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텐서 플로우 백서에 고유점이 사용되었다고 언급되어 있습니다. 고유가 어떻게 선택되었는지 공개적으로 설명하고 있으며, 텐서 흐름 C++에서 고유성을 사용하려는 동기가 있습니까?tensorflow C++에 대한 고유성은 얼마나 중요합니까?
A
답변
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처음에는 Eigen을 사용하는 주요 기능 중 하나가 Eigen은 매우 최적화 된 매트릭스 제품 커널이기 때문에 다른 모든 경쟁 업체는 일부 BLAS 라이브러리에 연결되어야하기 때문에 생각합니다. 게다가 Eigen의 제품 커널 코드는 저수준의 내부 커널에 쉽게 접근 할 수있는 C++로되어있어 필요에 맞게 조정 및 확장하기가 쉽습니다. 이 방법으로 Google은 순수한 헤더 전용 방식으로 높은 CPU 성능을 갖춘 Tensor 모듈을 개발할 수있었습니다. CUDA와 SyCL을 통한 OpenCL에 대한 지원은 나중에 나왔습니다. 초기 선택을 유도 한 Eigen의 내장 기능이 아닙니다.
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이것은 고유 코드를 자세히 살펴볼 때 내가 보게되는 것에 맞춰 주셔서 감사합니다. 행렬 조작은 blas 외부가 아니라 매우 눈에.니다. 정말로 흥미 있고 깊은 발굴에 대한 동기. –
아르마딜로도 머리글입니다. – dani
tensorflow는 Eigen의 Tensor 모듈을 사용합니다 (주로 tensorflow의 주 저자가 관리합니다). 나는 armadillo에 대한 경험이 없으며 왜 Eigen을 선택했는지 알지 못합니다. 나는 그가 Eigen의 모듈로서 tensorflow를 통합하는 것이 가능한지 한 번 물었다는 것을 알고있다. (우리가 거절 한 것은 Eigen의 범위를 벗어 났기 때문이다.) – chtz
안녕하세요 - 저는 과거에는 아마 딜 요를 헤더로 생각해 왔으며 오랫동안 그런 식으로 사용 해왔습니다. 그것은 괜찮 았지만 2014 년에 프로젝트에 blas, openblas 등을 설치하지 않고 행렬 반전을 수행하지 않았습니다. 단지 행렬 반전 헤더 만 수행하도록 홀수 상황을 추가했습니다. 최근의 아르마딜로 버전은 헤더 만 언급하는 것에서 벗어나 오픈 블라스 등의 라이브러리 설치와 함께 간다. –