.Layout Optimizer Tensorflow有幾種圖優化的方法,其中一種較為重要的是layout optimizer,核心思想是調整tensor的layout NHWC to NCHW ,原因在於在較早的cudnn版本中的API是不支持NHWC格式的輸入的,目前cudnn . 版本已經能支持NHWC格式輸入了,但經過實測發現以NHWC格式為輸入調用cudnn API的速度是不如NCH ...
2019-08-31 19:52 0 352 推薦指數:
如下 StepII:利用tensorflow中的summarize_graph對fronzen后的網絡結構進行可視化 ...
使用tensorflow時,會發現tf.nn,tf.layers, tf.contrib模塊有很多功能是重復的,尤其是卷積操作,在使用的時候,我們可以根據需要現在不同的模塊。但有些時候可以一起混用。 下面是對三個模塊的簡述: (1)tf.nn ...
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 官方教程說明: 給定四維的input和filter tensor,計算一個二維卷積 Args ...
卷積函數是卷積神經網絡(CNN)非常核心和重要的函數,在搭建CNN時經常會用到,因此較為詳細和深入的理解卷積函數具有十分重要的意義。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding ...
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數,參考文檔對它的介紹並不是很詳細,實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
目錄 核心概念 graph_optimizer function optimization_registry 1. 核心概念 本篇主要講圖的優化迭代器。我們在構建原始圖的時候,專注於達到目的,但不會去考慮圖的執行效率。如果把圖的設計過程比喻為高級語言的編寫,那么圖的優化 ...