当前位置: 首页 > news >正文

[linux] 静态图和动态图

        动态图(Dynamic Graphs)和静态图(Static Graphs)通常用来描述深度学习框架中模型的构建方式。

静态图(Static Graphs)

        静态图是指模型的计算图在运行前就被定义好并且编译优化的方式。也就是说,模型的结构在执行前已经确定,不会在运行时改变。
        静态图的典型代表是TensorFlow(1.x版本)和Theano。在这些框架中,用户首先定义好计算图,然后通过会话(Session)来运行图中的运算。
        静态图的优点在于它可以进行很多优化,例如内存/计算共享、静态内存计划等,这些优化有助于提高运行效率。
        缺点是调试相对困难,因为图在运行前已经固定,用户不能动态地查看中间变量的值,且对于图的修改具有一定的复杂度。

动态图(Dynamic Graphs)

        动态图则是指模型的计算图在运行时动态构建的方式。也就是说,每次模型运行时都会构建一次图,这使得每次迭代都可以改变图的结构。
        动态图的代表框架有PyTorch和TensorFlow的Eager Execution模式。
        动态图的优点是更加灵活,易于调试,因为可以像普通Python代码那样逐行执行,并且在运行过程中轻松修改图结构或者进行打印、日志记录等操作。
        缺点是可能会牺牲一些运行效率,因为缺少对整个图的全局优化,且每次迭代都要重新构建图。
       

总结:

        静态图更适合于部署在产品环境中的模型,因为它可以提前进行优化,提高执行效率。
动态图更适合于研究和开发阶段,因为它的灵活性可以加速试验过程,使得调试和修改更加简单快捷。

相关文章:

[linux] 静态图和动态图

动态图(Dynamic Graphs)和静态图(Static Graphs)通常用来描述深度学习框架中模型的构建方式。 静态图(Static Graphs) 静态图是指模型的计算图在运行前就被定义好并且编译优化的方式。也就是说&#xff0c…...

1.Spring核心功能梳理

概述 本篇旨在整体的梳理一下Spring的核心功能,让我们对Spring的整体印象更加具体深刻,为接下来的Spring学习打下基础。 本片主体内容如下: Bean的生命周期依赖注入的实现Bean初始化原理推断构造方法原理AOP的实现这里要说明一下,我们这里说到的Spring,一般指的是Spring F…...

活动预告:如何培养高质量应用型医学人才?

在大数据时代与“新医科”建设的背景下,掌握先进的医学数据处理技术成为了医学研究与应用的重要技能。 为了更好地培养社会所需要的高质量应用型医学人才,许多高校已经在广泛地开展面向医学生的医学数据分析教学工作。 在“课-训-赛”育人才系列活动的…...

蓝桥杯算法错题记录-基础篇

文章目录 本文还在跟新,最新跟新时间3/11!!! 格式一定要符合要求,(输入,输出格式)1. nextInt () next() nextLine() 的注意事项2 .数的幂 a^2等3.得到最大长度(最大...&a…...

Java知识点之单例模式

1、单例模式(Binary Search) 单例模式确保某个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。在计算机系统中,线程池、缓存、日志对象、对话框、打印机、显卡的驱动程序对象常被设计成单例。这些应用都或多或少具有资…...

Flutter第三弹:常用的Widget

目标: 1)常用的Widget有哪些?有什么特征? 2)开发一个简单的登录页面。 一、Flutter常用Widget 对于Flutter来说,一切皆Widget. 常用的Widget,包括一些基础功能的Widget. 控件名称功能备注…...

Dynamic Wallpaper v17.4 mac版 动态视频壁纸 兼容 M1/M2

Dynamic Wallpaper Engine 是一款适用于 Mac 电脑的视频动态壁纸, 告别单调的静态壁纸,拥抱活泼的动态壁纸。内置在线视频素材库,一键下载应用,也可导入本地视频,同时可以将视频设置为您的电脑屏保。 应用介绍 Dynam…...

Windows / Mac应用程序在Linux系统中的兼容性问题 解决方案

Linux系统可以通过多种方式提高与Windows或Mac应用程序的兼容性。这里有一些解决方案 Windows应用程序兼容性解决方案: Wine Wine是一个允许Linux和Unix系统上运行Windows应用程序的兼容层。 它不是模拟器,而是实现了Windows API的开源实现。 许多W…...

Net Core 使用Mongodb操作文件(上传,下载)

Net Core 使用Mongodb操作文件(上传,下载) 1.Mongodb GridFS 文件操作帮助类。 GridFS 介绍 https://baike.baidu.com/item/GridFS/6342715?fraladdin DLL源码:https://gitee.com/chenjianhua1985/mongodb-client-encapsulati…...

适用于系统版本:CentOS 6/7/8的基线安全检测脚本

#!/bin/bash #适用于系统版本:CentOS 6/7/8 echo "----------------检测是否符合密码复杂度要求----------------" #把minlen(密码最小长度)设置为8-32位,把minclass(至少包含小写字母、大写字母、数字、特殊…...

