[TensorFlow] Python ⇔ Protocol Buffers ⇔ GPU/分散コンピューティング - Qiita

[TensorFlow] Python ⇔ Protocol Buffers ⇔ GPU/分散コンピューティング - Qiita

はじめに ディープラーニングのフレームワークTensorFlowは各種処理をProtocol Buffers経由で外だしする...概要を表示 はじめに ディープラーニングのフレームワークTensorFlowは各種処理をProtocol Buffers経由で外だしすることで、PythonとGPU／分散コンピュータとのスイッチングを減らし、計算を効率化しています。 Protocol Buffersは、Googleの分散コンピューティングを支える技術で、言語非依存、プラットフォーム非依存にデータ構造をシリアライズする仕組みです。現在、C++, C#, GO, Java, Pythonがサポートされています。 TensorFlowは、処理をノードとしてグラフを構築し、一気に計算する仕組みになっています。 グラフの例 以下TensorFlowのグラフがProtocol Buffers形式にシリアライズされる様子を見てみたいと思います。 サンプルプログラム TensorFlowで足し算をしてみます。 初期値０で加算１を３回実行します。 im

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