推理(Inference)与预测(Prediction)

【推理(Inference)与预测(Prediction)】的更多相关文章

使用TensorRT集成推理inference

使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成进行推理测试. 使用ResNet50模型对每个GPU进行推理,并对其它模型进行性能比较,最后与其它服务器进行比较测试. ResNet-50 Inference performance: Throughput vs Batch size 在每个GPU上使用不同的批处理大小(从1到32)运行带有预训练的ResNet50模型的吞吐量测试. 图1显示了吞吐量(帧/秒)的结果. 结果在gpu和潜伏期(在右纵轴上表示)上是一致的. Fi…

MATLAB时间序列预测Prediction of time series with NAR neural network

具体请参考:http://lab.fs.uni-lj.si/lasin/wp/IMIT_files/neural/nn05_narnet/ 神经网络预测时间序列数据,有三种模型, 这里是给出的是第二种NAR,即只有时间序列数据y(t),没有x(t).具体训练和预测matlab代码如下: format compact % data settings N = 249; % number of samples Nu = 224; % number of learning samples y = Dat…

Paddle Inference原生推理库

Paddle Inference原生推理库深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…

inference和learning

一开始对于机器学习,主要是有监督学习,我的看法是: 假定一个算法模型,然后它有一些超参数,通过喂多组数据,每次喂数据后计算一下这些超参数.最后,数据喂完了,参数取值也就得到了.这组参数取值+这个算法,就是模型文件,后续能够用来预测,也就是直接用这个算法+这个参数取值的组合,能投入实际使用,做分类/回归. 但是后来出现了inference,以及指出和learning是不同的过程.这就有点让人发晕了.learning是啥?inference是啥?learning不是inference的一种吗? 好吧…

What are definitions of Model, Inference and Algorithm and its associations ?

1.拿初中的二元一次方程来说明: 1.1)说model就好比一元二次方程,它是个方程模型: 1.2)再说inference是求解该方程的某种方法--加减消元法(重在推理): 1.3)最后说algorithm是我们具体的求解步骤. 2.一篇完整的学术论文阐述内容顺序为: 2.1)模型Model(你建立的,the most important and difficult) 2.2)推理Inference (推理步骤,建立在该模型之上的解决某问题的思路) 2.3)算法Algorithm(基于上述推理内…