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  • 地址标准化服务AI深度学习模型推理优化实践2022-08-12 15:35:05

    简介: 深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地,对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升:一方面,可以充分发挥部署硬件的能力,降低用户响应时间,同时节省成本;另一方面,可以在保持响应时间不变的前提下,使用结构更为复杂的深度学习模型,进而提

  • 如何将MindSpore模型转ONNX格式并使用OnnxRuntime推理---全流程开发指导2022-08-11 18:32:39

    前言 1 本次Onnx模型推理任务不需要详细读原论文和源码,只需要清楚模型网络结构即可。 2 我们只用找到需要映射的算子就可以开始开发,本文也会依照以下流程进行讲解,完整讲述本次Onnx模型推理任务的开发流程: 3 不需要开发的同学:经过模型导出及算子分析后,如果发现所有算子都已经实

  • TVM:解析TVM算子2022-08-07 00:05:47

    在对[TVM:编译流程]一文中,从ONNX模型中读取模型并转换为relay IR,其中调用_convert_operator函数关于将onnx算子转换成Relay算子,其中如何实现当时直接跳过去了,本节将以卷积算子为例,看下Relay表达式是如何转换为TOPI算子并结合TVM的scheduler在后端上运行的 Relay卷积算子的转换过程

  • TVM:Relay算子实现流程2022-08-07 00:03:30

    转载:https://blog.csdn.net/zx_ros/article/details/123526147 自定义算子的步骤: 1.定义算子属性节点 2.编写算子的输入输出类型推导关系函数 3.使用RELAY_REGISTER_OP宏注册算子 4.实现算子的compute函数 5.注册算子的compute函数和调度schedule 6.实现算子调用时生成call node的

  • TVM:使用自动调度优化算子2022-07-22 21:02:23

    与基于模板的AutoTVM不同(会依赖手动模板定义搜索空间),自动调度器不需要任何模板。用户只需要编写计算声明,而不需要任何调度命令或模板。自动调度器可以自动生产一个大的搜索空间,并在空间中找到一个好的调度。 本节以矩阵乘法为例 导入依赖包 import os import numpy as np impor

  • 算子2022-07-17 17:06:08

    1、去重 (1)distinct 为无参,是所有字段的去重 (2)dropDuplicates含参数,可以指定列名为参数去重   2、columns算子 返回一个String类型的数组,返回值是列的名字集合   3、when算子 .withColumn("name", when(col("name").isNull, lit("否")).otherwise(lit("是")))  

  • MindSpore求导传入sens值时infer报错For 'MatMul', the input dimensions2022-07-16 22:01:19

    1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment: MindSpore version (source or binary): 1.7.0 Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.5 OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 18.04.4 LTS GCC/Comp

  • spark计算引擎,资源调度,任务调度,累加器,广播变量2022-07-14 22:36:38

    Spark 关键词:spark计算引擎,资源调度(申请资源),任务调度(执行task) 累加器,广播变量。 spark计算引擎,资源调度(申请资源),任务调度(执行task) 注:此此流程使用 yarn-client 模式 1-7 为资源调度(申请资源) 1在本地启动Driver程序 2.向RM申请启动AM 3. AM随机分配一个节点启动AM 4.启动A

  • Spark 算子2022-07-13 20:01:52

    Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会

  • Spark—算子—spark缓存策略2022-07-12 23:00:06

    Spark—算子—spark缓存策略 转换算子和操作算子 转换算子 转换算子:将一个RDD转换成另一个RDD,转换算子是懒执行,需要action算子来触发执行 操作算子 触发任务执行,一个action算子会触发一次任务执行,同时每一个action算子都会触发前面的代码执行 package com.core.day2 import org.a

  • Spark_常用算子2022-07-12 22:34:48

    Spark_常用算子 sortBy-sortBy: 指定一个字段进行排序,默认是升序, ascending = false: 降序 package com.core.day2 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo13Sort { def main(args: Array[String]): Unit = { val

  • Spark-RDD,算子2022-07-12 09:04:15

    Spark内核 RDD ResilientDistributedDataset (弹性分布式数据集 ) 五大特性: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDDs Optionally, a list of preferred locations to comp

  • spark-算子2022-07-12 09:03:08

    spark-算子 groupBy -分组 package com.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo7GroupBy { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("map")

  • Spark快速上手(3)Spark核心编程-RDD转换算子2022-07-01 19:36:12

    RDD(2) RDD转换算子 RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型、Key-Value类型 value类型 map 函数签名 def map[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U] 函数说明 将处理的数据逐条进行映射转换,这里的转换可以是类型的转换,也可以是值的转换 e.g.1 val source = spa

