用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移…

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.…

  利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章<TensorFlow 增加自定义运算符>).由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换.运算符参数选项.多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的…

flask部署深度学习模型 作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量.灵活.扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架. 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低.但是线上任务通常需要异步.高并发等需求,本文总结一些在日常使用过程中所常用的技巧. 一.前沿 异步和多线程有什么区别?其实,异步是目的,而多线程是实现这个目的的方法.异步是说,A发起…

深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经途径. 目前大部分表现优异的AI应用都使用了深度学习技术,引领了第三次人工智能的浪潮. 一. 深度学习的概念 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法. 其属于机器学习的范畴,可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络.它的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征. 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它…

https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/85272575 Opencv调用深度学习模型 2018年04月13日 15:19:54 TiRan_Yang 阅读数:1150更多 个人分类: TensorFlowPython深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.ne…

概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone构建一个全新的应用程序! 介绍 想象一下,在不需要深入了解机器学习的情况下,使用最先进的机器学习模型来构建应用程序.这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…