Seata源码流程图

1.第一阶段分支事务的注册 流程图地址:https://www.processon.com/view/link/6108de4be401fd6714ba761d 2.第一阶段开启全局事务 流程图地址:https://www.processon.com/view/link/6108de13e0b34d3e35b8e4ef 3.第二阶段全局事务的提交 流程图地址…...

英飞凌电源管理PMIC的安全应用

摘要 本篇文档主要用来介绍英飞凌电源管理芯片TLF35584的使用,基于电动助力转向应用来介绍。包含一些安全机制的执行。 TLF35584介绍 TLF35584是英飞凌推出的针对车辆安全应用的电源管理芯片,符合ASIL D安全等级要求,具有高效多电源输出通道&…...

快速在Linux系统安装MySQL

虚拟机使用docker安装MySQL 使用docker拉去镜像 查看mysql的镜像 docker search mysql拉去mysql镜像 docker pull mysql查看下载的镜像 docker images启动容器 docker start mysql进入MySQL容器 docker exec -it mysql /bin/bash登录mysql mysql -u root -p检查是否进入…...

数据库相关理论知识(有目录便于直接锁定相关知识点+期末复习)

一,数据模型,关系型数据模型,网状模型,层次模型 1.数据库模型是用来描述和表示现实世界中的事物、概念以及它们之间的关系的工具,但是并不是越专业越好,还要平衡它的模型的复杂性、通用性和成本效益等因素…...

NCC环境配置

一、后端配置 1.安装eclipse汉化插件 2.安装svn插件...

用python实现Dubins曲线生成

Dubins曲线是连接两个具有指定方向和位置的点的最短路径,其中路径受到固定曲率约束(如车辆的转向限制)。Dubins曲线常用于机器人路径规划、车辆轨迹规划等领域。 Dubins曲线可以分为三种类型:CCC (Curve-Curve-Curve), CCL (Curv…...

智能技术上的“是”并不代表具体领域的“应该”

技术上的“是”并不代表具体领域的“应该” 。技术上的“是”仅仅是指某种方法或技术在实践中是否可行或有效,而不涉及是否该采取这种方法或技术。决定是否采取某种方法或技术还需要考虑伦理、法律、可行性等其他方面的因素。技术的发展可能会有各种可能性&#xff…...

永热爱 敢向前 | Paraverse平行云的2023 年终总结

永热爱,敢向前 值此新年,回顾2023,仅以此句,献给所有XR产业信仰者 2023 年,是XR产业技术和场景承上启下的关键之年 在这场波澜壮阔的技术潮中 「Paraverse平行云」踏浪前行 已是第八个年头,让我们一起…...

c/c++的内存分配,详细说一下栈、堆和静态存储区

栈区(Stack):由编译器自动分配和回收,栈中存放函数调用的相关信息,栈帧(记录函数的栈帧开始的位置),参数,局部变量,返回地址。其操作方法类似于数据结构中的栈…...

每日构造题训练——C. Divan and bitwise operations

每日构造题训练 题目链接: 题目传送门 前置知识: 按位或运算 一、题意: 1 1 1、 有一个长度为 n n n的但是元素未知的数组 a a a, 给定 m m m个约束&#xff0c;每个约束都有 l , r , x l, r, x l,r,x, 并且满足 1 ≤ l ≤ r ≤ n , 1 ≤ x < 2 30 , a [ l ] ∣ a [ l 1 …...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制

文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...

【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作

080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 核心…...

【Oracle】分区表

个人主页&#xff1a;Guiat 归属专栏&#xff1a;Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

【Linux】自动化构建-Make/Makefile

前言 上文我们讲到了Linux中的编译器gcc/g 【Linux】编译器gcc/g及其库的详细介绍-CSDN博客 本来我们将一个对于编译来说很重要的工具&#xff1a;make/makfile 1.背景 在一个工程中源文件不计其数&#xff0c;其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中&#xff0c;mak…...

Vue ③-生命周期 || 脚手架

生命周期 思考&#xff1a;什么时候可以发送初始化渲染请求&#xff1f;&#xff08;越早越好&#xff09; 什么时候可以开始操作dom&#xff1f;&#xff08;至少dom得渲染出来&#xff09; Vue生命周期&#xff1a; 一个Vue实例从 创建 到 销毁 的整个过程。 生命周期四个…...

uniapp 集成腾讯云 IM 富媒体消息(地理位置/文件)

UniApp 集成腾讯云 IM 富媒体消息全攻略&#xff08;地理位置/文件&#xff09; 一、功能实现原理 腾讯云 IM 通过 消息扩展机制 支持富媒体类型&#xff0c;核心实现方式&#xff1a; 标准消息类型&#xff1a;直接使用 SDK 内置类型&#xff08;文件、图片等&#xff09;自…...