chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

TensorFlow正式發(fā)布1.5.0,使Volta GPUs/FP16上的訓(xùn)練速度翻倍

DPVg_AI_era ? 2018-01-29 15:02 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

TensorFlow今天正式發(fā)布了1.5.0版本,支持CUDA 9和cuDNN 7,進(jìn)一步提速。并且,從1.6版本開始,預(yù)編譯二進(jìn)制文件將使用AVX指令,這可能會(huì)破壞老式CPU上的TF。

剛剛,TensorFlow發(fā)布了1.5.0正式版,很多人都期待已久,最重大的改動(dòng)是支持CUDA 9和cuDNN 7,這承諾將使Volta GPUs/FP16上的訓(xùn)練速度翻倍。

此外,Eager execution預(yù)覽版可用,也將吸引不少初學(xué)者。

下面是這次更新的重大變動(dòng)及錯(cuò)誤修復(fù)。

TensorFlow正式發(fā)布1.5.0,使Volta GPUs/FP16上的訓(xùn)練速度翻倍

重大變動(dòng)

現(xiàn)在預(yù)編譯的二進(jìn)制文件是針對(duì)CUDA 9和cuDNN 7構(gòu)建的。

從1.6版本開始,預(yù)編譯二進(jìn)制文件將使用AVX指令。這可能會(huì)破壞老式CPU上的TF。

主要特點(diǎn)和改進(jìn)

Eager execution

預(yù)覽版現(xiàn)在可用。

TensorFlow Lite

dev預(yù)覽現(xiàn)在可用。

提供CUDA 9和cuDNN 7支持。

加速線性代數(shù)(XLA):

將complex64支持添加到XLA編譯器。

bfloat支持現(xiàn)在被添加到XLA基礎(chǔ)設(shè)施。

使ClusterSpec propagation與XLA設(shè)備一起工作。

使用決定性執(zhí)行程序來生成XLA圖。

tf.contrib:

tf.contrib.distributions:

添加tf.contrib.distributions.Autoregressive。

使tf.contrib.distributions QuadratureCompound類支持批處理

從參數(shù)中推斷tf.contrib.distributions.RelaxedOneHotCategorical dtype。

使tf.contrib.distributions正交族參數(shù)化為quadrature_grid_and_prob vs quadrature_degree。

auto_correlation添加到tf.contrib.distributions

添加tf.contrib.bayesflow.layers,一個(gè)概率(神經(jīng))層的集合。

添加tf.contrib.bayesflow.halton_sequence。

添加tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator。

添加tf.contrib.data.shuffle_and_repeat。

添加新的自定義轉(zhuǎn)換:tf.contrib.data.scan()。

tf.contrib.distributions.bijectors:

添加tf.contrib.distributions.bijectors.MaskedAutoregressiveFlow。

添加tf.contrib.distributions.bijectors.Permute。

添加tf.contrib.distributions.bijectors.Gumbel。

添加tf.contrib.distributions.bijectors.Reshape。

支持形狀推理(即,包含-1的形狀)在Reshape bijector。

添加streaming_precision_recall_at_equal_thresholds,streaming精度計(jì)算方法和 O(num_thresholds +預(yù)測(cè)的大?。r(shí)間和空間的復(fù)雜性。

更改RunConfig默認(rèn)行為,不設(shè)置隨機(jī)種子,使得隨機(jī)行為在分布式Worker上獨(dú)立隨機(jī)。期待這一點(diǎn)普遍提高訓(xùn)練效果。依靠determinism的模型應(yīng)明確設(shè)置一個(gè)隨機(jī)種子。

用absl.flags取代了tf.flags的實(shí)現(xiàn)。

在fp16 GEMM中添加對(duì)CUBLAS_TENSOR_OP_MATH的支持

在NVIDIA Tegra設(shè)備上添加對(duì)CUDA的支持

錯(cuò)誤修復(fù)和其他更改

文檔更新:

