使用TVM将深度学习模型编译为WebGL TVM带有全新的OpenGL / WebGL后端! OpenGL / WebGL后端 TVM已经瞄准了涵盖各种平台的大量后端:CPU,GPU,移动设备等.这次,添加了另一个后端:OpenGL / WebGL. OpenGL / WebGL使能够在未安装CUDA的环境中利用GPU.在浏览器中使用GPU的方法. 后端允许以3种不同的方式使用OpenGL / WebGL: 本地OpenGL:可以将深度学习模型编译为OpenGL,完全使用Python在本地计算机…

目录 前言 准备模型 版本问题 精度问题 加载tflite模型 编译模型 在python上运行模型进行测试 加载输入数据 运行四连 优化(Autotune) 注: 前言 TVM的编译与优化主要有两种方法,一种是通过tvmc命令行,另一种是通过python. tvmc编译出来的模型,在后面c++推理的时候读取不进来,可能是我使用的c++方法与tvmc的模型对应不上导致的,因此本文暂时不讲这种方法,其使用方法可以在官方文档中找到. python方法虽然不如tvmc灵活,但也挺简单的,本文将对该方法进…

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无用 本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. 本文是mace学习的第二步,如何撰写Yaml文件,将pb模型部署到该文件中进行编译.若环境尚未搭建完毕的同学请看第一篇环境搭建,编译出的库在安卓中如何使用请浏览第三步即mace工程化. MACE(1)-----环境搭建:https://www.cnblogs.com/missidiot/p/948…

最新版本6sV2.1模型是通过FORTRAN95编写的,2017年11月代码编写完成,2018年11月发布在模型官网上.通常我们在使用过程中都是调用模型的.exe可执行文件,而下载下来的是FORTRAN源码,从源码到.exe我们需要经历一道编译的工作,如果不是特别熟悉可能会走很多弯路,目前网上关于编译的教程也是良莠不齐,参考一些教程,在自己的摸索下,在Win 10环境下成功的编译了6sV2.1FORTRAN源码. 编译过程主要有两步组成:1编译器下载与安装,2编译 1编译器下载与安装 FORTR…

编译遇到的问题很多.网上的文章往往是记录遇到的报错,贴上对应的解决. 而实际的环境,如操作系统,安装的软件必然有差异,所以,更重要的是,如何找到解决方法(不担保按步骤做可以编译成功),并将过程自动化. 安装php-dev apt-get install php5-dev 安装phpize.autoconf.php-config等configure安装需要的命令 configure 安装三步曲 (configure,make,install三步) 先进入php源码目录 ./buildconf --…

channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). 对2D数据来说,"channels_last"假定维度顺序为 (rows,cols,channels), 而"channels_first"假定维度顺序为(channels, rows, cols). 对3D数据而言,"channels_last"…

MD与/MT编译 1./MD是动态库链接方式编译 (DEBUG版本是/MDd) 2./MT是静态库链接方式编译 (DEBUG版本是/MTd) 编译器不会检查到的问题 我今天遇到的记录下来 当你调用第三方库的时候 你编译的第三方库是MD方式编译的 那么你的调用程序编译的时候运行库 也应该和第三方库对应 否则就像我今天遇到的情况一样 整体大部分代码没问题,说不定某个情况下就出问题了 就比如如下这段代码: 我主程序使用的是MT运行库方式连接编译 整体大部分都没问题 然而执行到这个循环体中的时候 未知次…

TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈  本文对TVM的论文进行了翻译整理 深度学习如今无处不在且必不可少.这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统,比如 TensorFlow.MXNet.Caffe 和 PyTorch.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中…

桥接PyTorch和TVM 人工智能最引人入胜的一些应用是自然语言处理.像BERT或GPT-2之类的模型及其变体,可以获住足够多的文本信息. 这些模型属于称为Transformers的神经网络类体系结构. HuggingFace transformers library是实现最受欢迎的库之一. 与已经高度优化的实现的卷积模型或LSTM相比,对于Transformers而言,情况并非如此.本文探索TVM如何填补空白.分两个步骤进行操作: 首先,在TVM上,使用BERT inference推理和调优…

TVM 高效保护隐私 ML 这篇文章描述了Myelin,一个在值得信赖的硬件飞地中保护隐私的机器学习框架,以及TVM如何使Myelin快速.关键的想法是,TVM,不像其它流行的ML框架,将模型编译成轻量级,优化,免费依赖库,可以适应资源有限利用. 尝试创建保护隐私的ML模型!查看 TVM可用的repo示例代码. 目的:隐私保护ML 机器学习模型受益于庞大而多样化的数据集.遗憾的是,使用此类数据集通常需要信任集中数据聚合器或计算提供商.对于敏感的应用程序,如医疗保健和金融,这是不可取的,因为可能会…