首先 编好刀路后，按下列操作顺序设置自定义后处理1，2，3，4，5，找到后处理文件后打开—设置好保存目录后“确定”输出
通过将torch模型导出成ONNX来加速深度学习模型的CPU推断速度
最近在做一个文本多分类的模型，非常常规的BERT+finetune的套路，考虑到运行成本，打算GPU训练后用CPU做推断。在小破本上试了试，发现推断速度异常感人，尤其是序列长度增加之后，一条4-5秒不是梦。于是只能寻找加速手段，早先听过很多人提到过ONNX，但从来没试过，于是就学习了一
生产环境：ubuntu18.04 cuda 11.0 cudnn 8.0.5 一、注意事项 1.1 bug记录 1.1.1
目录转换器和预估器转换器预估器KNN算法定义算法伪代码描述k值的选择几个距离计算实例sklearn中的API实例优缺点转换器和预估器转换器主要用于特征工程。我们之前在特征工程中介绍了好几个转换器，像DictVectorizer、StandardScaler等。这些转换器类都是继承Transformer。在使用的过程中我们的一般步骤如下：（1）实例化一个转换器（2）调用fit_transform()
文章目录引言mtcnn介绍mtcnn是什么图像金字塔模型+参数配置ncnn介绍ncnn是什么深度学习框架是什么 引言刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门mtcnn介绍mtcnn是什么mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络） 其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型物体分
# 从PyTorch到NCNN：一次完整的模型转换流程
在深度学习领域，模型的部署是一个非常重要的环节。而NCNN作为一个高效的轻量级深度学习框架，能够在移动端和嵌入式设备上进行快速的推理。在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并展示详细的转换流程。
## PyTorch转ONNX
首先，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX是一种开放的神经网络交
原创
2024-03-02 05:33:50
552阅读
NLJ(nested-loop join)从第一个表每次读一行数据，传递到一个嵌套循环（处理join中的下一个表）。 这个处理重复次数跟join中涉及的表相同? 例子：Table Join Type
t1 range
t2 ref
t3 ALL逻辑处理：for each row in t1 matching range {
for each r
//在C#中 //图片到byte[]再到base64string的转换：
Bitmap bmp = new Bitmap(filepath);
new MemoryStream();
bmp.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
byte[] arr = newbyte[ms.Length];
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2024-10-09 09:02:38
25阅读
摘要：主要学习记录了ONNX转TensorRT流程、代码。末尾有完整代码。目录：3.1 创建TensorRT的日志记录器3.2 创建bulider对象 3.3 设置engine参数3.4 定义network并加载ONNX解析器3.5 获取网络的输入输出3.6 动态输入3.7
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2024-10-29 12:00:30
210阅读
前因：之前做歌单时因为要用到网易云音乐，而一部分网易云音乐是ncm格式，不能传到公众号界面，所以找了一些攻略研究，最后找到了适合我电脑的方法。但我觉得这个方法是万能的：步骤简单，操作性强，不需要另外下载格式工厂等软件，用360浏览器就能搞定。之前有录视频发b站，因为考虑到视频费流量，所以直接写文，视频就不发了，另外，文中的图片是视频里的截图(太懒，不想重新做一遍)便于理解，我将整个过程分为很
# PyTorch 转 ONNX 再转 NCNN
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的神经网络模型和训练方法。而 ONNX 是一种开放的模型格式，可以实现模型在不同框架之间的互操作性。NCNN 是一个高性能的神经网络计算库，专门针对移动端的推理加速。本文将介绍如何使用 PyTorch 转换为 ONNX 格式，再将 ONNX 模型转换为 NCNN 模型，
原创
2023-10-19 05:55:38
604阅读
文章目录系列文章目录1 ONNX模型表示2 模型转换3 Python环境下的推理参考资料 上一篇博客中简单介绍了ONNXRuntime推理引擎和DBFace检测模型，这篇博客中将展示如何使用其Python API进行初步验证及推理部署。1 ONNX模型表示ONNX（Open Neural Network Exchage）是一个开源机器学习模型数据的存储标准，支持不同的人工智能框架，从而将其训练好
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2024-09-30 06:23:27
976阅读
语音转换成文本 技术实现In this article, I'll discuss some pro tips that'll help you ace your interviews at your dream companies and get the most out of your job offers. 在本文中，我将讨论一些专业技巧，这些技巧可以帮助您在理想的公司进行面试，并从工作机会
???物体检测-系列教程 总目录
有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码10、模型可视化yolov5的工程代码几乎都是用pytorch来编写训练的，生成的网络模型文件也是pt格式（pt即pytorch）有一个非常好用的工具，叫做netron，可以将预训练的模型文件直接解析成可视化界面，可以非常直观并且详细的查看前向传播过程，
一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-近邻算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。 文章中大部分文字和例题参考自https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml
接近开关NPN和PNP区别先要搞清楚PNP、NPN 表示的意思是什么。P表示正、N表示负。PNP表示平时为高电位，信号到来时信号为负。NPN表示平时为低电位，信号到来时信号为高电位输出。接近开关和光电开关只是检测电路不同输出相同。至于PLC接线，一般用NPN的较多。但多数的日本的PLC有日本型、世界型、和通用型。进入中国的多数为世界型和通用型。可直接用NPN型。接近开关和光电开关的电源正端接电源正
试想有一天，我们带着平板电脑，悠哉的喝着下午茶，几个点击的动作极可将游戏里面的角色插件出来，接着再挑选角色需要的动作，喝完咖啡的时候，我们的一组带不同动作的角色模型已经完成，你觉得这是一个天方夜谭吗?Autodesk Character Generator 的诞生帮助我们跨出了这一步，现在我们来看看要如何实现这个神话，首先进入云端角色的的页面位置：https://charactergenerato
NOI Linux的安装与显卡驱动的安装NOI Linux是一个专为 NOI/NOIP定制的Linux发行版，适用于各种笔记本计算机、台式计算机。 NOI Linux 主要用于NOI/NOIP 的比赛或练习，它集成了 NOI/NOIP 竞赛所需的各种编程环境，安装方便、使用简单。NOI2OO9、 NOIP2OO9 竞 赛环境指定的系统软件为 NOI Linux ?C 1.2，其内核为 2.6.24
首先先从NN（nearest-neighbor）分类器开始介绍,下图是使用NN分类器对CIFAR-10数据库进行分类的一个结果。可以看出，分类出来的效果并不好，如将车分类成了horse类。那么为什么会造成这样的结果呢？是否可以优化呢？是不是意味着NN或者KNN在实际中就没有用处了呢？我们带着这些疑问继续去学习以下内容。计算出的L1距离越小，意味着与训练图越相似，当为0的时候，两张图就是一模一样了。
PNG 文件格式解析PNG 图像格式文件由一个 8 字节的 PNG 文件署名域和 3 个以上的后续数据块（IHDR、IDAT、IEND）组成。PNG 文件包括 8 字节文件署名（89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A，十六进制），用来识别 PNG 格式。用十六进制查看器打开任意一个 PNG 文件，都是可以看到这样的头部:PNG 定义了两种类型的数据块：一种是 PNG 文件必须包含、读写软件
