plaidml:PlaidML是使深度学习在任何地方都可以工作的框架 源码

一个使深度学习无处不在的平台。 | | | | | 给我们的用户 首先,我们要感谢您选择PlaidML。 无论您是新用户还是多年经验的老手,我们都非常感谢您花时间修改我们的源代码,向我们发送反馈信息并改善我们的代码库。 没有您,PlaidML真的不会是一样的。 我们从用户那里收到的反馈表明,对性能,可编程性和可移植性的需求不断增长。 在过去的几个月中,我们一直在重组PlaidML以解决这些需求。 以下是最大变化的摘要: 自从2019年初发布以来,我们已经采用了 ,这是一种可扩展的编译器基础结构,已在全行业范围内采用.MLIR使得将新的软件和硬件集成到我们的编译器堆栈中变得更加容易,并且更容易为我们的优化编写优化编译器。 我们已经在了广泛的研究, 是PlaidML中的低级中间表示。 Stripe包含的优化可以极大地提高我们的编译器的性能。 在开始决定使用MLIR之前开始进行Stri