Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络“学习”的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型。有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署。用户可以选择如下四种 ...
Paddle Inference推理部署 飞桨 PaddlePaddle 是集深度学习核心框架 工具组件和服务平台为一体的技术先进 功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前 ...
2021-06-07 05:46 0 248 推荐指数:
Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络“学习”的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型。有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署。用户可以选择如下四种 ...
使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成进行推理测试。 使用ResNet50模型对每个GPU进行推理,并对其它模型进行性能比较,最后与其它服务器进行比较测试。 ResNet-50 Inference performance: Throughput vs ...
因果推理 本文档是对《A Survey on Causal Inference》一文的总结和梳理。 论文地址 简介 关联与因果 先有的鸡,还是先有的蛋?这里研究的是因果关系,因果关系与普通的关联有所区别。不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或关联来合理推断两个变量之间的因果关系 ...
Inference Modeling ),和推理合成(inference composition)。结构 ...
Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展、特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机、手表、摄像头、传感器、音响,也就是端智能。此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia、ARM ...
服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义、数据准备、特征提取、建模、训练过程,以及最后一个环——将训练出来的模型部署应用到实际业务中。如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署 ...
本文参考:专家系统中的推理机实现 专家系统 专家系统:模仿人类专家的思维方式进行决策的人工智能算法,算法核心是“知识库(knowledge base)”和“推理机(inference engine)”。专家系统通常包括6个部分:人机交互界面、知识库、综合数据库、推理机、解释器、知识获取 ...
摘要:WeNet是一款开源端到端ASR工具包,它与ESPnet等开源语音项目相比,最大的优势在于提供了从训练到部署的一整套工具链,使ASR服务的工业落地更加简单。 本文分享自华为云社区《WeNet云端推理部署代码解析》,作者:xiaoye0829 。 WeNet是一款开源端到端ASR ...