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  • 同样网络结构,不一样的推理速度?--记一次奇怪的踩坑2021-11-28 22:04:11

    背景 这是以前工程化过程中碰到的一个问题,一直没有总结整理过。现象是这样的,有一个网络结构(基本就是Resnet50), 以前已经工程化到MNN了。当时在PC上运行,单线程大概600ms。后来,模型性能提升了(模型结构没有变化,只是数据增多),于是考虑升级模型,奇怪的是,运行却要2s多,足足是原来的3倍多。

  • 【2.NVIDIA TensorRT官方文档简介-推理库】2021-11-24 10:32:53

    Getting Started 推理库API参考开发指南样例支持指南 推理库 官方文档链接: link. API参考 这是NVIDIA Tensorrt库的API参考文档。以下一组API允许开发人员导入预先接收的模型,校准INT的网络,并使用Tensorr构建和部署优化的网络。网络可以从ONNX导入。也可以通过直接实例

  • 知识图谱推理FOIL2021-11-19 12:04:11

    目录FOIL算法学习过程1. 给定目标谓词2. 构造 背景知识样例样例 和 目标谓词训练样例3. 依次将谓词加入到推理规则中作为前提约束谓词4.基于计算所得FOIL增益值来选择最佳 前提约束谓词5. 建立新的推理规则以及更新训练样本集重复3 4步骤, 直到新规则不覆盖任何反例 问题: 如何

  • 在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.02021-11-17 15:30:14

    在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0 文章目录 在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0一、配置yolov5二、利用TensorRT推理加速1.下载项目2.转换文件3.编译4.运行 参考 说明:在我的 这篇文章中已经用了一位大佬的项目进行了推理加速,今天尝试

  • NCNN、OpenVino、 TensorRT、MediaPipe、ONNX,各种推理部署架构,到底哪家强?2021-11-14 21:33:03

    ​以深度学习为主的人工智能算法模型在日常AI应用中逐渐占据主流方向,相关的各类产品也是层出不穷。我们平时所看到的AI产品,像刷脸支付、智能语音、银行的客服机器人等,都是AI算法的具体落地应用。AI技术在具体落地应用方面,和其他软件技术一样,也需要具体的部署和实施的。既然要做

  • TensorRT——INT8推理2021-11-11 22:33:59

    原理 为什么要使用INT8推理:更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战:更低的动态范围和精度 Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e38]. Th

  • tensorRT(一)| tensorRT如何进行推理加速?(建议收藏)2021-11-11 19:33:57

    ​   本文来自公众号“AI大道理”。 ​ 深度学习模型在训练阶段,为了保证前后向传播,每次梯度的更新是很微小的,这时候需要相对较高的进度,一般来说需要float型,如FP32。 模型在推断(Inference)的时候只有前向计算,无需回传,因此可以使用低精度技术,如FP16、INT8、甚至是Bit(0和1),其推理结果

  • 【mmdetection3d】——使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练2021-11-09 16:04:05

    1: 使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练 使用已有模型进行推理 这里我们提供了评测 SUNRGBD、ScanNet、KITTI 等多个数据集的测试脚本。 请参考开始下的验证/样例来获取更容易集成到其它项目和基本样例的高级接口。 在标准数据集上测试已有模型 单显卡单节点多显卡多节

  • 寒武纪加速平台(MLU200系列) 摸鱼指南(一)--- 基本概念及相关介绍2021-11-07 17:32:38

    PS:要转载请注明出处,本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷。 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份。(BlogID=111) 环境说明   无 前言   从2019年开始,我们公司的智能分析平台核心架构就开始逐渐的转向了RK3399PRO

  • 论文阅读:ExCAR: Event Graph Knowledge Enhanced Explainable Causal Reasoning2021-11-03 16:05:20

    ExCAR: 事件图知识增强的可解释因果推理 Abstract Prior work infers the causation between events mainly based on the knowledge induced from the annotated causal event pairs. However, additional evidence information intermediate to the cause and effect remains u

  • Armstrong 公理2021-10-29 21:01:39

    从已知的一些函数依赖,可以推导出另外一些函数依赖,这就需要一系列推理规则。函数依赖的推理规则最早出现在1974年W.W.Armstrong 的论文里,这些规则常被称作“Armstrong 公理”。 设U是关系模式

  • 《Pytorch模型推理及多任务通用范式》第四节作业2021-10-24 11:06:25

    1 课程学习 本节课主要对于大白AI课程: 《Pytorch模型推理及多任务通用范式》课程中的第四节课进行学习。 2 作业题目 题目描述 必做题: (1) 对 "./images/car.jpg" 做语义分割,提取出里面的车辆,模仿上课时,对“可视化推理结果”和“BGRA四通道图”进行保存。 (2) 自己找2张其他图,

