和多线程，使得BigDL库在英特尔 Xeon 服务器上的表现要优于Caffe、Torch 或 TensorFlow 等其他的开源框架，甚至达到了主流GPU的运算速度。 3....利用现有的 Hadoop/Spark 集群来运行深度学习程序，然后将代码与其他的应用场景进行动态共享，例如ETL（Extract、Transform、Load，即通常所说的数据抽取）、数据仓库（data
然而，TensorFlow只是很底层的框架，正如马丁在早期的谈话中提到的，我们正在研究高水平的参数，使研究人员和开发人员更易创建自定义模型架构。 TensorFlow 还缺少开箱可用的算法。...WALS：采用加权交替矩阵分解的最小二乘法 在这里会得到一个非常稀疏的矩阵，注意矩阵是稀疏的，所以不是所有的视频都会得到所有用户的评分。...以上谈到了不同算法、展示了如何使用高级API访问它们的例子，并讨论了这些算法的灵活性和可扩展性。接下来，Ashish强调了一点：所有这些算法都支持分布式实现。...运用WALS我们可以把一个巨大的矩阵分解成4亿行6亿列，500列的元素可以在12小时以下完成，注意 ，这是50倍于我们可以用早期的基于MapReduce运行可以实现的量。...总而言之，有超高性能分散和可扩展的不同ML算法在TensorFlow中开箱可用。
NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。...卷积作为GEMM GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵的矩阵乘法) 卷积可以使用基于变换的方法来实现，如快速傅立叶变换，它将卷积转换为频域的元素乘法...，或者使用无变换的方法，如矩阵乘法，其中输入和滤波器（卷积核）被平面化并使用矩阵操作组合以计算输出特征映射。...但是：fft是内存密集型的，因为它们需要额外的内存来存储转换后的矩阵。并且fft的计算成本很高，特别是在时域和频域之间来回转换数据时，涉及操作开销。 而卷积运算的一般矩阵乘法是这样的。...在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。 有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。
在深入了解 Faster Transformer 的优化原理之前，我们先来看下 TensorFlow 的实现情况。...出于性能最大化的考虑，在 Faster Transformer 内部，开发团队将除矩阵乘法以外的所有 kernel 都进行了尽可能的融合，单层 Transformer 的计算流程如下图所示： ?...英伟达计算团队从矩阵乘法算法选择，非矩阵乘法操作的参数配置，SoftMax 多版本实现，以及数据结构类型等几个方面对大 batch 的情况进行了专门的调优。...首先针对矩阵乘法，在调用 cuBLAS 的接口时，可以指定性能最优的算法。...除矩阵乘法以外的 6 个 kernel，大部分都是对矩阵乘的结果进行一些 element-wise 的操作。
TensorFlow是Google在DistBelief的经验和基础上开发的第二代大规模分布式机器学习系统，可能是希望打造一个行业标准，以及借助社区的力量来完善TensorFlow等目的，Google于...运算操作和运算核 计算图中的每一个节点就是一个运算操作（operation，通常简称op），每一个运算操作都有名称，并且代表了一种类型的抽象运算，例如“MatMul”代表矩阵的乘法。...运算核（kernel）是一个运算操作在某个具体的硬件（比如CPU或GPU）上的实现，在TensorFlow中可以通过注册机制加入新的运算操作或者为已有的运算操作添加新的运算核。...使用Distribution Strategies进行分布式训练 对于大规模的机器学习训练任务，tf.distribute.StrategyAPI旨在让用户只需要对现有的模型和代码做最少的更改，就可以实现分布式的训练...使用SavedModel存储模型 在TensorFlow中有两种模型存储的格式，一个是检查点（checkpoints），另一个是SavedModel，前者依赖于创建模型的源代码，而后者则与创建模型的源代码无关
]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图....阶 在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化， Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。...下面的 assign() 操作和 add() 操作，在调用 run() 之前, 它并不会真正执行赋值和加和操作。 例4，使用变量实现一个简单的计数器： # －创建一个变量, 初始化为标量 0.
这里的一系列操作包含的范围很宽，可以是简单的矩阵乘法，也可以是卷积、池化和LSTM等稍复杂的运算。...第三种方法：现成的扩展包 例如最初用Fortran实现的BLAS（基础线性代数子程序），就是一个非常优秀的基本矩阵（张量）运算库，此外还有英特尔的MKL（Math Kernel Library）等，开发者可以根据个人喜好灵活选择...#常量节点，2*1 product=tf.matmul(matrix1,matrix2) #矩阵乘法节点，两常量相乘 #执行 sess=tf.Session() #创建session.... ---- 延伸二：TensorFlow 的黑科技摘录 摘录自知乎专栏：TensorFlow-dev-summit：那些TensorFlow上好玩的和黑科技 1、TensorFlow 1.0在分布式训练...Keras的用户可以更快的在TensorFlow的框架下做出相应地模型，能更方便地进行分布式训练，使用Google的Cloud ML， 进行超参，还有更更重要的：TF-Serving 5、分布式TensorFlow
导读：本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料，可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。...定义TensorFlow的Operation，但缺点在于这样定义的Operation只能在CPU上运行，因此在计算中，一般不采用py_func来自定义操作，取而代之的是现有Operation的组合或用C...Operation，虽然TensorFlow提供的Operation可以完成大部分的功能，但仍有一小部分操作需要通过使用C++自定义Operation来实现。...TensorFlow并不能做到一键式分布式计算，而是需要经过选择分布式模型、根据分布式模型重新设计并修改代码等繁琐的步骤，希望使用分布式TensorFlow的朋友建议详细阅读该教程。 ?...上的矩阵运算，例如Eigen、OpenBlas、MKL等，这些矩阵运算库大多经过多年的深度优化，且其中一些库在特殊型号的CPU上还有特殊的优化。
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。...Tensorflow由Google开发，是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。...下图展示了两种分布式执行的过程： ? 第一种是单个系统分布式执行，其中单个Tensorflow会话（将在稍后解释）创建单个worker，并且该worker负责在各设备上调度任务。...上图解释了子图的并行执行。这里有2个矩阵乘法运算，因为它们都处于同一级别，彼此独立，这符合最后一个属性。由于独立性的缘故，节点安排在不同的设备gpu_0和gpu_1上。...在流到达可以处理的节点之前，减少流造成的延迟非常重要。一个方法是使用有损压缩减小尺寸。 张量的数据类型可以发挥重要作用，让我们来理解为什么。很明显机器学习中的操作中有更高的精度。
我们的评估表明，NGra可以扩展到现有框架无法直接处理的大型实际图形，而在TensorFlow的multiple-baseline设计上，即使在小规模上也可以实现约4倍的加速。...我们利用单个服务器的主机内存和GPU的计算能力，证明NGra可以扩展以支持大型图形的各种GNN算法，其中许多是现有深度学习框架无法直接实现的。...G-GCN每一层的前馈计算如图2所示： 图2：SAGA-NN模型中，Gated Graph ConvNet的layer ，其中⊗指矩阵乘法。...图3：SAGA-NN Stages for each layer of GN NGra的优化 图4描述了ApplyEdge阶段中矩阵乘法运算： 图4 图5显示了优化的dataflow graph，其中矩阵乘法移入...ApplyVertex stage： 图 图7是多GPU的架构 图7：多GPU架构 NGra的评估 我们在TensorFlow (v1.7) 上实现NGra，使用大约2,900行C++代码和3000行Python
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