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【画线副图源码】【集合竞价对倒指标公式源码】【房本上都会写产权来源码】tensorflow源码分析

时间:2024-12-26 01:48:20 分类:综合

1.TensorFlow搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测(多任务学习)
2.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
3.TensorFlow XLA优化原理与示例
4.从源码build Tensorflow2.6.5的源码记录
5.Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
6.BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)

tensorflow源码分析

TensorFlow搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测(多任务学习)

       多变量输出在时间序列预测中可以实现同时预测多个变量的目标,这在实际应用中具有较高实用性。分析在以往的源码预测文章中,虽然提到了“多变量”,分析但通常指的源码是输入变量多,而非输出变量多。分析画线副图源码比如,源码我们利用前个时刻的分析[负荷、温度、源码湿度、分析压强]预测接下来个时刻的源码负荷,输入为多变量,分析但输出仅是源码一个变量。

       然而,分析一次性输出多个变量是源码完全可行的。这一实现通常被称为多任务学习,其中每个任务可以视为一个独立的多变量输入单变量输出问题。通过将输出分解为多个任务,我们可以在同一模型中同时预测多个变量。以预测四个变量为例,LSTM输出经过四个全连接层,得到四个变量的预测结果。最终,我们通过计算四个损失函数的平均值来评估模型性能。

       在数据处理方面,本次实验数据集包含三个地区的负荷值。数据集结构与以往文章中的数据处理方法一致,即使用前个时刻的三个变量预测后个时刻的三个变量。

       多输入多输出LSTM模型的搭建主要包括定义三个全连接层来预测三个变量。LSTM输出经过这三个层,分别得到每个变量的预测结果,最后将这些结果合并为一个输出,其形状为[n_outputs, output_size],其中n_outputs为预测变量的数量,output_size为每个时刻预测的步数。

       模型训练中,每次预测后得到的label和pred的形状分别为[n_outputs, output_size]。损失函数的计算涉及对每个输出的损失求和后取平均,从而综合评估模型在多任务学习场景下的表现。

       实验结果显示,简单训练轮后,三个地区的负荷值预测效果一般。尽管实际应用可能需要更复杂的数据集和模型调整,但这一实现展示了多变量输出时间序列预测的潜力。

       后续将提供源码及数据集,以便进一步研究和实践多变量输出时间序列预测方法。

Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读

       XLA是集合竞价对倒指标公式源码Tensorflow内置的编译器,用于加速计算过程。然而,不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果,甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码,帮助读者理解其内部机制,以便更好地利用XLA的性能优化功能。

       XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下,对应不同的模块。使用XLA时,可以采用JIT(Just-In-Time)或AOT( Ahead-Of-Time)两种编译方式。JIT方式更为普遍,对用户负担较小,只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。

       JIT通过在Tensorflow运行时,从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行,实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式,它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。

       核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch,而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。

       AutoClustering则自动寻找适合编译的子图,将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息,在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure,最终由XlaRunOp执行。

       在JIT部分,关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步,最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中,供后续使用。

       tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult(HloModuleProto),实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程,并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算,即执行每个XlaOpKernel的Compile。

       xla/client模块提供了核心接口,用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构,而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程,房本上都会写产权来源码最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。

       xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤,包括LLVMCompiler的编译和优化,最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass,如RunHloPasses和RunBackend,对HloModule进行优化和转换,最终编译为目标代码。

       本文旨在提供XLA源码的深度解读,帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问,欢迎指正与交流,共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。

TensorFlow XLA优化原理与示例

       TensorFlow XLA优化原理与示例

       一、XLA概述

       XLA,加速线性代数,是一个专注于优化TensorFlow计算的领域特定编译器。旨在提升服务器和移动设备的性能、内存使用效率和代码移植性。初期,大部分用户可能不会立即感受到显著的优化效果,但通过尝试XLA的即时编译(JIT)或预编译(AOT)模式,探索针对新硬件加速器的XLA应用,可以显著提升性能。

       二、构建XLA

       XLA与TensorFlow合作以实现以下目标:

       提高执行速度:编译子图以减少短暂操作的执行时间,消除TensorFlow运行时的开销,融合流水线操作以减少内存开销,针对已知张量形状优化,允许更积极的恒定传播。

       改善内存使用:分析和规划内存使用情况,理论上消除许多中间存储缓冲区。

       减少自定义操作依赖:通过改进自动融合低级操作的性能,减少对大量自定义操作的需求,匹配手工融合操作的性能。

       移动足迹减少:通过提前编译子图,生成可以直接链接到另一个应用程序的对象/头文件,从而消除TensorFlow运行时的占用空间,结果可以大幅减少移动推断的占用空间。

       提高可移植性:为新硬件编写新的后端程序相对容易,大多数TensorFlow程序将在该硬件上无修改地运行,与针对新硬件的个体单片操作方法形成对比,后者需要重写TensorFlow程序以利用这些操作。

       三、H5盲盒抽奖源码系统XLA如何工作?