  • SRN 语义推理网络2021-10-22 15:05:24

    发现基于RNN的方法存在一些明显的缺点,如时间依赖的解码方式和语义上下文的单向串行传输,这极大地限制了语义信息的帮助和计算效率。为了减轻这些限制,我们提出了一种新颖的端到端可训练框架,该框架称为语义推理网络(SRN) 什么是空间规整( spatial regularization)? 为什么要做空间规

  • 《Pytorch模型推理及多任务通用范式》_第三节课2021-10-19 22:31:09

    1 课程学习 本节课主要对于大白AI课程https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch模型推理及范式》课程中第三节课进行学习 2 作业解答 必做题 把模型改为 resnet18,加载相应的模型权重(Lesson2 的物料包中有),跑一下 0.jpg 和 1.jpg,看一下输出结果。官方 torc

  • 行测图形推理笔记-2021-10-15 03:31:06

    9.对称属性   快速判断方法,经过中心点画一条直线,交点到中心点的距离相同,如果不相同的话那么肯定不是轴对称或者中心对称图形。 轴对称或中心对称都可以用上述方法来确定。    既有横轴对称又有纵轴对称,就是中心对称图形。    考察对称轴的方向,特别只有在一条对称轴的时候,

  • 行测图形推理笔记-2021-10-14 03:00:14

    5.元素置换  两个图形叠加变换,找出其中的运算规律。   颜色置换、形状置换、置换和其他规律的组合。颜色置换相对来说比较容易发现规律,下面是形状置换:   即发现形状相加的规律。上图中,左上角的三角+圆=三角,圆+方=方,方+三角=方。    相同的方法把每个方格分为四份。  

  • 【模型推理】ubuntu 配置和使用 openvino2021-10-13 22:03:18

    1、clone openvino git clone --recursive https://gitee.com/openvinotoolkit-prc/openvino.git    若在 clone 一些三方依赖外链时超时,可单独转 gitee 进行 clone 。 2、编译    安装依赖: chmod +x install_build_dependencies.sh  ./install_build_dependencies.

  • 规则引擎简介zz2021-10-12 20:00:10

    现实生活中,规则无处不在。法律、法规和各种制度均是;对于企业级应用来说,在IT技术领域,很多地方也应用了规则,比如路由表,防火墙策略,乃至角色权限控制(RBAC),或者Web框架中的URL匹配。不管是那种规则,都规定了一组确定的条件和此条件所产生的结果。 举一个例子: IF 汽车是红色 车是运动型

  • Paddle Inference和Paddle Serving2021-10-10 18:02:41

    部署方式 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输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户。 移动端部署:将模型部署在

  • 题解 虚构推理2021-10-03 07:00:07

    传送门 首先有一个三分的思路: 考虑每个指针与某个给定指针的偏角,在一分钟内为单谷函数 给它们取max还是单谷函数,于是可以是三分 check的时候貌似可以set优化,%zjx,我就先咕了 正解的话考虑二分 发现对于一个给定的偏角范围,每个指针都有一个合法区间 于是对区间求交集,用珂朵莉树实现

  • 说一说Web端侧AI2021-09-30 19:01:42

    前言 AI 正在不断拓展前端的技术边界, 算法的加持也为前端研发注入了全新的力量。本文为大家介绍什么是端智能,端智能的应用场景以及 Web 端侧实现 AI 的基本原理概念。 什么是端智能 首先,回顾一个AI应用的开发流程,具体步骤包括了 数据的采集与预处理 模型的选取与训练 模型的评估

  • 【模型推理】谈谈模型量化组织方式2021-09-30 16:59:05

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],获取我的更多笔记分享   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文主要聊一下深度学习模型量化组织方式。   在我的这篇 《【模型推理】谈谈推理引擎的推理组织流程》文章里对模型量化策略进行了一些介绍,有兴趣的同学可以翻看一下

  • 科一 教师基本能力 (很重要)2021-09-27 22:31:07

    阅读理解能力 写作能力 概念关系 复合判断及其推理 逻辑基本规律 数字推理 图形推理 Word文字处理 PowerPoint演示文稿

  • 知识图谱——知识框架2021-09-27 15:34:29

    一、知识图谱的表现形式 知识图谱最早以结构化地三元组的结构存储现实世界中实体与实体的关系,表示为Ç =(ε1,R,ε);其中ε1、ε2表示实体,R表示关系。具体又可以分为ε1为头实体,ε2为尾实体,连接头实体和尾实体的关系又可以被称作为属性。 尾实体又可以被看作属性的值。属性值可以是具体

  • Morphling:云原生部署 AI , 如何把降本做到极致?2021-09-27 11:02:49

    简介: Morphling 本意是游戏 Dota 中的英雄“水人”,他可以根据环境要求,通过灵活改变自身形态,优化战斗表现。我们希望通过 Morphling 项目,实现针对机器学习推理作业的灵活、智能的部署配置改变,优化服务性能,降低服务部署成本。 随着云原生技术的蓬勃发展和其日渐成熟的产业落地,云

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