說明只能在64位機(jī)器上安裝TensorFlow。

添加了一個(gè)簡(jiǎn)短的文檔,解釋了Estimators如何保存檢查點(diǎn)。

為tf2xla網(wǎng)橋支持的操作添加文檔。

修復(fù)SpaceToDepth和DepthToSpace文檔中的小錯(cuò)別字。

在mfcc_mel_filterbank.h和mfcc.h中更新了文檔注釋,說明輸入域是幅度譜的平方,權(quán)重是在線性幅度譜(輸入的平方)上完成的。

更改tf.contrib.distributions docstring示例以使用tfd別名,而不是ds,bs。

修復(fù)tf.distributions.bijectors.Bijector中的文檔字符串錯(cuò)別字。

tf.assert_equal不再引發(fā)ValueError?,F(xiàn)在提出InvalidArgumentError。

更新入門文檔和API介紹。

Google云端存儲(chǔ)(GCS):

為GCS客戶端添加用戶空間DNS緩存。

為GCS文件系統(tǒng)定制請(qǐng)求超時(shí)。

改進(jìn)GCS文件系統(tǒng)緩存。

Bug修復(fù):

修正分區(qū)整型變量得到錯(cuò)誤形狀的問題。

修正Adadelta的CPU和GPU實(shí)現(xiàn)中的correctness bug。

修復(fù)import_meta_graph在處理分區(qū)變量時(shí)的錯(cuò)誤。警告:這可能會(huì)破壞使用帶有非空的import_scope參數(shù)的import_meta_graph后保存的分區(qū)變量的圖形加載檢查點(diǎn)。

修復(fù)離線調(diào)試器中阻止查看事件的錯(cuò)誤。

將WorkerService.DeleteWorkerSession方法添加到gRPC接口來修復(fù)內(nèi)存泄漏。確保主服務(wù)器和工作服務(wù)器運(yùn)行相同版本的TensorFlow,以避免兼容性問題。

修復(fù)BlockLSTM單元的窺視孔peephole實(shí)現(xiàn)中的bug。

通過將dtype的log_det_jacobian轉(zhuǎn)換為與TransformedDistribution中的log_prob匹配來修復(fù)bug。

修復(fù)import_meta_graph在處理分區(qū)變量時(shí)的錯(cuò)誤,確保tf.distributions.Multinomial不會(huì)在log_prob中下溢。在這個(gè)變化之前,整型變量的所有分區(qū)都用未分區(qū)變量的形狀初始化; 在這個(gè)改變之后他們被正確地初始化。

其他

為bfloat16添加必要的形狀util支持。

添加一個(gè)方法來使用MonitoredSession的step函數(shù)運(yùn)行ops。

添加DenseFlipout概率層。

訓(xùn)練時(shí)有一個(gè)新的標(biāo)志ignore_live_threads。如果設(shè)置為True,它會(huì)在成功完成訓(xùn)練后,忽略在拆除基礎(chǔ)架構(gòu)時(shí)仍然運(yùn)行的線程,而不是拋出一個(gè)RuntimeError。

重新標(biāo)準(zhǔn)化DenseVariational作為其他概率的簡(jiǎn)單模板層。

tf.data現(xiàn)在支持?jǐn)?shù)據(jù)集元素中的tf.SparseTensor組件。

現(xiàn)在可以遍歷Tensors。

允許SparseSegmentReduction操作缺少段ID。

修改自定義導(dǎo)出策略以說明多維稀疏浮動(dòng)分割。

Conv2D,Conv2DBackpropInput,Conv2DBackpropFilter現(xiàn)在支持具有GPU和cuDNNv6支持的任意擴(kuò)展。

