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TensorRT一、简介TensorRT 是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即 GPU Inference Engine。Tensor 代表张量，即数据流动以张量的方式，如4维张量 [N, C, H, W]。RT表示 runtime。一般情况如上图，线下构建网络结构，训练好模型，然后在实际业务中线上部署到对实时性要求较高（latency敏感）的场景，如一般的嵌入式设备，云端等等。实际应...
深度学习推理框架，方便开发者在设备上部署AI应用。
深度学习框架中的Ranking LossCaffeConstrastive Loss Layer. 限于 Pairwise Ranking Loss 计算. 例如，可以用于训练 Siamese 网络。PyCaffe Triplet Ranking Loss Layer. 用来训练 triplet 网络，by David Lu。PyTorchCosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度神经网络模型的工具集合。它提供了丰富的函数和工具，使开发者能够方便地创建、调整和优化神经网络模型。前常用的深度学习框架有PyTorch、Theano、TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet、CNTK、PaddlePaddle。计算图构建：深度学习框架允许用户通过声明式的方式定义计算图，这是一系列相互连接的运算操作，用于表示神经网络的结构和
绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。其实神经网络的准
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文章导读 本文介绍一款TI公司提供的神经网络加速框架TIDL，该工具主要用于算法原型开发后，将得到的模型移植到嵌入式环境做部署。文中通过讲解TIDL工具提供的功能、支持的主流模型、部署的操作流程，让算法开发者进一步熟悉AI算法的落地方法。1什么是TIDL？TIDL是TI的深度学习解决方案，将深度学习应用程序转移到TI芯片的EV.
最近整理抽屉发现还有一套闲置的jetson nano，是前年买来和女儿一起做机器人的。不得不说英伟达的显卡真是强大，99美金的小东西可以做很多想法。周末做了一套简单的人脸识别系统，主要是留了几个接口可以根据需要扩展功能。用到了QT, Opencv和数据库。采用深度学习的人脸识别方案，使用的是facenet。充分利用了jetson nano的长处显卡进行运算,这个显卡虽然不算强，但对人脸识别足够了。
使用TensorRT加速深度学习推理官方链接知乎前言简单的TensorRT示例将预先训练的图像分割PyTorch模型转换为ONNX官方链接入门博客开发者指南代码示例github预训练模型知乎高性能深度学习支持引擎实战——TensorRTTensorRT部署深度学习模型深度学习算法优化系列十七 | TensorRT介绍，安装及如何使用？前言NVIDIA TensorRT是用于深度学习推理的SDK。T
来源：深度学习初学者本文多图，建议阅读5分钟本文为神经网络可视化工具集锦。1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2. NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3.PlotNeuralNethttps://github.com/HarisIq...
在进行caffe安装时，编译时报如下错误nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'报错之后，无法继续安装，查看Makefile.config文件，有如下代码。CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \-ge...
Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具
模型转换（pth转onnx转caffemodel）一、背景介绍因为模型要用到前端，所以要将pytorch训练的模型转成caffemodel，之前LZ已经写了一片tensorflow转caffemodel的教程，今天就总结一篇pytorch转onnx转caffemodel的教程二、pth转onnx这个严格意义上是DBFace系列的第四部分，但是主要是用来转模型，对其他模型也是适用的，于是就单独拎出来
Python 优先：PyTorch 的 API 设计简洁，易于使用，且与 Python 的兼容性非常好。- 易于使用：Caffe 提供了丰富的预训练模型，用户可以直接用于自己的任务，节省了大量的时间。- 强大的功能：TensorFlow 支持各种类型的神经网络，如 CNN、RNN、GAN 等。- 模块化设计：Caffe 的模型和优化算法是分离的，用户可以根据自己的需求进行组合。- 庞大的社区：Te
采用的是官方caffe模型res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel进行人脸检测。使用caffe-ssd目标检测框架训练的caffe模型进行深度学习模型检测。
**错误：**最近在复现同事的项目时，发现从第一次迭代到结束训练，网络精度基本为1，损失基本为0。**原因：**检查了相关文档，发现在制作标签文档时将标签相同数据写在了一起，导致前期读入数据时全是一个标签，误导了模型。**解决：**因此，为了保证模型效果，在准备训练集时，相关的内容尽量打乱后再放入网络。random.shuffle(data)...
一、前言使用snpe转换模型，调用的是python3系统是ubuntu18.04二、安装python3.6使用anaconda安装python3.6和requirements.txt中的依赖（不用写版本号，都满足）conda create -n snpe python=3.6三、修改Makefile.config0.因为是用来转换模型，所以不用GPU和opencv1.注释USE_CUDNN :=
下载连接：CIFAR-10 python version：https://pan.baidu.com/s/1E9APSUnfYzi46hlo2GYMTw提取码：gntlCIFAR-10 binary version(suitable for C programs)：https://pan.baidu.com/s/1yF3F4GAU3qwRDpFyjpbpUw提取码：...
ocr一般都是整排序列识别，技术已经非常成熟，也给生活带来了极大的便利，比如：车牌、验证码、身份证、银行卡、osd校验等等。ocr的方案涉及到“文本检测+识别”两大模块，ocr模型训练过程中需要用到ctcloss，故整体思路是：caffe编译前先将ctc编译出来，然后将ctc合入到caffe工程，编译。2.数据量较少情况下可以尝试大规模数据的预训练模型方式，如果新模型的类别数与预训练模型不一致，则
GPU云服务器使用一、阿里云平台GPU服务器：1.打开阿里云首页https://www.aliyun.com/在产品分类处选择CPU服务器，当然你也需要其他服务器也可以，本次主要讲述GPU云服务器2.点击之后在界面根据个人需求以及服务器满足的功能选取服务器，本文以GN5为例，点击购买之后将会跳转到自定义购买页面：3.付费模式根据自己选择选取合适的付费模式...
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