1.SVD用于推荐本文的SVD推荐不是FunkSVD，是利用我们在上篇文章中分析过的SVD分解进行推荐。怎么说呢？这才是真正的SVD推荐！应用的思路是在基于物品的协同过滤的基础上，利用SVD将物品稀疏表示转化为低维的特征表示。2.实战这部分的代码改自机器学习实战的第14章，保证可读性不保证运行效率。2.1 基于物品的协同过滤计算过程：对每个用户u未评分的物品item: 对每个u已评过分的物品i：
评分 长时间 卡着 不动
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2022-10-17 16:38:10
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一、tensorflow的介绍 ①什么是数据流编程？ 数据流编程是一种解决多核处理器的效率利用问题的高性能并行编程模型。数据流编程与传统编程语言有着明显区别，它通过数据驱动的方式执行，将需要处理的数据分配到各个核上，将数据的计算与通信相分离，通过任务调度与分配，利用软件流水的并行特性来充分的挖掘流程序中潜在的并行性，使各个核之间负载均衡。在数据流范例中，一个数据流程序的静态实例会按照它的结构被描述
摘要在一个人工智能大爆发的时代，一个企业不来点人工智能都不好意思说自己是科技企业。随着各公司在各自领域数据量的积累，以及深度学习的强拟合特点，各个公司都会训练出属于自己的模型，那么问题就来了，你有模型，我也有模型，那还比什么？对，就是速度，谁的速度快，谁就厉害。引言tensorflow作为谷歌开源的深度学习神器，被学界以及业界广泛的推广，本文就不做过多的介绍，如有需要可以参考如下链接link1li
TensorFlow 的 C++ API 提供了用于构建和执行数据流图的机制。该 API 旨在实现简洁性：它使用 “函数式” 构造样式清晰表达图操作(包括轻松指定名称、设备放置等)，可以高效地运行生成的图，并用几行代码提取所需结果。本指南介绍了使用 C++ 开始构建和执行 TensorFlow 图需要了解的基本概念和数据结构。C++ API 仅适用于 TensorFlow bazel build。
目录 简介 TensorFlow的特性 TensorFlow组件 TensorFlow用法介绍一、简介 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。其命名来源于本身的原理，Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。Ten
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2024-10-24 19:59:22
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摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。作者： ross.xw。前言深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两个方面来分
机器推理在深度学习的影响下，准确性越来越高、速度越来越快。深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大，这得益于现阶段硬件计算能力的提升、互联网海量训练数据的出现。本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡，如果你是深度学习新手，希望这篇文章对你有帮助。推理用到的硬件分两种，一种是专业AI硬件公司出的AI芯片，一种就是我们平时熟知的GPU显卡了，前者不太适合入门学习，而后者无论从入门难度还是性
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2024-05-07 14:52:08
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小目录
链接
题目描述
输入
输出
样例输入 #1
样例输出 #1
样例输入 #2
样例输出 #2
样例输入 #3
样例输出 #3
思路
代码
链接
C
−
近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
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2024-03-21 22:05:54
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对于每个程序开发者来说，调试几乎是必备技能。代码写到一半卡住了，不知道这个函数执行完的返回结果是怎样的？调试一下看看代码运行到一半报错了，什么情况？怎么跟预期的不一样？调试一下看看调试的方法多种多样，不同的调试方法适合不同的场景和人群。如果你是刚接触编程的小萌新，对很多工具的使用还不是很熟练，那么 print 和 log 大法好如果你在本地(Win或者Mac)电脑上开发，那么 IDE 的图形化界面
第一次安装TensorflowCPU版本时，觉得好麻烦啊，有很多版本匹配问题。等我安装完GPU版本后，就觉得CPU版本也太简单了。带独立GPU的电脑可以使用TF的GPU版本进行加速。事实证明，即使是“很烂”的显卡，带来的加速效果也是很明显的（有一些包会针对GPU加速）毕竟我的GeForce GT 730都跟服务器20个CPU跑的速度差不多。下面是基于我的GT730显卡的配置教程，对应的是Tenso
背景本文紧接之前的一篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取，继续介绍如何用ONNX+ONNXRuntime来加速BERT模型推理。如果看过之前的那篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取的童鞋估计还记得文中留了一个疑问：为何优化过的ONNX模型与未优化的ONNX性能相近？说好的优化，说好地提速呢？与预期不符~经热心网友冠达提醒优化的ONNX模型运行时要开启OpenMP（如果没有安装，用apt-g
简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高
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2024-05-16 14:22:02
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开发某个项目过程中，就需求，搭建了一套测试环境。很快完成！ 后来代码中加入了许多新功能，会涉及到反复重启，然后就发现了启动特别慢。这给原本功能就不多的应用增添了许多的负担。 我决定改变这一切！找到启动缓慢的根源，加快启动速度！思路展开: 1. 启动慢，先看日志，有没有什么异常？ 2. 看下是不是gc 有问题，是否占用很长时间？ 3. 日志卡住，是否是存在网络请求不通情况？
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2023-09-11 17:12:23
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一、准备工作 导入库函数：import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from pandas import DataFrame
from matplotlib import pyplot as plt二、函
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2024-07-09 12:50:48
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目录：一、TensorFlow的系统架构二、TensorFlow的设计理念三、TensorFlow的运行流程四、TensorFlow的编程模型：边、节点、图、设备、变量、变量初始化、内核五、常用的API：图、操作、张量、变量作用域【variable_scope】、占位符placeholder 一、TensorFlow的系统架构：二、设计理念：（1）将图的定义和运行
# 使用Java进行TensorFlow DNN推理
在机器学习和深度学习领域，TensorFlow已成为广泛使用的框架之一。对于Java开发者来说，尽管Python是TensorFlow的主要开发语言，但我们也可以使用Java进行深度神经网络（DNN）的推理。本文将为大家介绍如何在Java中使用TensorFlow进行DNN推理，并提供相应的代码示例。
## 1. TensorFlow概述
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2024-10-27 05:58:56
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9 月 26 日，NVIDIA英伟达在北京举行GTC大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在演讲中展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术，并介绍了为云服务商、电商和智慧城市提供的各项计算平台服务。 发布AI 推理软件TensorRT 3：可每秒识别 5,200 张图片为满足市场需求，NVIDIA发布了 TensorRT 3 AI 推理软件，该软件能够在生
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2024-06-16 09:30:45
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A.逻辑推理 1、你让工人为你工作7天，给工人的回报是一根金条。金条平分成相连的7段 ，你必须在每天结束时给他们一段金条，如果只许你两次把金条弄断，你如何给你 的工人付费？ 2、请把一盒蛋糕切成8份，分给8个人，但蛋糕盒里还必须留有一份。 3、小明一家过一座桥，过桥时是黑夜，所以必须有灯。现在小明过桥要1秒，
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2024-07-29 21:58:31
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