继上一篇计划的实践项目,这篇记录我训练模型相关的工作. 首先要确定总体目标:训练一个pytorch模型,CIFAR-100数据集测试集acc达到90%:部署后推理效率达到50ms/张, 部署平台为window10+3050Ti+RX5800h. 训练模型的话,最好是有一套完备的代码,像谷歌的models,FB的detectron2,商汤的mm系列等等框架,这些是建立在深度学习框架tf或pth基础上的进一步封装,提供一些更高级的写好的模块可以调用,如Resnet.FPN..proposal.NMS

扩展手写数字识别应用 识别并计算简单手写数学表达式 主要知识点 了解MNIST数据集 了解如何扩展数据集 实现手写算式计算器 简介 本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例.本文的应用是基于前文"手写识别应用入门"中的基础应用进行扩展实现的.本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程.并且本文将演示如何利用Visual Studio Tools for AI进行批量推理,以便利用底

AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出来的模型开始,和大家一起入门手写体识别. 在本教程结束后,会得到一个能用的AI应用,也许是你的第一个AI应用.虽然离实际使用还有较大的距离(具体差距在文章后面会分析),但会让你对AI应用有一个初步的认识,有能力逐步搭建出能够实际应用的模型. 建议和反馈,请发送到 https://github.com

作为战略新兴产业,人工智能已经开始广泛应用于多个领域.近几年,科技公司.互联网公司等各领域的企业纷纷布局自动驾驶.那么,自动驾驶技术究竟发展得如何了?日前,华为云携手上海交通大学创新中心举办的华为云人工智能大赛·无人车挑战杯(以下简称无人车挑战杯大赛)正在如火如荼地进行中. 此次大赛的难点之一在于无人车检测算法的开发.在开发过程中,参赛者需要自行采集交通灯.自动泊车位等图片数据,然后进行数据的预处理.标注,最后完成检测算法的开发并部署至无人车. 面对上述难点,华为云为选手提供了面向开发者的华为云

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩 作为战略新兴产业,人工智能已经开始广泛应用于多个领域.近几年,科技公司.互联网公司等各领域的企业纷纷布局自动驾驶.那么,自动驾驶技术究竟发展得如何了?日前,华为云携手上海交通大学创新中心举办的华为云人工智能大赛·无人车挑战杯(以下简称无人车挑战杯大赛)正

英文链接:https://mlflow.org/docs/latest/models.html 本文链接:https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11946260.html 一个MLflow模型是打包机器学习模型的基本格式,可以方便的应用到不同下游工具,例如实时RESTful服务或者批量推理的Apache Spark.这个格式定义了一系列规范,让你的模型可以被不同的下游工具使用. 存储格式 每个MLflow模型都是一个包含各种文件的目录,根目录包含一个MLmode文

英文链接:https://mlflow.org/docs/latest/tutorial.html 本文链接:https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11943280.html 这篇教程展示了如何: 训练一个线性回归模型 将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式 将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测 这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集,主要用于根据红酒的PH值,酸度,残糖量等指标来评估红酒的质量. 我们会用到什么? 如果使用的是MacOS,官方

前言 AWS Sagemaker has been a great deal for most data scientists who would want to accomplish a truly end-to-end ML solution——by John Moolayil 这是数据科学在线网站“towards data science”一篇文章中的一段话.时常有人问我,“为什么会有ModelArts存在”,这是一个很有价值的问题,结合国外专家对AWS Sagemaker的评价,我决定写

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(

Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性.我们构建了一个可靠且高性能的服务,以将特征物化到在线特征存储库,不仅仅保证低延迟访问,而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值. 企业机器学习模型为指导产品用户交互提供了价值价值.通常这些 ML 模型应用于整个实体数据库,例如由唯一主键标识用户.离线应用程序的一个示例是预测客户终身价值(Customer Lifetime Value),其中可以定期(每晚.每周)分批预测,然后用于选择营销活动的目标受众

[源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 先决条件 1.2 基础知识 1.3 代码 0x02 启动 2.1 总体启动 2.2 启动参数服务器 0x03 参数服务器 0x04 Trainer 0x05 对比 0xFF 参考 0x00 摘要 在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文

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

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

1. 背景 需求:针对视频形式的数据输入,对每一帧图像,有多个神经网络模型需要进行推理并获得预测结果.如何让整个推理过程更加高效,尝试了几种不同的方案. 硬件:单显卡主机. 2. 方案 由于存在多个模型需要推理,但模型之间没有相互依赖关系,因此很容易想到通过并行的方式来提高运行效率. 对比了如下几种方案的结果,包括: 串行 线程 进程 协程 3. 实现 3.1 整体流程 配置了 4 个体量相近的模型. 为了屏蔽读取和解码的时间消耗对最终结果的影响,提前读取视频并准备输入. 统计每个单独模型执行推

背景:在学习如何往ONNXRuntime中添加新算子时,参考了官方测试代码:onnxruntime/test/shared_lib/test_inference.cc,代码内部使用GTest作为单元测试工具.为了清楚地学习运行过程,一步一步地调试是不可缺少的. 开始调试前需要以Debug方式编译代码库,同时别忘了开启测试开关: // cmake/CMakeLists.txt ... option(onnxruntime_BUILD_UNIT_TESTS "Build ONNXRuntime un

如果模型中有些算子不被ONNX算子库支持,我们就需要利用ONNXRuntime提供的API手动添加新算子.在官方文档中已经对如何添加定制算子进行了介绍(https://onnxruntime.ai/docs/reference/operators/add-custom-op.html ),这里我们主要把源码中对应的流程给捋清楚. 添加定制算子(Custom Operators)主要分为三步: 创建一个定制算子域(CusttomOpDomain): 创建一个定制算子(CustomOp),并将该算子

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

​平常工作中,有时为了采用网络的一些素材,但这些素材往往被打了水印,如果我们不懂PS就无法去掉水印,或者无法批量去掉水印.这些就很影响我们的工作效率. 今天我们就一起来,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库:cv2.numpy.cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作:numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库. 图片去水印原理 1.标定噪声的特征,使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理,具体代码:cv2.inRa

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比

一.YOLO-v4概念 如果想要了解和认识yolo-v4的基本概念,首先要提的就是它的基础版本yolo-v1,对于yolo来说,最经典的算是yolo-v3.如果想要了解它的由来和历史的话,可以自行搜索.那么接下来,就先从yolo-v1入手各方面来介绍对比一下yolo-v4. 1.yolo-v1结构设计 原论文地址:https://tuzishenshi.lanzoui.com/iMMu2s92w4f 图1.网络结构图 yolov1网络结构图是由24个卷积层.2个全连接层构成,其作者也说过灵感来自