文章目录5.使用枚举类5.1第一种实现方式5.2第二种实现方式6.使用元类6.1type()6.2参数一：class的名称6.3参数二：元类metaclass6.4元类metaclass的应用：orm实现 5.使用枚举类当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12好处是简单，缺点是类
模型部署流程大致流程为：数据—模型—部署案例：花卉识别APP采集所有花的类型图片，搜集各种不同样式的花的图片模型训练：Pytorch/Tensor Flow，通过模型训练让准确率达到一定程度部署：把训练好的模型放在特定的硬件平台下（GPU等），推理SDK,该模型可以调用模型部署：ONNX一个ONNX例子：import torch
from torch import nn
class LeNet
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2024-09-08 16:12:37
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【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程前言准备工具cuda/cudnncmake
一、环境配置 全是windows 下的版本 cuda：11.1 11.4 11.7 三个版本都试过，都是ok的 cudnn：8.5.0 onnxruntime：1.12.1 relase版本onnxruntime-gpu下载完后可以看到里面的头文件和静态库动态库，onnxruntime不需要安装，下载完之后需要把头文 件和库文件配置到工程中，下面有具体方法 PS D:\tools\onnxrunt
0:022> !runaway
User Mode Time
Thread Time
22:8cc 0 days 0:17:15.238
23:4d8 0 days 0:15:20.936
15:898 0 days 0:09:15.316
24:c64 0 days 0:05:07.587这是前4个线程，一共
关于onnxruntime的一些基本参考链接：onnxruntime官方文档将pytorch模型转换为onnx模型并用onnxruntime进行推理(Pytorch官方文档)一、onnxruntime安装(1)使用CPU如果只用CPU进行推理，通过下面这个命令安装。【如果要用GPU推理，不要运行下面这个命令】pip install onnxruntime(2)使用GPU安装命令为：pip inst
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2024-08-06 13:05:34
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也是来源于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》附加代码，书中只是给了BN的对比结果，展示了BN的效果，没有再赘述实现（可能因为有点复杂），所以这里研究一下BN的代码。之前我曾经使用过TensorFlow的BN，它提供了两三种接口，透明程度和使用方法不相同，有的是透明到你可以自定义参数并传给BN层，然后训练参数，也有只定义一个层，全自动使用的，但是都没有自己纯手写一个python实现更透
前言：参考TensorRT官方文档学习的笔记记录 Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。另外
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2024-03-27 09:17:03
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这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
我们常见的IO模型有：阻塞 IO 模型、非阻塞 IO 模型、多路复用 IO 模型、 信号驱动 IO 模型、异步 IO 模型；下面我们就简单介绍一下以上IO模型。1、阻塞 IO 模型最传统的一种IO 模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。当用户线程发出IO 请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内
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2024-05-14 17:25:20
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注：1.本文基于mmdetection-2.25.1。为啥不用最新版本？3.0的还没试，2.28的有差不多的问题，老板要求用这个版本，所以先用这个演示一遍全流程。2.本文直接用mmdetection里面提供的一个“不建议使用”的脚本来导出onnx格式（ncnn先别急），即tools/deployment/pytorch2onnx.py。为啥不用mmdeploy？一个是也不见得行，另外老板暂时不让用
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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n皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：在n×n的国际象棋棋盘上放置n个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后，即任意两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。蛮力法思想：解决n皇后问题的思想本质上就是蛮力法，生成所有可能的摆放情况，并判断该情况是否满足要求，我们以树结构来表示解决问题的方法。以4*4的棋盘为例，第0层的根节点为空白的棋盘，第1层为只在棋盘的第一行摆放的四种不同情况，第2
在前述文章中，我们介绍到了JAVA语言的逻辑结构，分为顺序结构、分支结构、循环结构。顾名思义，顺序结构从上往下依次执行，按步骤一步一步执行即可，相对简单。所以我们没有过多的去讲解顺序结构。重点介绍的分支结构和循环结构。并且在上一篇文章中通过收银台收款系统对if以及if-else语句的使用做了练习。那么今天的文章，我们就结合前述文章对循环结构的介绍，通过编写“猜数字游戏”这一案例，加深一下循环结构知
我们知道如果只是为了让某个共享资源一次只让一个线程使用,则通过Critical Section与Mutex则可使资源使用达到互斥的目的.其中Critical Section是用户对象,Mutex是内核对象.除了此区别外,两者基本上差不多.但是使用上面两种互斥方式时,虽然能保证一次只一个线程访问某个共享的资源,但是各个线程的执行顺序是没有保证的.另外除了用TerminateThread这种比较野蛮不
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2024-10-11 12:26:28
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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
今天是20240329，我见有人问我，我看了下现在的YOLOv5_6.1——7.0的版本是支持未改网络结构的.pt在export.py直接转.engine的，6.1以前的版本不可以直接转，至于master大家可以去试试———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
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2024-10-25 22:41:11
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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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1. 引言 当在Java应用程序中需要处理负载均衡时，通常涉及到多个服务器或服务实例，以确保请求能够分散到这些实例上，从而提高系统性能、可用性和可伸缩性。实现负载均衡策略可以通过多种方法，包括基于权重、轮询、随机选择、最少连接等。今天就来看一下使用java如何实现这些算法。2. 负载均衡策略2.1. 随机
【代码】onnxruntime采用cuda推理。
原创
2023-05-18 17:16:30
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