1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建完整的网络模型,但是无法使用迁移学习,而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法,另一种是使用python代码训练好模型,并使用JIT技术,将python模型导出为C++可调用的模型,这里具体介绍第二种.(个人觉得…

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)…

注意:在手机上必须选安装文字转语音引擎“google Text To Speech”地址:http://www.shouji56.com/soft/GoogleWenZiZhuanYuYinYinQingGoogleTexttoSpeech_3864/ 1. 新建一个单元Androidapi.JNI.TTS {*******************************************************} { } { CodeGear Delphi Runtime Library…

一.使用GET调用Phpcms V9指定id页面数据方法 {pc:get sql="SELECT * FROM cmsyou_news WHERE id='55'" cache="3600" return="data"}{loop $data $val}{$val[content]}{/loop}{/pc}   二:直接使用GET标签调用: {PHP $j=$catid;}{pc:get sql="select `d`.`content…

相关资料: 注意:在手机上必须选安装文字转语音引擎“google Text To Speech”地址:http://www.shouji56.com/soft/GoogleWenZiZhuanYuYinYinQingGoogleTexttoSpeech_3864/ 结果总结: XE10.1 + 小米手机5 = 通过测试首先手机上必须安装语音包: 1.“google Text To Speech” (不知为什么我的只发英文) 2.“度秘语音引擎3.0” (中英都可以发音) 3.“科大讯飞语音引擎3…

相关资料: 注意:在手机上必须选安装文字转语音引擎“google Text To Speech”地址:http://www.shouji56.com/soft/GoogleWenZiZhuanYuYinYinQingGoogleTexttoSpeech_3864/ 结果总结: XE10.1 + 小米手机5 = 通过测试首先手机上必须安装语音包: 1.“google Text To Speech” (不知为什么我的只发英文) 2.“度秘语音引擎3.0” (中英都可以发音) 3.“科大讯飞语音引擎3…

通过导入os模块,os设置django的settings文件,配置好django项目的环境,然后执行django.set_up()使环境生效,然后就可以导入模型类,使用增删改查…

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t…

为了调用各种经典机器学习模型,今后你不必重复造轮子了. 刚刚,Facebook宣布推出PyTorch Hub,一个包含计算机视觉.自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,让你调用起来更方便. 有多方便? 图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐,无论是ResNet.BERT.GPT.VGG.PGAN还是MobileNet等经典模型,只需输入一行代码,就能实现一键调用. 厉不厉害! Facebook官方博客表示,PyTorch Hub是一个简易API和工作流程,为复现研究提供了基本构建模块,包含预…

最近项目有个任务,要在windows环境下用VS+OpenCV实现caffe模型的调用,于是在网上找了几个相关的博客跑了几个demo练练手.这些博客写得都很详细,但是有些细节由于版本更新的问题,配置的过程中有些变化,所以自己再发篇博客记录下.目前OpenCV似乎只支持对caffe模型的调用,如果手上有的是pytorch或者tensorflow训练好的模型的话,可以用其他软件转成caffemodel以及protxt文件. 之前尝试过用OpenCV3.2.0,所做的工作如下: 前期的准备工作可以参考…