估算器現(xiàn)在支持?jǐn)?shù)據(jù)集:input_fn可以返回?cái)?shù)據(jù)集,而不是張量。

添加RevBlock,這是可逆殘留層的高效內(nèi)存實(shí)現(xiàn)。

減少BFCAllocator內(nèi)部碎片。

將cross_entropy和kl_divergence添加到tf.distributions.Distribution。

添加啟用反向傳播的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2w.r.t.標(biāo)簽。

GPU后端現(xiàn)在使用ptxas編譯生成的PTX。

BufferAssignment的協(xié)議緩沖區(qū)轉(zhuǎn)儲(chǔ)現(xiàn)在是確定性的。

將嵌入操作更改為使用DynamicStitch的并行版本。

添加對(duì)稀疏多維特征列的支持。

加快只有1個(gè)值的稀疏浮點(diǎn)列的情況。

允許稀疏浮動(dòng)分割以支持多值特征列。

將分位數(shù)添加到tf.distributions.TransformedDistribution。

在GPU上添加對(duì)tf.depth_to_space的NCHW_VECT_C支持。

在GPU上為tf.space_to_depth添加NCHW_VECT_C支持。

API的更改

在Squeeze操作的C ++ API中將SqueezeDims屬性重命名為Axis。

Stream :: BlockHostUntilDone現(xiàn)在返回Status而不是bool。

次要重構(gòu):將統(tǒng)計(jì)文件從隨機(jī)移動(dòng)到常見并移除隨機(jī)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • cpu
    cpu
    +關(guān)注

    關(guān)注

    68

    文章

    11080

    瀏覽量

    217065
  • TF
    TF
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    62

    瀏覽量

    33393
  • tensorflow
    +關(guān)注

    關(guān)注

    13

    文章

    330

    瀏覽量

    61179

原文標(biāo)題:TensorFlow正式發(fā)布1.5.0,支持CUDA 9和cuDNN 7,雙倍提速

文章出處:【微信號(hào):AI_era,微信公眾號(hào):新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    FPGA中使用FP16格式的點(diǎn)積運(yùn)算實(shí)例分析

    本文講述的是使用FP16格式的點(diǎn)積運(yùn)算實(shí)例,展示了MLP72支持的數(shù)字類型和乘數(shù)的范圍。
    發(fā)表于 08-15 09:50 ?2506次閱讀
    FPGA中使用<b class='flag-5'>FP16</b>格式的點(diǎn)積運(yùn)算實(shí)例分析

    FP16轉(zhuǎn)換報(bào)錯(cuò)的原因?

    FP32轉(zhuǎn)換正常,FP16轉(zhuǎn)換報(bào)錯(cuò)(model_transform正常) 運(yùn)行命令為: model_deploy.py--mlir
    發(fā)表于 01-10 08:01

    為什么無法將TensorFlow自定義模型轉(zhuǎn)換為IR格式?

    TensorFlow* 自定義模型轉(zhuǎn)換為 IR 格式: mo --data_type FP16 --saved_model_dir--input_shape (1,150,150,3
    發(fā)表于 03-05 07:26

    Optimum Intel / NNCF在重量壓縮中選擇FP16模型的原因?

    無法確定使用 Optimum Intel / NNCF 在重量壓縮中選擇 FP16 模型的原因。
    發(fā)表于 03-06 06:04

    將預(yù)先訓(xùn)練的固態(tài)盤MobileNetV2模型轉(zhuǎn)換為IR,在運(yùn)行替換器“REPLACEMENT_ID”時(shí)發(fā)生異常錯(cuò)誤怎么解決?

    [1,300,300,3]--reverse_input_channels--output_dir output_ncs--data_type FP16 遇到錯(cuò)誤:[ 錯(cuò)誤 ]在運(yùn)行替換器
    發(fā)表于 03-07 08:01

    將Whisper大型v3 fp32模型轉(zhuǎn)換為較低精度后,推理時(shí)間增加,怎么解決?

