Tensorflow構(gòu)建原型內(nèi)核和高級(jí)可視化

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我們都知道Python效率是很低的，為了提高計(jì)算的效率，Tensorflow中的內(nèi)核操作完全是用C++編寫(xiě)的。但是用C++編寫(xiě)Tensorflow內(nèi)核是一件非常痛苦的事情。所以我們?cè)诨ㄙM(fèi)數(shù)小時(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)核之前，首先應(yīng)該盡快進(jìn)行Python的原型設(shè)計(jì)，雖然這效率不高，但是這會(huì)提高編寫(xiě)C++版本Tensorflow內(nèi)核效率。

  1、用Python構(gòu)建原型內(nèi)核

前面我說(shuō)過(guò)如何使用tf.py_func（），它是可以將任何一段Python代碼轉(zhuǎn)換為T(mén)ensorflow操作?，F(xiàn)在我們?cè)赥ensorflow中將一個(gè)簡(jiǎn)單的ReLU非線性內(nèi)核實(shí)現(xiàn)為Python操作，代碼實(shí)現(xiàn)如下。

當(dāng)然上述實(shí)現(xiàn)的效率是非常低效的，只對(duì)原型有用。因?yàn)镻ython代碼是不可以并行化，并且不能在GPU上運(yùn)行。如果我們嘗試新的想法，一旦用Python驗(yàn)證工作了，我們肯定會(huì)迫不及待地把它寫(xiě)成一個(gè)C++內(nèi)核版本。

2、Tensorflow高級(jí)可視化

在實(shí)踐中，我們通常使用Python ops在Tensorboard上進(jìn)行可視化。例如我們?cè)跇?gòu)建圖像分類模型時(shí)，希望在訓(xùn)練期間可視化模型預(yù)測(cè)的情況。Tensorflow允許用tf.summary.image（）函數(shù)可視化圖像。

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