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
转载
2024-05-07 14:52:08
656阅读
扯皮的话：在使用C++版本的TensorRT框架做模型推理时，会遇到前向推理速度不稳定的情况。问题1：同一个模型，同一套代码在运行时速度不稳定，比如一会儿24ms，然后隔一会再去推理就变成了90ms，再又降到30ms。问题原因：不仅TensorRT框架有这种现象，Libtorch、onnx框架也存在类似的情况。其根本原因是数据从显存到内存的时间不稳定所导致的，即：cudaMemcpyAsync i
转载
2024-04-05 11:20:16
714阅读
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
转载
2024-05-16 14:22:02
544阅读
vs2015编译错误解决：/jit/pickler.h(34): error C2059: 语法错误:“常量” ；error C3805: “常量”: 意外标记，应输入“}”或者“,libtorch环境搭建、生成库文件、测试利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测tensorFromBlob”: 不是“at::DeprecatedTypeProperties”的成
转载
2024-04-29 21:17:53
420阅读
TensorFlow 和 PyTorch 的框架之争愈演愈烈。二者各有优缺点，选择起来需要费一番脑筋。但是，有句话说得好，「小孩子才做选择，成年人全都要」。为此，来自Petuum Inc 和卡内基梅隆大学的研究者开源了一个通用机器学习包——Texar-PyTorch，结合了 TensorFlow 和 PyTorch 中的许多实用功能与特性。项目地址：https://github.com/asyml
转载
2024-07-30 11:47:18
172阅读
windows+libtorch+vs2019+yolov5项目部署实践总结前言环境配置环境搭建参考：给出我的libtorch配置GPU模型 导出 export代码效果展示结束 前言这是本人第一篇博客，只是对近期学习工作的一些总结。主要是利用libtorch对pytorch训练的模型进行部署，之前也是成功使用pyinstaller将整个python项目进行打包成exe，但是不满足对方的需求才使用
libtorch cuda c++推理配置
原创
2023-03-07 11:43:01
566阅读
点赞
1评论
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
转载
2024-08-23 07:56:00
273阅读
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
转载
2024-03-08 09:33:50
95阅读
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
转载
2024-03-17 14:51:24
252阅读
文章目录1.课程学习2.作业题目必做题：思考题：3.课程总结：4.完整代码 2.作业题目必做题：（1） 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重（Lesson2的物料包中有），跑一下0.jpg和1.jpg，看一下输出结果。结果： （2） 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。图片：结果：思考题：（1） 以ResNet18为例，用time模块和for循环，对”./images/0.j
在Gemfield：部署PyTorch模型到终端(https://zhuanlan.zhihu.com/p/54665674)一文中，我们知道在实际部署PyTorch训练的模型时，一般都是要把模型转换到对应的推理框架上。其中最常见的就是使用TorchScript，如此以来模型就可在LibTorch C++生态中使用了，从而彻底卸掉了Python环境的负担和掣肘。
转载
2021-07-12 10:28:51
708阅读
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者：知乎—Gemfield 侵删地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763在...
转载
2021-07-12 16:36:10
1761阅读
华为nova3于7月18日18:00在深圳大运中心体育馆举行华为nova 3的发布会，从本次华为nova3选择的代言人-易烊千玺，不难看出新机依然延续nova系列的年轻属性，主打 “高颜值 爱自拍”。 华为nova3发布，将支持华为AI旅行助手 华为nova3，除了搭载麒麟970芯片、GPU Turbo稳定高帧率游戏体验、前置2400万海报级自拍、后置2400万AI双摄、6.3英寸全面屏，3D炫
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
转载
2024-03-21 22:05:54
409阅读
服务器处理性能估算系统的建设，必须满足未来5年业务发展和管理的需求，所以下面对服务器性能指标的估算，将以满足未来5年的需要为基准。1. 数据库服务器1.1. TPCC值估算约定： 系统同时在线用户数为100人（U1）； 平均每个用户每分钟发出2次业务请求（N1）； 系统发出的业务请求中，更新、查询、统
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
转载
2024-08-15 16:24:51
97阅读
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
转载
2024-06-16 09:30:45
169阅读
大家好，我是极智视界，本文介绍一下 libtorch 调用模型推理方法。
原创
2022-10-16 06:49:27
497阅读
测试机子配置： 1：AMD RX6600(显存8g)+i5 12600KF 16g内存 (台式机) 2：RTX 3070 laptop(显存8g)+i7 10870H 32g内存 (HP暗夜精灵笔记本) 两台电脑平均性能差不多，当然N卡肯定更好一点这边我们还是MS大发好，用MS的DirectML推理框架推理，虽然据小道消息反馈DML推理效率远不如Cuda，但是要知道DirectML的兼容性好啊，除
转载
2024-08-06 13:12:06
186阅读
