前几天同公司同事聊天谈及一个非常有趣、高效的技术，用以实现快速绘制相同模型的多个实例，比如在一个场景里有很多树，而这些树都是相同的模型，只是位置、方向、大小、颜色不同，我们就可以使用这种技术提高渲染效率。在最新的D3D9 SDK有例子演示了这个技术（Direct3D/Instancing下，如果没有可能是因为版本不够新），与一般的渲染方法的区别在于，一般的方法需要为每个模型设定一次stream s
GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。概要在 GPUImage 中既有对图像进行处理的，也有对相机内容进行处理的，这里主要以相机处理为例进行分析。大致会分为三个部分：相机数据的采集OpenGL 对图像的处理与显示相机
从 ChatGPT 面世以来，引领了大模型时代的变革，除了大模型遍地开花以外，承载大模型进行推理的框架也是层出不穷，大有百家争鸣的态势。本文主要针对业界知名度较高的一些大模型推理框架进行相应的概述。vLLMGitHub: https://github.com/vllm-project/vllm简介vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中
在用cesium的过程中难免需要导入别人做好的3D模型，这时候就需要将这些模型转成gltf格式了当然，官方也给了我们一个网页版的转换器，但是毕竟是网页版的，效率极其低下，文件还不能太大，所以我们就需要一个格式转换器了现在只支持obj和dae转gltf，我感觉obj比较方便，所以我用的是obj2gltf，这也是官方推荐的一个，用起来很简单，而且效果和效率都不错。下面说一下过程首先在cesium目录下
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2024-09-03 21:07:42
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2023.9.8更新C++ SDK篇已经发布，点击这里传送到文章MMDeploy 提供了一系列工具，帮助我们更轻松的将 OpenMMLab 下的算法部署到各种设备与平台上。1.流程简介MMDeploy 定义的模型部署流程，这里直接使用了官方文档的内容，如下图所示： 1）模型转换（Model Converter）模型转换的主要功能是把输入的模型格式，转换为目标设备的推理引擎所要求的模型格式
目录Cifar-10及模型文件下载：如果嫌自动下载太慢 ：cifar-10下载已多次训练的模型文件 73%（放置在.py同目录下)（第一种模型）过拟合程度较低的模型文件70%（放置在.py同目录下）（第一种模型）实验内容：使用pytorch对cifar10进行分类。代码流程：定义网络CIFAR-10的下载及录入。数据预处理模型加载训练模型测试模型绘制图像Cifar-10及模
在使用Entity Framework 实体框架的时候，我们大多数时候操作的都是实体模型Entity，这个和数据库操作上下文结合，可以利用LINQ等各种方便手段，实现起来非常方便，一切看起来很美好。但是如果考虑使用WCF的时候，可能就会碰到很多相关的陷阱或者错误了。因为实体模型Entity的对象可能包括了其他实体的引用，在WCF里面就无法进行序列化，出现错误；而且基于WCF的时候，可能无法有效利用
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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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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英伟达的深度学习推理引擎TensorRT是连接神经网络框架与GPU之间的桥梁，它支持所有种类的神经网络框架，近期也实现了容器化，目前的TensorRT是5.1版。6月17日，英伟达宣布了TensorRT的开源。机器之心报道，参与：李亚洲、李泽南、思。本次开源的内容是英伟达 TensorRT 的一部分，其中包括 TensorRT 的插件与一些解析器(Caffe 和 ONNX)，以及演示 Tensor
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2024-08-20 15:28:40
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什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
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2024-09-22 11:25:33
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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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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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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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tensorflow使用多个gpu训练 关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料，比较官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py但代码比较简单，只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练，利用到的layer、activation类型不多，针对更复杂网络的情况，并没有给出指导。
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2024-02-26 22:47:22
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解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时出现了一个BUG, 困扰许久:RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor
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2024-07-29 11:05:56
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经常看到有些刚开始进行CAD入门学习的小伙伴问CAD图纸文件太大怎么办？高版本CAD图纸怎么转换为低版本？等等诸如此类的问题，如果你也被这些CAD入门学习问题所困扰，那这些CAD资深玩家总结的CAD技巧，一定不能错过！1、如何给CAD图纸文件「瘦身」？你是否遇到过，打开一个感觉并不大的CAD图纸文件，却使得软件运行缓慢？那么，你需要给图纸文件「瘦身」了。在浩辰CAD中，使用快捷键「PU」来执行PU
Stacking参数含义1. 工具库 & 数据2. 定义交叉验证函数2.1 对融合模型2.2 对单个评估器3. 定义个体学习器和元学习器3.1 个体学习器3.2 元学习器4. 评估调整模型5. 元学习器的特征矩阵5.1 特征矩阵两个问题 & Stacking5.2 StackingClassfier\Regressor参数cv - 解决样本量少5.3 StackingClassf
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2024-09-26 06:41:20
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本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
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2024-06-26 12:02:28
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