    將 openai/whisper-large-v3 FP32 模型轉(zhuǎn)換為 FP16、INT8 和 INT4。 推理所花費(fèi)的時(shí)間比在 FP32 花費(fèi)的時(shí)間要多
    發(fā)表于 06-24 06:23

    TensorFlow是什么

    更長(zhǎng)。TensorFlow 使這一切變得更加簡(jiǎn)單快捷,從而縮短了想法到部署之間的實(shí)現(xiàn)時(shí)間。在本教程中,你將學(xué)習(xí)如何利用 TensorFlow 的功能來實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow
    發(fā)表于 07-22 10:14

    實(shí)例!詳解FPGA如何實(shí)現(xiàn)FP16格式點(diǎn)積級(jí)聯(lián)運(yùn)算

    MLP72的列級(jí)聯(lián)到上面的下一個(gè)MLP72塊。在最后一個(gè)MLP72中,在每個(gè)周期,計(jì)算八個(gè)并行FP16乘法的總和。最終結(jié)果是多個(gè)輸入周期內(nèi)的累加總和,其中累加由i_first和i_last輸入控制
    發(fā)表于 08-18 10:58

    詳解天線系統(tǒng)解決方案中的FP16格式點(diǎn)積級(jí)聯(lián)運(yùn)算

    MLP72 的列級(jí)聯(lián)到上面的下一個(gè) MLP72 塊。在最后一個(gè) MLP72 中,在每個(gè)周期,計(jì)算八個(gè)并行 FP16 乘法的總和。最終結(jié)果是多個(gè)輸入周期內(nèi)的累加總和,其中累加由 i_first
    發(fā)表于 09-04 16:12

    推斷FP32模型格式的速度比CPUFP16模型格式快是為什么?

    在 CPU 推斷出 FP32 模型格式和 FP16 模型格式。 FP32 模型格式的推斷速度FP
    發(fā)表于 08-15 08:03

    谷歌TensorFlow 2.4 Mac M1優(yōu)化版發(fā)布

    搭載 Apple 全新 M1 芯片或 Intel 芯片 Mac 的 利用 TensorFlow 2.4 Mac 優(yōu)化版和新的 ML Compute 框架來加快訓(xùn)練速度。這些改進(jìn)提升了
    的頭像 發(fā)表于 12-04 10:11 ?1699次閱讀

    NVIDIA GPU架構(gòu)下的FP8訓(xùn)練與推理

    FP8 訓(xùn)練利用 E5M2/E4M3 格式,具備與 FP16 相當(dāng)?shù)膭?dòng)態(tài)范圍,適用于反向傳播與前向傳播。
    的頭像 發(fā)表于 04-25 10:01 ?1993次閱讀
    NVIDIA GPU架構(gòu)下的<b class='flag-5'>FP</b>8<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>與推理

    tensorflow簡(jiǎn)單的模型訓(xùn)練

    在本文中,我們將詳細(xì)介紹如何使用TensorFlow進(jìn)行簡(jiǎn)單的模型訓(xùn)練TensorFlow是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),廣泛用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。我們將從安裝
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:38 ?1321次閱讀

    FP8在大模型訓(xùn)練中的應(yīng)用

    越來越多的技術(shù)團(tuán)隊(duì)開始使用 FP8 進(jìn)行大模型訓(xùn)練,這主要因?yàn)?FP8 有很多技術(shù)優(yōu)勢(shì)。比如在新一代的 GPU ,FP8 相對(duì)于 BF
    的頭像 發(fā)表于 01-23 09:39 ?1180次閱讀
    <b class='flag-5'>FP</b>8在大模型<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>中的應(yīng)用

    計(jì)算精度對(duì)比:FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8

    本文轉(zhuǎn)自:河北人工智能計(jì)算中心在當(dāng)今快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域,算力成為決定模型訓(xùn)練與推理速度的關(guān)鍵因素之一。為了提高計(jì)算效率,不同精度的數(shù)據(jù)類型應(yīng)運(yùn)而生,包括FP64、FP32、
    的頭像 發(fā)表于 06-26 11:09 ?376次閱讀
    計(jì)算精度對(duì)比:<b class='flag-5'>FP</b>64、<b class='flag-5'>FP</b>32、<b class='flag-5'>FP16</b>、TF32、BF<b class='flag-5'>16</b>、int8