  • 09. 算子(索贝尔、沙尔、拉普拉斯算子)2022-06-23 23:04:49

    1. 索贝尔(sobel)算子 前面的各种滤波,可以视为低通滤波,后面的各种算子可以视为高通滤波,区别:前面的滤波都是降噪的,算子都是来找图像边界、边缘的。索贝尔算子模拟一阶求导,倒数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘。 Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[,

  • 翻译:smallest_rectangle22022-06-23 17:02:44

    描述 算子smallest_rectangle2决定了一个区域的最小包围矩形,也即,所有包含这个区域的矩形中面积最小的那个。计算出了这个矩形的中心,倾斜度和两个半径。矩形的计算是基于区域中像素的中心坐标的。 在文档的这一章中(Region/Features),你可以找到一个对于区域与他们最小包围矩形的长度

  • 拉普拉斯算子2022-06-09 13:01:22

      注解: 1.P5位置处的拉普拉斯算子的梯度相当于是: P2-P5+P8-P5+P4-P5+P6-P5       最近卡在离散拉普拉斯算子del2这个函数上了,在网上查了好久,关于del2函数边缘点的处理公式都不对(通过与del2函数结果验证的),因为自己要用硬件加速算法,碰巧有拉帕拉斯算子,所以必须要知道每个点的

  • sparkRDD所有算子操作,建议全部手敲一遍2022-06-08 08:34:10

    说明: 1、以下方法全部来自这个RDD.scala,可以自己看源码 2、使用$SPARK_HOME/bin/spark-shell运行代码 3、注释部分是运行结果   //org.apache.spark.rdd//RDD.scala // Transformations (return a new RDD) 1.1 mapReturn a new RDD by applying a function to all elements of t

  • 50、获取XLD轮廓中心2022-06-06 00:04:15

    计算XLD轮廓中心有以下两个算子: area_center_xld(XLD : : : Area, Row, Column, PointOrder) area_center_points_xld(XLD : : : Area, Row, Column) 假若只想获取中心,建议使用第二个算子,因为对于某些垂直的XLD轮廓如下图,用第一个算子计算出来的中心是(0,0)

  • 五、Flink的一些重要概念2022-06-04 20:01:16

    1.程序与数据流 (DataFlow) 所有的Flink程序都是由三部分组成: Source Transformation 和 Sink(输入、转换、输出) Source负责读取数据源,Transformation利用各种算子进行处理加工,Sink负责输出 在运行时,Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”(Dataflows),它包含了这三部分 每一个dat

  • 2022CANN训练营新手应用开发课学习笔记2022-05-06 11:00:45

    去年看到了CANN的训练营,奈何当时事情比较多,再加上还没接触过深度学习的相关知识,没能跟上,最后课程和奖品都错过了。今年决定报一下名,希望这次可以跟上。(PS:要补的东西好多啊)。 开营打个卡 还是熟悉的大佬讲解,这次的课程分成三个班,从基础到进阶。看看自己能吸收多少吧。 华为云账号:s

  • RocketMQ-Streams架构设计浅析2022-04-06 23:00:20

    *作者:倪泽,RocketMQ 资深贡献者, RocketMQ-Streams 维护者之一,阿里云技术专家。 * RocketMQ-Streams 是一款轻量级流处理引擎,应用以SDK 的形式嵌入并启动,即可进行流处理计算,不依赖于其他组件,最低1核1G可部署,在资源敏感场景具有很大优势。同时它支持 UTF/UTAF/UTDF 多种计算类型。目

  • 第五章_Spark核心编程_Rdd_闭包检测&对象序列化2022-04-01 08:00:52

    1. 说明 /*闭包检查*/ /* * 1. Scala的闭包 * 如果一个函数,访问了它外部的(局部)变量的值,那么这个函数和所处的环境,称之为闭包 * 使用场景 : * 在嵌套函数中,内层函数可以 只用外层函数的任意变量 * * 2. Spark的闭包 * 1. 算子之外的

  • matlab实现图像增强的基本操作(含代码)2022-03-30 18:33:34

      (1)γ校正:由于数字显示设备的非线性转换特征,使得图像的显示与原始场景相比较而言发生偏暗或偏亮的现象,这个时候就可以采用γ校正进行处理,使图像的显示等于或接近原始场景。消除图像噪声是图像增强、恢复的内容之一。 (2)图像平滑去噪:在常见的图像处理软件中,都提供了常用的除噪功能,

  • Join,leftouterjoin,,rightouterjoin,fullouterjoin算子2022-03-26 16:04:41

    join类型算子,是依赖于K,V类型的算子,是俩个RDD的交集操作,底层是cogroup算子+flatmapvalues算子操作。 leftouterjoin类型算子,是依赖于K,V类型的算子,是俩个RDD的交集操作,底层是cogroup算子+flatmapvalues算子操作。类似于mysql的左外连接 rightouterjoin类型算子,是依赖于K,V类型

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