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…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

现在新版的Unity(印象中是从5.3开始)已经提供了原生的Json库,以前一直使用LitJson,研究了一下Unity用的JsonUtility工具类的使用,发现使用还挺方便的,所以打算把项目中的Json库换成Unity原生的.在Unity3D开发中Json有什么用呢?下面就来说说Json在Unity中的使用. 一.Json有什么用? Json在Unity中还是挺常用的一种数据格式的.那么,在Unity开发中哪些地方会用到Json呢?我相信没有太多编程经验的人肯定对这个问题比较感兴趣.在Uni…

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S…

var yansir = { //isInteger为true返回的是四舍五入后的整数 num:function(min,max,isInteger){ if(isInteger){ return Math.round(Math.random()*(max-min)+min) } return Math.random()*(max-min)+min }, //产生color color:function(){ var r = Math.floor(Math.random()*255); var…

作者:陈超超 Ant Design Blazor 项目贡献者,拥有十多年从业经验,长期基于.Net技术栈进行架构与开发产品的工作,现就职于正泰集团. 邮箱:timchen@live.com 欢迎各位读者有任何问题联系我,我们共同进步. 背景 目前Blazor中可用的图表组件库主要有以下几个 ant-design-blazor/ant-design-charts-blazor 基于G2Plot mariusmuntean/ChartJs.Blazor 基于ChartJs blazor-cn/Bla…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/319 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 当今的很多AI算法落地,我们都需要依赖特定的机器学习框架,现在比较热门的 AI 工具库如 TensorFlow 和 PyTorch 都出自大厂,并且有很好的生态和资源,借助它们我们可以很…

1.字符串去除左右空格继承形式// 除去左右空格String.prototype.Trim = function() { return this.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, ""); }// 除去左空格String.prototype.LTrim = function() { return this.replace(/(^\s*)/g, ""); } // 除去右空格 String.prototype.RTrim = function() {…

​ 飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发.功能完备. 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架.基础模型库.端到端开发套件和丰富的工具组件于一体. 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能.另外飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库…

http://www.xue63.com/toutiaojy/20180327G0DXP000.html 本文提出一种简单的自然语言推理任务下的神经网络结构,利用注意力机制(Attention Mechanism)将问题分解为可以单独解决的子问题,从而实现了并行化.在斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集上,本文工作取得了极好的效果,并且比之前的工作减少了一个数量级的参数数量,而且模型结构不依赖任何单词顺序信息.延伸模型加入了句子内的Attention以考虑一部分单词词序信息,得到更好的提升效果.…