...习，这样方便以后的学习。原文链接 该章介绍有关稀疏张量的API 稀疏张量表示 对于多维稀疏数据，TensorFlow提供了稀疏张量表示。稀疏张量里面的值都是采用IndexedSlices索引来表示，这样能更加高效的表示数据。 class tf.SparseTen...
...们可以使用tf.expand_dims()函数来实现升维。该函数可以将张量的维度扩展到指定的位置。 让我们看一下如何使用tf.expand_dims()函数将一个一维张量升维为二维张量。假设我们有一个形状为(3,)的一维张量，我们可以使用以下代码将...
... 计算图的概念 TensorFlow这个单词由两部分组成：tensor代表张量，是数据模型；flow代表流，是计算模型。下面就引出Flow的具体内涵。 流动的事务具有有向性，计算图就是一个具有 每一个节点都是计算图上的一个节点，而节点...
...要你理解一番，比如： 什么是感知器 什么是神经网络 张量以及运算 微分 梯度下降 带着问题出发 在开始之前希望你有一点机器学习方面的知识，解决问题的前提是提出问题，我们提出这样一个问题，对MNIST数据集进行分析，...
...算都会被转化为计算图上的节点。TensorFlow中的Tensor表示张量（多维数组），TensorFlow中的Flow表示张量之间通过计算流相互转换的过程。TensorFlow的每一个计算都是图上的一个节点，节点之间的边描述了节点之间的依赖关系。TensorFl...
...理神经网络模型的时间。在存储和计算效率方面支持稀疏张量（Sparse Tensor），让用户通过稀疏矩阵训练模型。下面，量子位将分别详述这两个新特性。Tesla V100 加速卡内含 Volta GV100 GPU支持英伟达Volta GPU架构MXNet v0.12增加了对英伟...
近段时间以来，张量与新的机器学习工具（如 TensorFlow）是非常热门的话题，在那些寻求应用和学习机器学习的人看来更是如此。但是，当你回溯历史，你会发现一些基础但强大的、有用且可行的方法，它们也利用了张量的能力...
...编程技术，以便更好地理解和应用这个强大的框架。 1. 张量 在TensorFlow中，所有的数据都是以张量的形式表示的。张量是一种多维数组，可以是标量（只有一个值）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或更高维的数组。在T...
...sorFlow的编程技术，帮助你更好地使用这个框架。 1. 定义张量 在TensorFlow中，数据被表示为张量。张量是一个多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。在TensorFlow中，可以使用tf.constant()函数来定义常量张量，例如...
...篇文章中，我们将探讨一些在TensorFlow编程中的技术。 1. 张量（Tensors） TensorFlow的核心概念是张量。张量是一种多维数组，可以用于表示各种数据类型，如数字、字符串等。在TensorFlow中，我们使用tf.Tensor对象来表示张量。这些...
...算操作符 边（Edges）：用于传送节点之间的多维数组，即张量。 安装TensorFlow CPU版本：pip install --upgrade tensorflow GPU版本：pip install --upgrade tensorflow-gpu 检查安装以及版本 >>> import tensorflow as tf >>> tf.__version__ 1.3.0 利用Te...
...绍一些TensorFlow编程技术。 首先，TensorFlow中最重要的是张量（Tensor）的概念。张量是一个多维数组，可以是标量、向量、矩阵等等。在TensorFlow中，我们可以使用tf.constant()函数来创建一个张量。例如，我们可以使用以下代码创建...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
