还在为模型加速推理发愁吗?不如看看这篇吧。手把手教你把pytorch模型转化为TensorRT,加速推理

文章目录摘要环境配置ONNX模型转化第一种推理写法第二种推理写法TensorRT模型转化动态推理静态推理摘要最近,学习了一些模型转化和加速推理的知识,本文是对学习成果的总结。对模型的转化,本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT,在转为TensorRT模型的过程中,实现

可视化深度学习模型架构的6个常用的方法总结

可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。本文将使用 Keras 和 PyTorch 构建一个简单的深度学习模型,然后使用不同的工具和技术可视化其架构。

YOLOv5桌面应用开发(从零开始)

本此博客也是本人的第一篇文章,有写得不好的地方希望大家多多指点!废话不多说直接上干货;本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手,如果是大佬的话就可以跳过了)(1)yolov5的训练(2)yolov5的界面开发(Pyqt5)(3)将整个项目打包成EXE一.yolov

使用折外预测(oof)评估模型的泛化性能和构建集成模型

折外预测在机器学习中发挥着重要作用,可以提高模型的泛化性能。

Deep Interest Evolution Network(DIEN)专题3:代码解析之模型训练和模型结构

import numpyfrom data_iterator import DataIteratorimport tensorflow as tffrom model import *import timeimport randomimport sysfrom utils import *EMBED

集成学习中的软投票和硬投票机制详解和代码实现

集成方法是将两个或多个单独的机器学习算法的结果结合在一起,并试图产生比任何单个算法都准确的结果

EfficientNetV2 - 通过NAS、Scaling和Fused-MBConv获得更小的模型和更快的训练

EfficientNetV2是由 Google Research,Brain Team发布在2021 ICML的一篇论文,比EfficientNetV1的训练速度快得多,同时体积小 6.8 倍。

5分钟NLP:从 Bag of Words 到 Transformer 的时间年表总结

本文对影响NLP研究的一些重要的模型进行总结,并尽量让它简约而不是简单,如果你刚刚进入NLP领域,本文可以作为深入研究该领域的起点。

OpenCV-Python实战(19)——OpenCV与深度学习的碰撞

OpenCV 中包含深度神经网络 (deep neural networks, DNN) 模块,可以使用深度神经网络实现前向计算(推理阶段),使用一些流行的深度学习框架进行预训练的网络(例如 Caffe、TensorFlow、Pytorch、Darknet等)就可以轻松用在 OpenCV 项目中了。

卷积层的算力评估(MACC和FOPS)

以比较简单的lenet网络模型为例,我们尝试推导主要算子的算力计算公式,并看一下它的各层理论算力要求。lenet网络结构以第二层为例,他的输入尺寸是1*28*28*1的一张feature map,卷积核为 5*5*1,stride_h和stride_w均为1, pad_h,pad_w均为0,说明不做

清华大学出品:罚梯度范数提高深度学习模型泛化性

论文方法L(θ)=LS(θ)+λ⋅∥∇θLS(θ)∥pL(\theta)=L_{\mathcal{S}}(\theta)+\lambda \cdot \|\nabla_\theta L_{\mathcal{S}}(\theta)\|_pL(θ)=LS​(θ)+λ⋅∥∇θ​LS​(θ)∥p​∥h(θ1

Windows10 PyTorch1.5 安装教程 | 很详细

Windows10 PyTorch1.Windows左下角搜索控制面板搜索控制面板打开进入界面,如下所示:点击 NVIDIA 控制面板进入,点击信息信息(I)进入界面,如下所示:点击组件,可以看到当前的的 CUDA 版本信息。总结 Win10 系统查看 CUDA 版本信息方法:在电脑上打开控制面板点

2022预计要火的视觉语言理解和生成:一键生成图像标注,视觉问答,代码开源,官方 Demo 可玩

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使用特征传播重构缺失数据进行图机器学习

本文种展示的特征传播是一种用于处理图机器学习应用程序中缺失的特征的有效且可扩展的方法。它很简单,但效果出奇地好。

如何将pytorch模型部署到安卓

如何将pytorch模型部署到安卓上这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上。我也是刚开始学安卓,代码写的简单。环境:pytorch版本:1.10.0模型转化pytorch_android支持的模型是.pt模型,我们训练出来的模型是.pth。所以需要转化才可以用。先看官网上给的转

用普通摄像头测量距离

近年来,由于无人机、无人车等技术的不断成熟,需要用到实时测距的场所也越来越多,如定位,避障,测速等,相比于其他测距方法,单目测距是利用一个摄像头进行视频拍摄,在图像中找到待测物体。这一系列动作,涉及到了物体的识别,相机的结构,坐标变换的一些知识,距离的获取是一个很广泛的课题,用摄像头来测距是其中一个

8个可以提高数据科学工作效率、节省宝贵时间的Python库

在进行数据科学时,可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库,可以帮助你节省宝贵的时间。

为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的

在本文中,我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念,并了解如何将它们近似为相等。

使用DistilBERT 蒸馏类 BERT 模型的代码实现

在本篇文章中我们将使用DistilBERT 蒸馏类 BERT 模型,并给出完整的代码实现。

DeepFaceDrawing: 使用草图生成人脸图像

在本文中,介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。该技术的应用包括角色设计、教育培训、面部变形和嫌疑人画像等。