上一章我們分析了XLA在TensofFlow中的兩種調(diào)用方式AOT和JIT，本章分析XLA編譯器的實(shí)現(xiàn)。 LLVM 提到編譯器就不得不提大名鼎鼎的LLVM。LLVM是一個(gè)編譯...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（八）：模型優(yōu)化之XLA（下） -
TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（七）：模型優(yōu)化之XLA（上）本章中我們分析一下TensorFlow的XLA（Accelerated Linear Algebra 加速線性代數(shù))的內(nèi)核實(shí)現(xiàn)。代碼位置在tensorflow/compile...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（六）：模型優(yōu)化之Grappler本章中分析TensorFlow的Grappler模塊的實(shí)現(xiàn)。 Grappler Grappler是TensorFlow的優(yōu)化模塊。模塊中的主要包括這些類： tensorflo...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（五）：核心概念的實(shí)現(xiàn)分析本章中分析tf的核心概念在內(nèi)核中的實(shí)現(xiàn)。 Tensor(張量) Tensor是tf對(duì)數(shù)據(jù)的抽象，具有一定的維度、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)內(nèi)容。 圖1是C API中對(duì)Tensor的封裝，...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（四）：TF中的混合編程本章的主題是TF中的混合編程，以Python與C/C++混合編程為例. 按進(jìn)度來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在應(yīng)該寫(xiě)點(diǎn)TF使用教程，讓大家熟悉一下tensorflow的使用，但是我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在這方面的...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（三）：源碼結(jié)構(gòu)本章講解TensorFlow的源碼結(jié)構(gòu)。 下面的內(nèi)容我們一TF1.0的代碼為例，介紹TF的源碼結(jié)構(gòu)，如果是其他版本，則結(jié)構(gòu)可能會(huì)略有差異。 根目錄結(jié)構(gòu) 首先整體看一下整體的目...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（二）：編譯與安裝
本篇中介紹一下TensorFlow的安裝。TensorFlow的安裝分為安裝包安裝和編譯安裝. 一般的用戶使用安裝包安裝就可以了，并且安裝包的方式簡(jiǎn)單方便，具體又分為基于pi...
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TensorFlow技術(shù)內(nèi)幕（一）：導(dǎo)論本篇中我將介紹tensorflow的設(shè)計(jì)。 簡(jiǎn)單歷史回顧 2015.11 tensorflow在github上首次開(kāi)源2017.1 發(fā)布1.0版本 官網(wǎng)地址：www.t...
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