TensorFlow kodunuz yavaşdırsa

Əsas səhifə İncəsənət Setmə Grafiqdən istifadə etmək TF funksiyası Həyatın sürətini görmək T.F. funksiyasını nə vaxt izləyir? Sonrakı adımlar İncəsənət VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu . Kərim Girişləri Kolleksiya Bu dəlildə, TensorFlow-un kodunuzu grafiklər üçün basit dəyişdirmək, grafiklər necə depolandığını və necə göstərildiyini və modellərinizi sürətləndirmək üçün necə istifadə edə biləcəyini öyrənəcəksiniz. Note: Sizdən yalnız TensorFlow 1.x ilə tanış olanlar üçün, bu guide grafiklərin çox fərqli görünüşünü göstərir. Sizdən yalnız TensorFlow 1.x ilə tanış olanlar üçün, bu guide grafiklərin çox fərqli görünüşünü göstərir. Note: Xatırladaq ki, bu problemin həllinə daha çox ehtiyac var. Gəlin o Girişçi This is a big-picture overview that covers how tf.function tf.function Daha yaxşı performans tf.function Grafiklər nədir? Öncəki İçərisində TensorFlow Bu, TensorFlow işlərini Python tərəfindən, işləmək üçün işlədir və nəticələri Python-a qaytarır. eagerly Düşünürəm ki, bir neçə avantajı var, lakin grafik işlətmək Python-dan uzaqlaşdırılmasını və daha yaxşı performans göstərməyə imkan verir. Tensor hesablamaları a Bəzən “A” adlandırılır Və ya “graph” deməkdir. Graph execution TensorFlow grafikləri tf.Graph Əməliyyatdan istifadə olunan objektlər; və Əsas səhifə » Xəbərlər » Əsas səhifə » Əsas səhifə Bu grafiklər veri strukturları olduğundan, onlar orijinal Python kodu olmadan xilas edilə bilər, çalışdıra bilər və geri qaytarılabilir. Graphs are data structures that contain a set of tf.Operation tf.Tensor tf.Graph Bu, TensorBoard-da görünüşdə iki kateqoriyalı sinir ağını göstərən TensorFlow grafikinin görünüşü kimi görünür: Grafiklərin faydaları TensorFlow grafiklərini Python interpreterinə malik olmayan ortamlarda, mobil proqramlar, embedded cihazlar və backend serverlər kimi istifadə edə bilərsiniz. Bunu Python-dan istifadə etmək lazımdır. Modelin quruluşu Graflar da asanlaşdırılır, kompilatorun belə transformasiyaları edə bilər: Tensorların qiymətini hesabatınızda konstant düymələri (”konstant düymələri”) bağlayaraq statik inqilab edin. Hesabatın bağımsız hissələri və bunları thread və ya cihazlar arasında bölünür. Aritmetik operasiyaları yayılan subekspressiyaları ortadan qaldırmaqla asanlaşdırır. Bütün optimizasiya sistemləri var. Bu və digər problemləri həll etmək üçün Grapplerin Belə ki, grafiklər çox faydalıdır və TensorFlow-un çalışmasına izin verir. Yürüyüş Əsas səhifə / Effektiv . fast in parallel on multiple devices Bununla yanaşı, rahatlıq üçün Python-da maşın öyrənmə modellərinizi (ya da digər hesablamalarınızı) tanımlamaq istəyirsiniz və sonra onlara ehtiyacınız olduğunda grafikləri otomatik olaraq qurmaq istəyirsiniz. Setmə İstehsal edilə bilər ki, bir neçə biblioteka var: import tensorflow as tf import timeit from datetime import datetime 2024-08-15 01:23:58.511668: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:485] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered 2024-08-15 01:23:58.532403: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:8454] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered 2024-08-15 01:23:58.538519: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1452] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered Grafiqdən istifadə etmək TensorFlow-da bir grafik yaratmaq və çalışdırmaq Bu, bir dəvət kimi, ya da bir dəvətçi kimi. normaldır və normal işləyir. İŞİD Python funksiyasından TensorFlow grafikləri quran bir Python çağırılabilirdir. “Python”un özü də belədir. tf.function tf.function tf.types.experimental.PolymorphicFunction A PolymorphicFunction tf.function # Define a Python function. def a_regular_function(x, y, b): x = tf.matmul(x, y) x = x + b return x # The Python type of `a_function_that_uses_a_graph` will now be a # `PolymorphicFunction`. a_function_that_uses_a_graph = tf.function(a_regular_function) # Make some tensors. x1 = tf.constant([[1.0, 2.0]]) y1 = tf.constant([[2.0], [3.0]]) b1 = tf.constant(4.0) orig_value = a_regular_function(x1, y1, b1).numpy() # Call a `tf.function` like a Python function. tf_function_value = a_function_that_uses_a_graph(x1, y1, b1).numpy() assert(orig_value == tf_function_value) WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1723685041.078349 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.081709 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.084876 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.088691 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.100124 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.103158 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.106072 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.109491 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.112991 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.115870 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.118785 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685041.122189 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.369900 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.372045 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.374040 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.376123 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.378174 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.380184 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.382098 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.384064 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.386002 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.387981 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.389902 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.391922 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.431010 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.433093 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.435050 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.437074 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.439053 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.441049 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.442965 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.444941 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.446890 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.450623 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.453482 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1723685042.455908 10585 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 Dışarıda da, a TensorFlow operasiyaları ilə yazdığınız normal funksiya görünür. Bununla yanaşı, bu Qiymətin altındadır Əsas səhifə » Əsas səhifə » Daha çox məlumat A) Bəli, belə bir Bu, sizə daha çox fayda verə bilər, bəlkə, həcmi və həcmi artırır. Üstəlik də tf.function altında çox fərqli PolymorphicFunction encapsulates several tf.Graph Polimorfizm tf.function Grafiklərin faydaları Bir funksiya ilə bağlı : tf.function Başqa bütün funksiyaların adı def inner_function(x, y, b): x = tf.matmul(x, y) x = x + b return x # Using the `tf.function` decorator makes `outer_function` into a # `PolymorphicFunction`. @tf.function def outer_function(x): y = tf.constant([[2.0], [3.0]]) b = tf.constant(4.0) return inner_function(x, y, b) # Note that the callable will create a graph that # includes `inner_function` as well as `outer_function`. outer_function(tf.constant([[1.0, 2.0]])).numpy() array([[12.]], dtype=float32) Əgər TensorFlow 1.x-i istifadə etmişseniz, heç vaxt bir və ya . Placeholder tf.Session Python funksiyalarını grafiklərə dönüştürmək TensorFlow ilə yazdığınız hər bir funksiya, içərisində yerləşdirilmiş TF operasiyalarının və Python logikalarının bir bənzərini içərisidir. Tədbirlər, Lənkəran və və VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyadır. Python-spesifik logiki, grafikdə bir parçası olmamaq üçün bir daha keçmək lazımdır. Avtomobillərin təchizatı aparılır ( Python kodunu graph-generating koduna çevirir. if-then break return continue tf.Graph tf.function tf.autograph def simple_relu(x): if tf.greater(x, 0): return x else: return 0 # Using `tf.function` makes `tf_simple_relu` a `PolymorphicFunction` that wraps # `simple_relu`. tf_simple_relu = tf.function(simple_relu) print("First branch, with