https://blog.csdn.net/u012968002/article/details/80393806 https://blog.csdn.net/JiaJunLee/ ...
深度學習部署技術 Once for All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment 論文地址:https: arxiv.org abs . 為了能最好地適應不同的硬件平台和效率約束 即部署方案 ,深度學習模型的有效部署需要專門的神經網絡。傳統方法有使用手動設計或者針對每種情況使用AutoML來搜索專門的神經網絡,它 ...
2020-06-17 10:39 0 814 推薦指數:
https://blog.csdn.net/u012968002/article/details/80393806 https://blog.csdn.net/JiaJunLee/ ...
TensorFlow GitHub地址:https://github.com/tensorflow/ 一個核心開源庫,可以幫助您開發和訓練機器學習模型。您可以通過直接在瀏覽器中運行 Colab 筆記本來快速上手。 TensorFlow is an end-to-end open ...
influxdb使用說明及安裝部署 influxdb是目前比較流行的時間序列數據庫 什么是時間序列數據庫,最簡單的定義就是數據格式里包含Timestamp字段的數據,比如某一時間環境的溫度,CPU的使用率等。但是,有什么數據不包含Timestamp呢?幾乎所有的數據其實都可以打上 ...
主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 前言:之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節,所以接下來會講下如何進行部署,進行實際的運用環節。在這里,用的是上次講的輿情情感分析的模型。 將Fine-tune好 ...
一般地,當我們在python框架(eg:pytorch,tensorflow等)中訓練好模型,需要部署到C/C++環境,有以下方案: CPU方案:Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有個runtime可以調) GPU方案:TensorRT ...
深度學習Dropout技術分析 什么是Dropout? dropout是指在深度學習網絡的訓練過程中,對於神經網絡單元,按照一定的概率將其暫時從網絡中丟棄。注意是暫時,對於隨機梯度下降來說,由於是隨機丟棄,故而每一個mini-batch都在訓練不同的網絡。dropout是CNN中防止過擬合提高 ...
作為著名Python web框架之一的Flask,具有簡單輕量、靈活、擴展豐富且上手難度低的特點,因此成為了機器學習和深度學習模型上線跑定時任務,提供API的首選框架。 眾所周知,Flask默認不支持非阻塞IO的,當請求A還未完成時候,請求B需要等待請求A完成后才能被處理,所以效率非常低 ...
最近嘗試使用onnx來部署torch模型,發現還是有一些坑的: 1、盡量使用經典模型結構,模型的輸入不要增加內容(比如bert的輸入增加一個label_ids),這會導致onnx模型的輸入無法識別label_ids 解決方法:如果模型魔改又需要部署,那只能自己寫導出為onnx的代碼 ...