       输入语言为“HLO IR”(高级优化程序),XLA将HLO中的图形(计算)编译成各种体系结构的机器指令。XLA模块化设计,易于插入替代后端以定位新颖硬件架构。支持x和ARM CPU后端,以及NVIDIA GPU后端。

       编译过程包含多个与目标无关的优化和分析,如循环节省、独立于目标的操作融合,以及为计算分配运行时,内存的缓冲区分析。在独立于目标的步骤后,XLA将HLO计算发送到后端。后端执行进一步的HLO级别分析和优化,针对具体目标信息和需求。例如,XLA GPU后端可以执行专用于GPU编程模型的算子融合,并确定如何将计算划分为流。此时,后端也可以模式匹配某些操作或其组合来优化库调用。下一步是目标特定的代码生成,XLA附带的CPU和GPU后端使用 LLVM进行低级IR优化和代码生成。

       四、XLA开发后端

       XLA提供了一个抽象接口,新体系结构或加速器可以实现创建后端,运行TensorFlow图形。重新定位XLA通常比实现每个现有TensorFlow Op针对新硬件更简单和可扩展。实现可分为以下几种情况:

       现有CPU架构,尚未正式由XLA支持。通过使用LLVM,XLA可以轻松将TensorFlow重定向到不同的CPU,因为主要区别在于LLVM生成的代码。

       具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。可以基于现有CPU或GPU实现创建新的实现,共享大量代码。

       没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。需要实施StreamExecutor、xla::Compiler、xla::Executable和xla::TransferManager等关键类。

       五、使用JIT编译

       TensorFlow必须从源代码编译为包含XLA。使用即时(JIT)编译可以将多个算子(内核融合),融合到少量的编译内核中,减少内存带宽要求并提高性能。通过XLA运行TensorFlow图表有多种方法,包括通过JIT编译算子放置在CPU或GPU设备上,短线选牛股公式源码无飘移或通过将算子在XLA_CPU或XLA_GPU设备上运行。

       六、打开JIT编译

       可以在会话级别或手动打开JIT编译。手动方法涉及标记算子以使用属性进行编译完成。在会话级别打开JIT编译,会导致所有可能的算子贪婪地编译成XLA计算。受限于一些限制,如果图中有两个相邻的算子都具有XLA实现,编译为单个XLA计算。

       七、使用示例

       以MNIST softmax为例,在开启JIT的情况下进行训练。当前仅支持在GPU上进行。

       确保LD_LIBRARY环境变量或ldconfig包含$CUDA_ROOT/extras/CUPTI/lib,其中包含CUDA分析工具界面(CUPTI)的库。TensorFlow使用CUPTI从GPU中提取跟踪信息。

       八、代码流程

       实现流程包括图优化Pass(MarkForCompilation)、EncapsulateSubgraphs和BuildXlaOps,将子图转化成XLA HLO Computation、XLA Function子图、Xla节点和最终的GPU可执行代码或PTX。

       九、总结

       通过使用XLA,TensorFlow的性能、内存使用效率和代码移植性得到了显著提升。实现XLA后端相对简单,支持从现有CPU架构到非CPU类硬件的各种优化,同时提供JIT编译和手动控制的灵活性。通过实例和代码示例,可以深入理解XLA在TensorFlow中的应用和优化策略。

从源码build Tensorflow2.6.5的记录

       .从源码编译Tensorflow2.6.5踩坑记录,笔者经过一天的努力,失败四次后终于成功。Tensorflow2.6.5是截至.时,能够从源码编译的最新版本。

       0 - 前期准备

       为了对Tensorflow进行大规模修改并完成科研工作,笔者有从源码编译Tensorflow的需求。平时更常用的做法是在conda环境中pip install tensorflow,有时为了环境隔离方便打包,会用docker先套住,再上conda + pip安装。

       1 - 资料汇总

       教程参考:

       另注:bazel的编译可以使用换源清华镜像(不是必要)。整体配置流程的根本依据还是官方的教程,但它的教程有些点和坑没有涉及到,所以多方材料了解。

       2 - 整体流程

       2.1 确定配置目标

       官网上给到了配置目标,和对应的版本匹配关系(这张表里缺少了对numpy的版本要求)。笔者最后(在docker中)配置成功的版本为tensorflow2.6.5 numpy1..5 Python3.7. GCC7.5.0 CUDA.3 Bazel3.7.2。

       2.2 开始配置

       为了打包方便和编译环境隔离,在docker中进行了以下配置:

       2. 安装TensorFlow pip软件包依赖项,其编译过程依赖于这些包。

       3. Git Tensorflow源代码包。

       4. 安装编译工具Bazel。

       官网的介绍:(1)您需要安装Bazel,才能构建TensorFlow。您可以使用Bazelisk轻松安装Bazel,并且Bazelisk可以自动为TensorFlow下载合适的Bazel版本。为便于使用,请在PATH中将Bazelisk添加为bazel可执行文件。(2)如果没有Bazelisk,您可以手动安装Bazel。请务必安装受支持的Bazel版本,可以是tensorflow/configure.py中指定的介于_TF_MIN_BAZEL_VERSION和_TF_MAX_BAZEL_VERSION之间的任意版本。

       但笔者尝试最快的安装方式是,到Github - bazelbuild/build/releases上下载对应的版本,然后使用sh脚本手动安装。比如依据刚才的配置目标,笔者需要的是Bazel3.7.2,所以下载的文件为bazel-3.7.2-installer-linux-x_.sh。

       5. 配置编译build选项

       官网介绍:通过运行TensorFlow源代码树根目录下的./configure配置系统build。此脚本会提示您指定TensorFlow依赖项的位置,并要求指定其他构建配置选项(例如,编译器标记)。

       这一步就是选择y/N基本没啥问题,其他参考里都有贴实例。笔者需要GPU的支持,故在CUDA那一栏选择了y,其他部分如Rocm部分就是N(直接按enter也可以)。

       6.开始编译

       编译完成应输出

       7.检查TF是否能用

       3 - 踩坑记录

       3.1 cuda.0在编译时不支持sm_

       笔者最初选择的docker是cuda.0的,在bazel build --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package过程中出现了错误。所以之后选择了上面提到的cuda.3的docker。

       3.2 问题2: numpy、TF、python版本匹配

       在配置过程中,发现numpy、TF、python版本需要匹配,否则会出现错误。

       4 - 启示

       从源码编译Tensorflow2.6.5的过程,虽然经历了多次失败,但最终还是成功。这个过程也让我对Tensorflow的编译流程有了更深入的了解,同时也提醒我在后续的工作中要注意版本匹配问题。

Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域,使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中,Python以其丰富的库资源和简单易用的特性,成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时,也期待读者的反馈,以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境,首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站,以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例,进行环境搭建。

       在Anaconda环境下,通过命令行操作来创建并激活特定环境,如`tensorflow-gpu`环境,选择Python3.版本。接着,安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利,亲测有效。随后,使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后,使用Python环境验证安装成功,通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境,需要安装ipykernel,并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook,通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读,重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例,构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如,输入数据维度为(None,,,1),输出数据维度为(None,None,,,)。通过返回序列设置,可以控制模型输出的形态,是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中,将彩色图像预测作为目标,需要调整模型的最后层参数,如将`return_sequence`参数更改为`False`,同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外,选择合适的损失函数(如MAE)、优化器(如Adam)以及设置Metrics(如MAE)以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤,不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境,还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导,并期待在后续过程中持续改进和完善。

BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)

       BERT,全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers,源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制,使得每个token能同时关注其前后文内容,形成双向上下文融合。相较于单向语言模型,BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能,如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇,促使模型基于上下文进行预测,增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性,强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中,每个输入token生成一个输出表示,对于任务不同,输出会用到额外的输出层进行预测。例如,对于完型填空或问答任务,使用每个token对应的输出;对于情感分类任务,则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段,BERT在大量语料上训练后,可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务,构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调,最终完成任务的训练和推理。

TensorFlow 源码大坑(2) Session

       深入探讨TensorFlow源码中的Session机制,揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手,解析其调用栈,解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法,通过初始化调用栈,实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制,揭示了底层实现细节。对比之下,DirectSession作为Session的基类,展示了如何构建Executor并具体运行计算图,为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。

       深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈,揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法,每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作,确保计算图能够正确运行,这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。

       同时,C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角,展示了Session运行机制在底层语言中的实现。通过对比Python和C++端的实现,可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。

       DirectSession作为Session的基类,展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程,可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性,以及如何通过Executor优化计算流程。

       总之,深入研究TensorFlow源码中的Session机制,不仅能够揭示其复杂性,还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略,是理解TensorFlow内核机制的关键。

TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架,其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成:模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换(Converter)和解析(interpreter)。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型,并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理,在端侧设备上进行计算。

       转换部分,主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型,如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成,包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时,`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点,并检查所有算子是否支持,同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式,通常针对 UINT8(范围为 0-)或 INT8(范围为 -~)。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现,确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时,根据指定的输出格式(如 TensorFlow 或 TFLite)进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数,这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数,该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法,实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。