graph:", tf_simple_relu(tf.constant(1)).numpy()) print("Second branch, with graph:", tf_simple_relu(tf.constant(-1)).numpy()) First branch, with graph: 1 Second branch, with graph: 0 Görüntüləri doğrudan izləməyə ehtiyacınız olmayacaq olsa da, tam nəticələri görmək üçün çıxartmalarını kontrol edə bilərsiniz. # This is the graph-generating output of AutoGraph. print(tf.autograph.to_code(simple_relu)) def tf__simple_relu(x): with ag__.FunctionScope('simple_relu', 'fscope', ag__.ConversionOptions(recursive=True, user_requested=True, optional_features=(), internal_convert_user_code=True)) as fscope: do_return = False retval_ = ag__.UndefinedReturnValue() def get_state(): return (do_return, retval_) def set_state(vars_): nonlocal do_return, retval_ (do_return, retval_) = vars_ def if_body(): nonlocal do_return, retval_ try: do_return = True retval_ = ag__.ld(x) except: do_return = False raise def else_body(): nonlocal do_return, retval_ try: do_return = True retval_ = 0 except: do_return = False raise ag__.if_stmt(ag__.converted_call(ag__.ld(tf).greater, (ag__.ld(x), 0), None, fscope), if_body, else_body, get_state, set_state, ('do_return', 'retval_'), 2) return fscope.ret(retval_, do_return) # This is the graph itself. print(tf_simple_relu.get_concrete_function(tf.constant(1)).graph.as_graph_def()) node { name: "x" op: "Placeholder" attr { key: "_user_specified_name" value { s: "x" } } attr { key: "dtype" value { type: DT_INT32 } } attr { key: "shape" value { shape { } } } } node { name: "Greater/y" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_INT32 } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_INT32 tensor_shape { } int_val: 0 } } } } node { name: "Greater" op: "Greater" input: "x" input: "Greater/y" attr { key: "T" value { type: DT_INT32 } } } node { name: "cond" op: "StatelessIf" input: "Greater" input: "x" attr { key: "Tcond" value { type: DT_BOOL } } attr { key: "Tin" value { list { type: DT_INT32 } } } attr { key: "Tout" value { list { type: DT_BOOL type: DT_INT32 } } } attr { key: "_lower_using_switch_merge" value { b: true } } attr { key: "_read_only_resource_inputs" value { list { } } } attr { key: "else_branch" value { func { name: "cond_false_31" } } } attr { key: "output_shapes" value { list { shape { } shape { } } } } attr { key: "then_branch" value { func { name: "cond_true_30" } } } } node { name: "cond/Identity" op: "Identity" input: "cond" attr { key: "T" value { type: DT_BOOL } } } node { name: "cond/Identity_1" op: "Identity" input: "cond:1" attr { key: "T" value { type: DT_INT32 } } } node { name: "Identity" op: "Identity" input: "cond/Identity_1" attr { key: "T" value { type: DT_INT32 } } } library { function { signature { name: "cond_false_31" input_arg { name: "cond_placeholder" type: DT_INT32 } output_arg { name: "cond_identity" type: DT_BOOL } output_arg { name: "cond_identity_1" type: DT_INT32 } } node_def { name: "cond/Const" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_BOOL } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_BOOL tensor_shape { } bool_val: true } } } } node_def { name: "cond/Const_1" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_BOOL } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_BOOL tensor_shape { } bool_val: true } } } } node_def { name: "cond/Const_2" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_INT32 } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_INT32 tensor_shape { } int_val: 0 } } } } node_def { name: "cond/Const_3" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_BOOL } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_BOOL tensor_shape { } bool_val: true } } } } node_def { name: "cond/Identity" op: "Identity" input: "cond/Const_3:output:0" attr { key: "T" value { type: DT_BOOL } } } node_def { name: "cond/Const_4" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_INT32 } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_INT32 tensor_shape { } int_val: 0 } } } } node_def { name: "cond/Identity_1" op: "Identity" input: "cond/Const_4:output:0" attr { key: "T" value { type: DT_INT32 } } } ret { key: "cond_identity" value: "cond/Identity:output:0" } ret { key: "cond_identity_1" value: "cond/Identity_1:output:0" } attr { key: "_construction_context" value { s: "kEagerRuntime" } } arg_attr { key: 0 value { attr { key: "_output_shapes" value { list { shape { } } } } } } } function { signature { name: "cond_true_30" input_arg { name: "cond_identity_1_x" type: DT_INT32 } output_arg { name: "cond_identity" type: DT_BOOL } output_arg { name: "cond_identity_1" type: DT_INT32 } } node_def { name: "cond/Const" op: "Const" attr { key: "dtype" value { type: DT_BOOL } } attr { key: "value" value { tensor { dtype: DT_BOOL tensor_shape { } bool_val: true } } } } node_def { name: "cond/Identity" op: "Identity" input: "cond/Const:output:0" attr { key: "T" value { type: DT_BOOL } } } node_def { name: "cond/Identity_1" op: "Identity" input: "cond_identity_1_x" attr { key: "T" value { type: DT_INT32 } } } ret { key: "cond_identity" value: "cond/Identity:output:0" } ret { key: "cond_identity_1" value: "cond/Identity_1:output:0" } attr { key: "_construction_context" value { s: "kEagerRuntime" } } arg_attr { key: 0 value { attr { key: "_output_shapes" value { list { shape { } } } } attr { key: "_user_specified_name" value { s: "x" } } } } } } versions { producer: 1882 min_consumer: 12 } Zamanın əksəriyyəti, Əsas səhifə » Xəbərlər » Əsas səhifə » Əsas səhifə » Əsas səhifə Burada kömək edə bilər, həm də . tf.function tf.function Avtomobillərin tam referensiyası Polimerlər: 1 Bir çox grafiklər tf.function A və Bir neçə ildir ki, bu problemlər var, bir neçə ildir ki, bu problemlər var. Bir və ya bir-birinə bənzəyir İŞİD tf.Graph dtype id() Hər dəfə dəvət edirsiniz. Əsas səhifə » Xəbərlər » Əsas səhifə » Əsas səhifə » Əsas səhifə “Neftçi”nin yeni layihəsi yaradılıb Konkret.az-a istinadən xəbər verir ki, bu barədə Əsas səhifə > Represented by Buna görə də “The Daha çox məlumat üçün yeni Bu proses necə baş verə bilər və necə Bəlkə də faydalı ola bilər. Şirkətin bölmələri Girişçi tf.function dtypes tf.Graph tf.Graph tf.types.experimental.FunctionType signature tf.Graph FunctionType Tracing qaydaları Daha yaxşı performans tf.function İŞİD Şirkətlər Bu sözün imzalanması A İŞİD Bu, bir qatarın çevrilişi kimi düşünülə bilər. . tf.function tf.Graph ConcreteFunction A ConcreteFunction tf.Graph @tf.function def my_relu(x): return tf.maximum(0., x) # `my_relu` creates new graphs as it observes different input types. print(my_relu(tf.constant(5.5))) print(my_relu([1, -1])) print(my_relu(tf.constant([3., -3.]))) tf.Tensor(5.5, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor([1. 0.], shape=(2,), dtype=float32) tf.Tensor([3. 0.], shape=(2,), dtype=float32) Əgər o Əvvəllər belə bir problem yaranıb, yeni bir problem yaratmır. . tf.function tf.Graph # These two calls do *not* create new graphs. print(my_relu(tf.constant(-2.5))) # Input type matches `tf.constant(5.5)`. print(my_relu(tf.constant([-1., 1.]))) # Input type matches `tf.constant([3., -3.])`. tf.Tensor(0.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor([0. 1.], shape=(2,), dtype=float32) Bu, çoxsaylı grafiklərdən ibarətdir, a “PolymorphicFunction” adının göstərdiyi kimi Bu, daha çox işləyə biləcəyini göstərir. İstehsal edilə bilər və hər bir Daha yaxşı performans üçün. tf.function polymorphic tf.Graph tf.Graph # There are three `ConcreteFunction`s (one for each graph) in `my_relu`. # The `ConcreteFunction` also knows the return type and shape! print(my_relu.pretty_printed_concrete_signatures()) Input Parameters: x (POSITIONAL_OR_KEYWORD): TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None) Output Type: TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None) Captures: None Input Parameters: x (POSITIONAL_OR_KEYWORD): List[Literal[1], Literal[-1]] Output Type: TensorSpec(shape=(2,), dtype=tf.float32, name=None) Captures: None Input Parameters: x (POSITIONAL_OR_KEYWORD): TensorSpec(shape=(2,), dtype=tf.float32, name=None) Output Type: TensorSpec(shape=(2,), dtype=tf.float32, name=None) Captures: None Kullanmaq tf.function TF funksiyaları Artıq bir Python funksiyasını bir grafika ilə necə dönüştürmək üçün öyrənmişsiniz. “Korporativ” və ya “düşmənçi” kimi, lakin