现代深度学习框架构建问题之深度学习通用架构的定义如何解决

简介: 现代深度学习框架构建问题之深度学习通用架构的定义如何解决

问题一:在进行SQL调优时,需要注意哪些问题?


在进行SQL调优时,需要注意哪些问题?


参考回答:

需要注意避免全表扫描、合理使用索引、减少数据的返回量、优化查询语句等。同时,还需要注意ORM框架的使用,避免在批量操作时产生过多的内存占用。对于大数据量的查询,还需要考虑分页查询等策略来减少单次查询的数据量。


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问题二:TinyDL-0.01与DeepLearning4和DJLJ有什么不同?


TinyDL-0.01与DeepLearning4和DJLJ有什么不同?


参考回答:

TinyDL-0.01与DeepLearning4J相比更加极简,基本上零依赖,且全栈实现,从最底层的张量运算到最上层的应用案例都包括在内,而DeepLearning4J则是一个全栈的实现,但技术栈相对复杂庞大,且依赖过多复杂科学计算的三方库。

TinyDL-0.01是一个全栈实现的轻量级深度学习框架,而DJL则只是一套面向深度学习的Java高层次的接口,并没有任何真正的实现,最终是运行在TensorFlow或PyTorch深度学习引擎上的。


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问题三:TinyDL-0.01有哪些特点?主要用于什么?


TinyDL-0.01有哪些特点?主要用于什么?


参考回答:

TinyDL-0.01的特点包括极简(基本上零二三方依赖)、全栈(从最底层的张量运算到最上层的应用案例都涵盖)、分层易扩展(每一层的实现都包括了核心概念和原理且层边界清晰)。然而,它的功能相对简陋且性能可能较差。

主要用于入门学习使用,帮助学习者从底层工程角度了解深度学习的原理以及简单的实现。


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问题四:深度学习通用架构是什么样的?


深度学习通用架构是什么样的?


参考回答:

先来看下chatGPT是如何回答这个问题的:

这里也具体参考当下最流行的深度学习框架PyTorch,大体分成四层(来自知乎):


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问题五:TinyDL的整体架构是什么样的?


TinyDL的整体架构是什么样的?


参考回答:

TinyDL的秉承简洁分层清晰的原则,并参考了通用的分层逻辑,整体的结构如下:

从下至上保持严格的分层逻辑:

1、ndarr包:核心类 NdArray,底层线性代数的简单实现,目前只实现CPU版本,GPU版本需要依赖庞大的三方库。

2、func包:核心类Function与Variable 分别是抽象的数学函数与变量的抽象,用于在前向传播时自动构建计算图,实现自动微分功能,其中Variable对应PyTorch的tensor。

3、nnet包:核心类Layer与Block表示神经网络的层和块,任何复杂的深度网络都是依赖这些Layer与Block的堆叠而层。实现了一些常用的cnn层rnn层norm层以及encode与decode的seq2seq架构等等。

4、mlearning 包:机器学习的通用组件的表示,深度学习是机器学习的一个分支,对应更广泛的机器学习有一套通用的组件,包括数据集,损失函数,优化算法,训练器,推导器,效果评估器等。

5、modality 包:属于应用层的范畴,目前深度学习主要应用任务图形图像的视觉,自然语言处理以及强化学习三部分,暂时还没有相应的领域的实现,希望在0.02版中实现GPT-2等原型。

6、example包:一些简单的能跑通的例子,主要包括机器学习的分类和回归两类问题,有曲线的拟合,螺旋曲线的分类,手写数字的识别以及序列数据的预测。接下来就从下至上,全栈式地简答串一下每层涉及的核心概念和简单实现。


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