【qqc 全套源码】【Ytex 源码】【tinyos 源码】tensorflow 源码框架

来源:用ai检查源码

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 源码大坑(2) Session
3.从源码build Tensorflow2.6.5的源码记录
4.TFlite 源码分析(一) 转换与量化
5.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
6.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读

tensorflow 源码框架

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。框架在以往的源码预测文章中,虽然提到了“多变量”,框架但通常指的源码是输入变量多,而非输出变量多。框架qqc 全套源码比如,源码我们利用前个时刻的框架[负荷、温度、源码湿度、框架压强]预测接下来个时刻的源码负荷,输入为多变量,框架但输出仅是源码一个变量。

       然而,框架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,Ytex 源码其形状为[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 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,tinyos 源码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。

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10001101源码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)。NX源码

       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。

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`。

[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

       在Mac环境下编译TensorFlow C++源码,需要完成以下步骤,以避免可能的编译问题,确保顺利构建。

       首先,确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools,JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境,以及Bazel工具,TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应,如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。

       接下里,安装依赖,包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装,并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel,通过命令行接受协议,并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下,同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。

       安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码,确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。

       进行编译选项配置,通常在TensorFlow文件夹内运行命令,根据提示选择默认选项。

       开始编译TensorFlow,此过程可能需要较长时间,完成后,应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。

       若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误,这通常与创建软连接有关,无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库,如Eigen3,可参考相关指南。

       编译完成后,可对C++接口进行测试,验证编译过程的正确性。通常情况下,Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。

       最后,编译TFLite,生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项,以完成TFLite的构建。

       总结而言,Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建,需要遵循上述步骤,并确保环境与工具版本的兼容性,以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似,但具体细节可能有所不同。

Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读

       XLA是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,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。

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