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从零认识XLA
初识XLA XLA的全称是Accelerated Linear Algebra，即加速线性代数。作为一种深度学习编译器，长期以来被作为Tensorflow框架的一个试验特性被开发，历时至今已经超过两三年了，随着Tensorflow 2.X的发布，XLA也终于从试验特性变成了默认打开的特性。此外， Pytorch社区也在大力推动XLATensorFlow XLA优化与Memory
TensorFlow XLA优化与Memory XLA概述 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器与移动平台上的速度，内存使用率与可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验，针对新硬件TensorFlow XLA优化原理与示例
TensorFlow XLA优化原理与示例 XLA概述 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器和移动平台上的速度，内存使用率和可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验，针对新硬XLA优化实例
XLA优化实例 XLA概述 纠错 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器和移动平台上的速度，内存使用率和可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验，针对新硬件加速器尝试X【机器学习】Tensorflow 2.4.1 + CUDA 11.1.0 + cuDNN 8.1.1 环境配置踩坑一则
第一个坑 Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set 相关帖子 Github #44683 原因 Tensorflow 2.4版本新特性所致 解决办法 实际上这个问题可以忽略，看看2.4版本的release就一目了然，并不是很多博客说的版本对应问题，回退到老版本治标不治本。 如果需要用XLNot creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set TypeError: 'module' object is
2021-02-26 22:54:13.146272: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1406] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 2989 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050, pci bus id: 0000:01:TensorFlow XLA加速编译器
TensorFlow XLA加速编译器 加速线性代数器（Accelerated linear algebra，XLA）是线性代数领域的专用编译器。根据 https://www.tensorflow.org/performance/xla/，它仍处于实验阶段，用于优化 TensorFlow 计算。 XLA 可以提高服务器和移动平台的执行速度、内存使用率和可移植性。提供了ap_invoice_distributions_all到xla_ae_lines
来源：https://www.cnblogs.com/benio/archive/2011/01/01/1923697.html select c.code_combination_id, h.je_header_id, l.ae_header_id, l.ae_line_num, te.s深度学习常用指令集合
cudnn7.5.0软链接 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库 cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7 #删除原有动态文件 sudo ln -s libcudnn.so.7.5.0 libcudnn.so.7 #生成软衔接（注意这里要和自己下载的cudnn版本对应，可以在怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU
查看keras认得到的GPU from keras import backend as KK.tensorflow_backend._get_available_gpus() Out[28]: ['/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'] 查看更详细device信息 from tensorflow.python.client import device_libimport tensorflow as tfprin