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深度学习之 4 深度学习框架
作者：Gausst松鼠会 | 2024-04-09 03:36:46
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深度学习框架
本文是接着上一篇深度学习之 3 线性模型_水w的博客-CSDN博客
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深度学习框架
深度学习框架是一种 接口 、 库 或 工具 ，利用 预先构建和优化好的组件 集合定义模型。
- 一个良好的深度学习框架应具备的关键特性：
✓ 性能优化✓ 易于理解和编码✓ 良好的社区支持✓ 并行处理以减少计算✓ 自动计算梯度
- 框架核心组件：
◼ 张量◼ 基于张量的操作◼ 计算图◼ 自动微分工具◼ BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包
一、核心组件
- 框架核心组件：
◼ 张量◼ 基于张量的操作◼ 计算图◼ 自动微分工具◼ BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包
核心组件-张量
张量是深度学习框架中最核心的组件，Tensor实际上就是一个多维数组。
Tensor对象具有3个属性：
• rank
：
number of dimensions
• shape: number of rows and columns
• type: data type of tensor's elements
核心组件-基于张量的操作
张量的相关操作：
•
类型转换
：字符串转为数字、转为64（32）位浮点类型（整型）等。
•
数值操作
：按指定类型与形状生成张量、正态（均匀）分布随机数、设置随机数种子。
•
形状变换：
将数据的shape按照指定形状变化、插入维度、将指定维度去掉等。
•
数据操作：
切片操作、连接操作等。
•
算术操作
：求和、减法、取模、三角函数等。
•
矩阵相关的操作：
返回给定对角值的对角tensor、对输入进行反转、矩阵相乘、求行列式…
核心组件-计算图
计算图结构 ：
• 用不同的
占位符
（*，+，sin
）构成操作结点，以字母
x
、
a
、
b
构成变量结点。
• 用有向线段将这些结点连接起来，组成一个表征运算
逻辑关系
的清晰明了的“图”型数据结构
核心组件-自动微分工具
计算图带来的一个好处是让模型训练阶段的梯度计算变得 模块化 且更为 便捷 ，也就是 自动微分法 。◼ 自动微分Forward Mode：给定函数声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Gausst松鼠会/article/detail/390040推荐阅读
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