Window10+YOLOX推理训练（保姆级教程）前言：旷视科技推出了YOLOX，速度可以说是有很大的提升。 看图0.需要的配置本人显卡：GTX1660(6G)IDE：PycharmCuda11.2+cudnn8.2 （注意必须配套）Cuda下载链接CUDNN下载链接（需要登陆，邮箱登录就行）pip list安装Pytorch+ torchvision+torchaudio GPU版pip ins
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2024-08-15 16:24:51
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晓查在数据中心分类下，英伟达2年前的推理卡T4依然能“大杀特杀”，7月推出的A100毫无意外占据榜单第一名。英伟达表示A100在数据中心推荐系统测试中，其表现出的性能比英特尔Cooper Lake CPU高237倍，即使是T4也比CPU高出28倍。△ 图片来自英伟达官方英伟达在官方博客中称，英伟达在第二版MLPerf推理榜中赢得了数据中心和边缘计算系统六个应用领域的所有测试。可以看出，每
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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1、 你认为什么是人工智能？人工智能(Artificial Intelligence,AI)就是利用机器模拟、延伸以及扩展人的智能的一项科学技术 ，一种能以人类智能相仿的方式作出反应的智能机器，包括智能机器人、智能检索、智能游 戏等等。研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，如判断、推理、感知、识别、理解 、学习、思考等思维活动。2、简述推理、学习、存储，三者之间的
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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©作者 | HKUST&DAMO TECH始智AI wisemodel.cn社区已上线2个月，是类huggingface社区的产品，将努力打造成中国最活跃的中立AI开源社区。“源享计划”即开源共享计划，大家自己研发的开源模型和数据集，以及基于开源成果衍生的开源模型和数据集等，欢迎同步发布到国内wisemodel.cn社区，方便大家更容易获取和使用。大型语言模型（LLMs）在学术和
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2024-06-15 16:36:21
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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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实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
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2024-08-07 21:40:25
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背景：近年来，随着移动端算力的不断提升和深度学习研究的快速发展，特别是小网络模型不断成熟以及数据安全的要求越来越高，越来越多的原本在云端执行的推理转移到移动端上来实现。移动平台的深度学习推理涉及硬件平台、驱动、编译优化、模型压缩、算子算法优化以及部署，适合系统业务开发的高效推理框架成为业界迫切需求和开发重点。很多企业都在研发面向移动端的开源深度学习框架。当前国内外主流开源移动端推理框架：小米MAC
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2024-07-30 16:40:36
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神经网络和深度学习入门神经网络松散地模拟人脑中的神经网，是深度学习(DL)的基础，这是一个复杂的数学系统，可以自己学习执行任务。通过查看许多示例或关联，NN可以比传统的识别程序更快地学习连接和关系。训练就是基于对数百万同一类型的样本的学习来配置NN以执行特定任务的过程。例如，一个NN可能聆听许多声音样本并使用DL来学习“识别”特定单词的声音。然后，该NN就可以筛选新的声音样本清单，并使用称为推理的
一、 单机多GPU训练 深度学习由于存在计算量大，并且需要大量的数据来训练的问题，因而需要采用一些并行机制来加快训练速度，目前常用的并行方法主要有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。下面主要介绍tensorflow框架采用的数据并行方法 。1.1 数据并行原理 数据并行的原理如下图所示，假设有两块显卡（GPU1和GPU2），我们经常使用
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2024-05-24 18:29:18
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AI芯片分类从功能来看，可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节。Training环节通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力、精度、可扩展性等性能要求很高。目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成
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2024-08-21 11:56:24
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深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接 环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：vscode深度学习环境：torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU准备好数据集我这里采用的数据集是经典的目标
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2024-08-21 11:18:50
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** 基于Tensorflow-gpu的深度学习训练框架搭建教程**前言由于个人PC以及工作站的硬件配置差别很大、这将导致显卡驱动与tensorflow-gpu不兼容的问题。本文是在win10系统下一站式深度学习训练框架的搭建流程，主要内容包括GPU驱动版本匹配、下载安装、系统环境变量配置、tensorflow-gpu版本匹配以及安装测试。下列是一次成功案例的各文件版本： 1、GPU型号：Gefo
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2024-04-15 11:13:51
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BERT有什么局限性？从XLNet论文中，提到了BERT的两个缺点，分别如下：BERT在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的，比如”New York is a city”，假设我们Mask住”New”和”York”两个词，那么给定”is a city”的条件下”New”和”York”并不独立，因为”
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2024-08-12 18:03:04
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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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开始介绍之前，先说一个重要的概念——数据精度。数据精度
原创
2024-10-25 15:51:30
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再看看纯集成显卡GPU的mobilenet-ssd 的推理性能, 测试平台是i5 7440HQ, 4核4线程, GPU是Gen9 的GT2, 24EU, 属于纯大白菜集成显卡 首先是FP32模型当Batch size =1时inference request(nireq) = 1时，即同时只有一个推理请求Latency = 13.6ms, Throughtput = 73FP
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2024-03-17 14:51:24
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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Bart模型的训练好预测逻辑是不同的。训练的时候可以使用causal_mask 对整个序列进行一个并行训练，但是inference的时候，必须是自回归的。
原创
2022-10-23 00:43:56
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