praktika İşləmək çox çətindir!Sonrakı bölmələrdə kodun gözləmək kimi necə işləyəcəyini öyrənəcəksiniz. . tf.function tf.function tf.function Düşünürəm ki, bu da “Eager Execution” The code in a Bir neçə ildir ki, bu prosesin başlanğıcını da verə bilər. Ona görə də kodun grafiki kimi işləmək lazımdır: tf.function tf.function @tf.function def get_MSE(y_true, y_pred): sq_diff = tf.pow(y_true - y_pred, 2) return tf.reduce_mean(sq_diff) y_true = tf.random.uniform([5], maxval=10, dtype=tf.int32) y_pred = tf.random.uniform([5], maxval=10, dtype=tf.int32) print(y_true) print(y_pred) tf.Tensor([2 0 7 2 3], shape=(5,), dtype=int32) tf.Tensor([9 9 1 1 5], shape=(5,), dtype=int32) get_MSE(y_true, y_pred) Sizinlə görüşmək üçün “Python” funksiyasına bənzəyir ki, bu funksiyaya bənzəyirsiniz. Bu, bir dəyişiklikdir ki - Grafiqlər yaratmaq və çalışmaq, kodun normal olaraq işləmək yerine. tf.function tf.config.run_functions_eagerly(True) turns off tf.function tf.config.run_functions_eagerly(True) get_MSE(y_true, y_pred) # Don't forget to set it back when you are done. tf.config.run_functions_eagerly(False) Bununla yanaşı, “Python” və “Python” sistemləri ilə işləmək mümkün function is one example of how these two modes differ. Let's check out what happens when you insert a Ona görə də bu işdə danışın və onu bir neçə dəfə çağırın. tf.function print print @tf.function def get_MSE(y_true, y_pred): print("Calculating MSE!") sq_diff = tf.pow(y_true - y_pred, 2) return tf.reduce_mean(sq_diff) Görün nə yazılır: error = get_MSE(y_true, y_pred) error = get_MSE(y_true, y_pred) error = get_MSE(y_true, y_pred) Calculating MSE! Is the output surprising? Bir dəfə də yazılmışdı, ancaq Təsadüfi get_MSE Üç Bunu izah etmək üçün, o Bildirilir ki, o zaman “Tracing” adlı prosesdə grafik yaratmaq üçün orijinal kodu çalışdırır (tracing) Şirkətin bölmələri Girişçi Bu, hər üç ölkədən ibarətdir, o, bu sistemdə işləmir. . print tf.function Təsviri tf.function Tracing captures the TensorFlow operations into a graph, and print without ever running the Python code again Görüntüləri izləmək üçün şagirdlərimizi təqdim edirik: # Now, globally set everything to run eagerly to force eager execution. tf.config.run_functions_eagerly(True) # Observe what is printed below. error = get_MSE(y_true, y_pred) error = get_MSE(y_true, y_pred) error = get_MSE(y_true, y_pred) Calculating MSE! Calculating MSE! Calculating MSE! tf.config.run_functions_eagerly(False) A , və bir funksiyaya dönüşdükdə bilmeniz gereken başqa fərqlər var Daha çox öyrənmək üçün Şirkətin bölmələri Girişçi print Python yan effektləri tf.function Limitlər Daha yaxşı performans tf.function Düşünürəm ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bu problemlər həll olunacaq. Düşünürəm ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bu problemlər həll olunacaq. Sürücüləri olmayan Grafik işləməsi yalnız gözlətilən effektləri yaratmaq üçün gerekli işləmələri yerinə yetirir, bunlar şunlardır: Fonksiyanın qaytarılması Documented well-known side-effects such as: Input/output operations, like tf.print Debugging operations, such as the assert functions in tf.debugging Mutations of tf.Variable Bu davranış “non-strict execution” olaraq adlandırılır və bütün program işlərini, ehtiyacı olan və ya ehtiyacı olmayan, davam etdirən arzuladığı işləmədən fərqlidir. Amma, ola bilər ki, bir gün artıq, bu imkan olmaz, bir gün artıq gec ola bilər, bir gün artıq gec ola bilər. Sonrakı xəbər“Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin Xatırladaq ki, bu problemin başlanğıcı ilə bağlıdır. Bir neçə ildir ki, bu problemlər həll olunmayacaq, bir neçə ildir ki, bu problemlər həll olunmayacaq. tf.gather InvalidArgumentError def unused_return_eager(x): # Get index 1 will fail when `len(x) == 1` tf.gather(x, [1]) # unused return x try: print(unused_return_eager(tf.constant([0.0]))) except tf.errors.InvalidArgumentError as e: # All operations are run during eager execution so an error is raised. print(f'{type(e).