目录 前言 准备工作 构造 InferenceSession 对象 & 初始化 让模型 Run 总结 前言 在上一篇博客中:[推理引擎]ONNXRuntime 的架构设计,主要从文档上对ONNXRuntime的执行流程进行了梳理,但是想要深入理解,还需从源码角度进行分析. 本文以目标检测模型NanoDet作为分析的基础,部分代码主要参考:超轻量级NanoDet MNN/TNN/NCNN/ONNXRuntime C++工程记录 - DefTruth的文章 - 知乎,在此表示感谢! 准备工作 Ort

「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化.它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案. 换个角度,如果你想用摄像头来实现某些智能化监控.预警等,那么「视频结构化」可能就是你要用到的技术方案. 不过,也不一定需要自己去实现,因为各个芯片厂商可能都提供了类似的流程框架: 寒武纪 CNStream NVIDIA DeepStream 以上个人没用过,简单看了下,都受限于只能用厂商自家的芯片.个人经验来说,一般硬件还是需要多家可选的

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的

MindSpore模型推理 如果想在应用中使用自定义的MindSpore Lite模型,需要告知推理器模型所在的位置.推理器加载模型的方式有以下三种: 加载本地模型. 加载远程模型. 混合加载本地和远程模型. 加载模型 方式一:加载并初始化本地模型. 加载模型. Assets目录 MLCustomLocalModel localModel = new MLCustomLocalModel.Factory("yourmodelname") .setAssetPathFile("

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程.    Tengine 同 ncnn 一样,也是优秀的端侧推理框架,前面写过一篇<ncnn 模型转换及量化流程>,有兴趣的同学可以查阅.   下面开始. 1.编译 Tengine Tools    CmakeList.txt 中打开 CONVERT_TOOL 和 QUANT_TOOL

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 KL 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    前面已经写过一篇<[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>,有兴趣的同学可以查阅.这是上一篇的续集,也是量化实现详解的第二篇.    量化背景就不多做介绍了,之前的文章中也说的比较多了,直接开始吧. 1.KL

引言 天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持

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

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 min-max 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    Tengine 是 OpenAILab 开源的优秀端侧深度学习推理框架,其核心主要由 C 语言实现,包裹的功能代码嵌套了 C++.量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengin

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下ACIQ 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.   这是量化实现的第三篇,前面还有一.二,有兴趣的同学可以查阅   (1) <[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>:    (2)<[模型推理]量化实现分享二:详解 KL 对称量化算法实现>;  

作者:王博文 | 旷视 MegEngine 架构师 一.背景 对于深度学习框架来说,网络的训练/推理时间是用户非常看中的.在实际生产条件下,用户设计的 NN 网络是千差万别,即使是同一类数学计算,参数也各不相同.如果没有针对性的优化,框架就完全丧失竞争力.因此,在一类数学计算中,开发者们会开发多种高效的算法,分别适用于不同的参数,以保证网络的性能.接下来开发者们需要解决一个新问题,当计算参数确定以后,如何让最快的算法执行该计算. 大部分框架靠先验的经验选择算法,MegEngine 亦总结有优秀的

今天和大家分享的是webgl渲染树形结构的流程.用过threejs,babylonjs的同学都知道,一个大模型都是由n个子模型拼装而成的,那么如何依次渲染子模型,以及渲染每个子模型在原生webgl中的流程是怎样的呢,我就以osg框架为原本,为同学们展示出来. 首先介绍osg框架,该框架是基于openGL的几何引擎框架,目前我的工作是将其翻译成为webgl的几何引擎,在这个过程中学习webgl原生架构的原理和工程构造方式,踩了各种坑,每次爬出坑都觉得自己又强大了一点,呵. 闲话少叙,切入正题,首先

ONNXRuntime,深度学习领域的神经网络模型推理框架,从名字中可以看出它和 ONNX 的关系:以 ONNX 模型作为中间表达(IR)的运行时(Runtime). 本文许多内容翻译于官方文档:https://onnxruntime.ai/docs/reference/high-level-design.html ,并适当地添加一些自己的理解,由于对ONNXRuntime的认识还不够深入,因此可能会存在一些错误,希望多多指正,深入交流. 特色: 在不同平台上,最大限度地.自动地使用定制的加速器

摘要:MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台,该IDE上功能很多,涵盖面广,可以进行包括网络模型训练.移植.应用开发.推理运行及自定义算子开发等多种任务. 本文分享自华为云社区<使用MindStudio进行Pytorch离线推理全流程>,作者:yd_281378454. 1 MindStudio环境搭建 本次实验在MindStudio上进行,请先按照教程配置环境,安装MindStudio. MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的A

https://blog.csdn.net/varyall/article/details/81173326 如今在银行.消费金融公司等各种贷款业务机构,普遍使用信用评分,对客户实行打分制,以期对客户有一个优质与否的评判.但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类! A卡(Application score card)申请评分卡 B卡(Behavior score card)行为评分卡 C卡(Collection score card)催收评分卡 评分机制的区别在于: 1.使用的时间不同

第二章 模型开发流程&好坏样本定义 2.1模型开发流程 2.1.1 评分模型流程图 2.1.2流程图阐述 该小结提出了一些数据指标,如果不明白没有关系,往后的文章笔者会一个个地解释这些指标的含义和计算方法 数据获取:获取建模所需要的数据,一般分为内部为外部数据,内部数据例如贷款公司内部搜集存储的客户信息,例如客户在平台内部的登陆.注册.消费信息等,外部数据一般有第三方数据,例如人行征信报告.一些第三方机构提供的多头借贷等 EDA与数据描述,EDA全称explore data analysis,目

一. DL模型落地步骤 一般情况下,一个DL任务落地的流程一般包含训练和部署两大部分,具体细分我认为可以分为以下几个步骤: 1. 明确任务目标:首先要明确我们最终要达到一个什么样的效果,假设我们的DL模型是一个函数y=f(x), 送入一张图片x后,模型需要吐出来一个什么样的y(基于此区分不同任务,如分类.检测或分割),然后这个y是否符合预期应该如何评价(评价指标,如recall或precision),eg.: 我们需要一个模型可以将街景图片中的行人数量统计出来.这个时候我们一般会有几个相对较优的

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

上面一篇文章中探讨了玻尔兹曼分布的起源: 在不清楚目标的真实分布,也不知道样本分布的时候,假设任意输入与输出组合都是同样可能发生的,这样是最公平,最无偏的先验. 因为无法直接统计出给定任意一种输入x,各种y出现的概率,所以把题目转换一下,与其直接求p(y|x),不如假设概率都是由一个能量函数E来决定,之后拟合E(x),同时调查p(y|E)需要满足怎样的形式. softmax函数中,E是由最后一层特征经过线性变换W·u得来的,因为神经网络的通用拟合性,可以看做能量E(x)实际上可以满足任何函数形式

一．问题描述 1.1文本建模相关 统计文本建模的目的其实很简单:就是估算一组参数,这组参数使得整个语料库出现的概率最大.这是很简单的极大似然的思想了,就是认为观测到的样本的概率是最大的.建模的目标也是这样,下面就用数学来表示吧.一开始来说,先要注意假设了一些隐变量z,也就是topic.每个文档都符合一个topic的分布,另外是每个topic里面的词也是符合一个分布的,这个似然是以文档为单位的.极大似然式子全部写出来是下面的样子的其中的M表示文档个数.其中的α,就是每个文档符合的那个topic分布