定义模型结构 首先使用 PyTorch 定义一个简单的网络模型: class ConvBnReluBlock(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(3, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, 3) self

用于ONNX的TensorRT后端 解析ONNX模型以使用TensorRT执行. 另请参阅TensorRT文档. 有关最近更改的列表,请参见changelog. 支持的TensorRT版本 Master分支上的开发适用于具有完整维度和动态架构shape支持的TensorRT 7.2.1的最新版本. 对于TensorRT的早期版本,请参考其各自的分支. 完整尺寸+动态架构 在具有动态架构支持的全维度模式下,构建INetwork对象,需要调用以下API: C ++ const auto explic

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的introductory_parser_samples例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python/ ├── common.py ├── introductory_parser_samples │   ├── caffe_resnet50.py │   ├── onnx_resnet50.py │   ├── REA

本系列为新TensorRT的第一篇,为什么叫新,因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章,是关于TensorRT-5.0版本的.好久没写关于TensorRT的文章了,所幸就以新来开头吧~ 接下来将要讲解的TensorRT,将会是基于7.0版本. 7版本开头的TensorRT变化还是挺大的,增加了很多新特性,但是TensorRT的核心运作方式还是没有什么变化的,关于TensorRT的介绍可以看之前写的这两篇: 利用TensorRT对深度学习进行加速 利用TensorRT实现神经网络提速(读取

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(2)-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析,通过对LoadModel函数及NNIE Init函数实现分析,结合上一篇随笔对LoadModel函数参数挖掘,很大程度上能够理解NNIE初始化实现过程,并给其他算法模型在NNIE移植提供参考,下面将给出RFCN Load_Model函数执行过程与NNIE_RFCN参数初始化过程. 1.RFCN Load_Model函数执行过程

前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(4)mobilefacenet.cfg参数配置挖坑解决与SVP_NNIE_Cnn实现分析,目前项目需要对mobilefacenet网络进行.wk的开发,下面给出在.wk生成过程

TensorRT 7.2.1 开发概要(下) 1.2. Where Does TensorRT Fit? 一般来说,开发和部署深度学习模型的工作流要经过三个阶段. Phase 1 is training Phase 2 is developing a deployment solution, and Phase 3 is the deployment of that solution Phase 1: Training 在训练阶段,数据科学家和开发人员将首先陈述他们想要解决的问题,然后决定他们将

前言 如果是C/S专业毕业的或者是学过计算机网络课程的童鞋们,相信大家都知道网络模型的划分,本文首先来聊一聊目前对于B/S结构中,网络模型分解的两种方式. 没错,相信大家看到这个图片的时候就已经明白了,我们今天要讨论的就是这两种模型: 1. OSI 2. TCP/IP OSI 参考模型 OSI常常出现在我们的教学中,或者考试中:这位大神只存在于课本中或者理论教学当中,它的真身从没有现身与实际应用中...所以我们也就不在上面多做介绍. TCP/IP 模型 在现实中,我们常常使用的就是TCP/IP模

导言 Go 基于 I/O multiplexing 和 goroutine 构建了一个简洁而高性能的原生网络模型(基于 Go 的I/O 多路复用 netpoll),提供了 goroutine-per-connection 这样简单的网络编程模式.在这种模式下,开发者使用的是同步的模式去编写异步的逻辑,极大地降低了开发者编写网络应用时的心智负担,且借助于 Go runtime scheduler 对 goroutines 的高效调度,这个原生网络模型不论从适用性还是性能上都足以满足绝大部分的应用场

今天研究了一下k8s的网络模型,该解析基于flannel vxlan+ kubeproxy iptables 模式. 一.Docker 首先分析一下Docker层面的网络模型,我们知道容器是基于内核的namespace机制去实现资源的隔离的.network是众多namespace中的一个,那么如何保证一个节点上容器之间的通信呢?Docker的做法是通过虚拟网桥来桥接虚拟网卡.下面具体解释一下. 首先每一个容器在默认情况下都是在自己的network namespace里面的,也就是说默认情况下它只

一. 实践说明 首先我们先创建一组资源,包括一个deployment和一个service apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx labels: name: nginx spec: selector: matchLabels: name: nginx1 replicas: 1 template: metadata: labels: name: nginx1 spec: nodeName: meizu container

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

说明: 1).本文以TCP的发展历程解析容易引起混淆,误会的方方面面2).本文不会贴大量的源码,大多数是以文字形式描述,我相信文字看起来是要比代码更轻松的3).针对对象:对TCP已经有了全面了解的人.因为本文不会解析TCP头里面的每一个字段或者3次握手的细节,也不会解释慢启动和快速重传的定义4).除了<TCP/IP详解>(卷一,卷二)以及<Unix网络编程>以及Linux源代码之外,学习网络更好的资源是RFC 5).本文给出一个提纲,如果想了解细节,请直接查阅RFC 6).翻来覆去

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012

Web应用网络模型 前言 这篇文章要介绍的是一个常见Web应用基本的过程跟网络模型,当然,对于多数的Client/Server应用也是适用的.延续这个系列文章的风格,只管通俗不管严谨. 概览 总体模型概览图: DNS 用户点开/输入一个链接http://www.qq.com/index.html 之后,浏览器需要先找到www.qq.com这个域名对应的IP地址,因为计算机是通过IP作为门牌号的,而域名你可以认为是这个IP的别名,方便人类记忆使用. 一般来说,浏览器会先询问本地DNS缓存,如果没有

说明: 1).本文以TCP的发展历程解析容易引起混淆,误会的方方面面2).本文不会贴大量的源码,大多数是以文字形式描述,我相信文字看起来是要比代码更轻松的3).针对对象:对TCP已经有了全面了解的人.因为本文不会解析TCP头里面的每一个字段或者3次握手的细节,也不会解释慢启动和快速重传的定义4).除了<TCP/IP详解>(卷一,卷二)以及<Unix网络编程>以及Linux源代码之外,学习网络更好的资源是RFC 5).本文给出一个提纲,如果想了解细节,请直接查阅RFC 6).翻来覆去

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去

目录 课程预习 1.1 课程内容分为三个模块 1.2 换工作面临问题 1.3 课程特色 课时1:技术人职业发展路径 1.1 工程师发展路径 1.2 常见技术岗位划分 1.3 面试岗位选择 1.4 常见面试流程 1.5 面试前的准备工作 1.6 面试考察点 1.7 四类硬技能 课时2:计算机与网络基础 2.1 知识点汇总 2.1.1操作系统(加粗为重点) 2.1.2 网络知识(加粗为重点) 2.2 TCP详解 2.2.1 三次握手建联 2.2.2 四次挥手断连 2.3 设计模式详解 2.3.1 单

前言 在本系列的前三篇中,我们介绍了弹性伸缩的整体布局以及HPA的一些原理,HPA的部分还遗留了一些内容需要进行详细解析.在准备这部分内容的期间,会穿插几篇弹性伸缩组件的最佳实践.今天我们要讲解的是 cluster-proportional-autoscaler .cluster-proportional-autoscaler是根据集群中节点的数目进行Pod副本数水平伸缩的组件,这个组件的产生主要是为了解决集群的核心组件负载弹性的问题.在一个Kubernetes集群中,除了APIServer等耳