__name__}: {e}') tf.Tensor([0.], shape=(1,), dtype=float32) @tf.function def unused_return_graph(x): tf.gather(x, [1]) # unused return x # Only needed operations are run during graph execution. The error is not raised. print(unused_return_graph(tf.constant([0.0]))) tf.Tensor([0.], shape=(1,), dtype=float32) Ən yaxşı praktikalar tf.function Bu prosesə alışmaq üçün bir müddət lazımdır. İlk dəfə oyunçular oyun oynamağa başlayıblar. Gələcəkdə “Graph Execution” ilə tanış ola bilərik. tf.function @tf.function TensorFlow programları yazmaq üçün ən yaxşı bahisiniz ola bilər. Dizayn üçün tf.function Toggle between eager and graph execution early and often with to pinpoint if/ when the two modes diverge. tf.config.run_functions_eagerly VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq çox adi bir hala çevrilib. Belə ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bu problemlər həll olunacaq, bir neçə ildir ki, bu problemlər həll olunacaq. Həyatın sürətini görmək Xatırladaq ki, bu, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir ki, bir ildir. tf.function x = tf.random.uniform(shape=[10, 10], minval=-1, maxval=2, dtype=tf.dtypes.int32) def power(x, y): result = tf.eye(10, dtype=tf.dtypes.int32) for _ in range(y): result = tf.matmul(x, result) return result print("Eager execution:", timeit.timeit(lambda: power(x, 100), number=1000), "seconds") Eager execution: 4.1027931490000356 seconds power_as_graph = tf.function(power) print("Graph execution:", timeit.timeit(lambda: power_as_graph(x, 100), number=1000), "seconds") Graph execution: 0.7951284349999241 seconds Əsas səhifə » Xəbərlər » Əsas səhifə » Əsas səhifə » Əsas səhifə Şirkətin bölmələri Kərimə yol göstərici tf.function Sizin antrenmanlarınızı davam etdirmək üçün tf.function Növbəti məqaləEkonomiya Giriş Növbəti → Düşünürəm ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki Siz də deneyə bilərsiniz Daha böyük performans artırmaq üçün, əgər kodunuz TensorFlow kontrol aksiyasında ağırdır və bir çox kiçik tensorlar istifadə edərsə. Şirkətin bölmələri . Note: tf.function(jit_compile=True) tf.function(jitcompile=True) XLA overview XƏBƏRLƏR XƏBƏRLƏR Performance və kompromislər Graphs kodunuzu sürətləndirə bilər, lakin onları yaratma prosesinin bir neçə üstünlükləri vardır.Bazı funksiyalar üçün, grafun yaratılması grafun sürətləndirilməsindən daha çox vaxt alır. This investment is usually quickly paid back with the performance boost of subsequent executions, but it's important to be aware that the first few steps of any large model training can be slower due to tracing. Sizin modeliniz nə qədər böyük olursa olsun, sıklıkla izləmək istərsiniz. Şirkət, The VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Retracing kontrolü tf.function A nə vaxt Təsəvvür etmək ? TF funksiyaları TF funksiyaları Bilin ki, sənin Xatırladaq ki, A Onu da qeyd etmək lazımdır ki, “Qəbələ”nin “Qəbələ”ni İstirahət edəcək O, hər dəfə izləyir. tf.function print tf.function print @tf.function def a_function_with_python_side_effect(x): print("Tracing!") # An eager-only side effect. return x * x + tf.constant(2) # This is traced the first time. print(a_function_with_python_side_effect(tf.constant(2))) # The second time through, you won't see the side effect. print(a_function_with_python_side_effect(tf.constant(3))) Tracing! tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor(11, shape=(), dtype=int32) # This retraces each time the Python argument changes, # as a Python argument could be an epoch count or other # hyperparameter. print(a_function_with_python_side_effect(2)) print(a_function_with_python_side_effect(3)) Tracing! tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32) Tracing! tf.Tensor(11, shape=(), dtype=int32) Yeni Python argumentları hər zaman yeni bir grafik yaratmağa başlayır, buna görə daha çox izləmək lazımdır. Sonrakı adımlar Daha çox öyrənə bilərsiniz Ana səhifə / Xəbərlər / Aşağıda Girişçi tf.function Daha yaxşı performans tf.function Orijinal olaraq TensorFlow saytında yayımlanan bu yazı burada yeni bir başlıq altında görünür və CC BY 4.0 altında lisenziyadır. Orijinal olaraq TensorFlow saytında yayımlanan bu yazı burada yeni bir başlıq altında görünür və CC BY 4.0 altında lisenziyadır. TensorFlow xəritədə TensorFlow xəritədə