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背景：
先说一下应用吧，一般我们进行网络训练时，都有一个batchsize设置，也就是一个batch一个batch的更新梯度，能有这个batch的前提是这个batch中所有的图片的大小一致，这样才能组成一个placeholder。那么若一个网络对图片的输入没有要求，任意尺寸的都可以，但是我们又想一个batch一个batch的更新梯度怎么办呢？
操作如下：
先计算梯度：
# 模型部分
Optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1)
gradient = Optimizer.compute_gradients(loss) # 每次计算所有变量的梯度
grads_holder = [(tf.placeholder(tf.float32, shape=g.get_shape()), v) for (g, v) in gradient]# 将每次计算的梯度保存
optm = Optimizer.apply_gradients(grads_holder) # 进行梯度更新
# 初始化部分
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
# 实际训练部分
grads = [] # 定义一个空的列表用于存储每次计算的梯度
for i in range(batchsize): # batchsize设置在这里
x_i = ... # 输入
y_real = ... # 标签
grad_i = sess.run(gradient, feed_dict={inputs: x_i, outputs: y_real}) #梯度计算
grads.append(grad_i) # 梯度存储
# 定义一个空的字典用于存储，batchsize中所有梯度的和
grads_sum = {}
# 将网络中每个需要更新梯度的变量都遍历一遍
for i in range(len(grads_holder)):
k = grads_holder[i][0] # 得到该变量名
# 将该变量名下的所有梯度求和，这里也可以求平均，求平均只需要除以batchsize
grads_sum[k] = sum([g[i][0] for g in grads])
# 完成梯度更新
sess.run(optm,feed_dict=grads_sum)
以上这篇Tensorflow的梯度异步更新示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。