论文地址 https://arxiv.org/pdf/1911.02549.pdf 官网地址 https://mlcommons.org/zh/ github https://github.com/mlcommons/inference MLPerf是什么？ Fair and useful benc
原创
2021-05-25 23:02:50
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MLPerf Inference 0.7应用 三个趋势继续推动着人工智能推理市场的训练和推理：不断增长的数据集，日益复杂和多样化的网络，以及实时人工智能服务。 MLPerf 推断 0 . 7 是行业标准 AI 基准测试的最新版本，它解决了这三个趋势，为开发人员和组织提供了有用的数据，以便为数据中心和
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2020-12-07 08:37:00
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# MLPerf Docker
## 什么是MLPerf Docker？
MLPerf Docker是一个用于构建、运行和测试机器学习（ML）工作负载的容器化环境。MLPerf是一个广泛接受的机器学习基准，用于评估和比较不同机器学习任务的性能。使用MLPerf Docker，您可以方便地在不同的硬件和软件环境中运行和测试MLPerf工作负载，以获得可重复的结果。
## 安装和配置MLPerf
原创
2023-08-16 10:41:16
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I n f e r e n c e Inference Inference
# -------------------------------------#
# 创建YOLO类
# -------------------------------------#
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
import cv2
i
原创
2021-08-02 14:19:12
185阅读
# 如何使用 MLPerf 跑 PyTorch：解决实际问题
机器学习模型的训练与评测是深度学习领域的核心，而使用标准的数据集和基准测试来评估模型性能是至关重要的。MLPerf 作为一个广泛认可的性能基准，能够帮助我们评估 PyTorch 模型的计算性能。本文将以一个实际问题为例，指导您如何在 PyTorch 中跑 MLPerf。
## 需求分析
假设我们正在开发一个图像分类模型，目标是使用
原创
2024-09-23 06:16:33
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MLPerf Training 参考实现
1.MLPerf 简介
MLPerf 官网：https://mlperf.org/
2020年7月29日，MLPerf联盟发布了MLPerf Training v0.7的结果，这是MLPerf基准测试的第三轮结果。v0.5为第一轮，v0.6是第二轮。MLPerf基准测试是衡量机器学习性能的行业标准，显示了行业的巨大进步和日益增长的多样性，包括多个新的处理
原创
2021-08-31 13:58:01
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# 如何实现“inference python”
## 1. 概述
在机器学习和深度学习领域中，推理（inference）是指使用训练好的模型对新的输入数据进行预测或分类的过程。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了丰富的机器学习和深度学习库，使得实现推理任务变得相对简单。
本文将介绍如何使用Python实现推理任务，包括整个流程和每一步所需的代码。
## 2. 推理流程
原创
2023-09-14 12:31:02
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mdm9607 mcfg_sw.mbn修改编译方法一、平台实际遇到问题：1.未添加运营商mcfg_sw.mbn配置文件，存在设备找网速度慢的问题。2.添加高通默认配置mcfg_sw.mbn，出现问题： （1）设备插入移动卡，呼入会出现自动接听。 （2）设备插入电信4G卡，无法4G上网。 （3）设备插入特定物联网卡，UE无法正常切换对应运营商配置。默认切换至3GPP，导致无法正常上网。3.使用QXD
1. Approximation Probabilistic model 中的一个 central task ：给定一组obse
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2013-09-16 22:32:00
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theta: org parameter, theta_P: variational parameter1. goal: 估计p(z
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2023-06-30 10:03:38
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作者：孙九爷链接：https://www.zhihu.com/question/41765860/answer/101915528来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 变分推断其实就是一句话：用简单的分布q去近似复杂的分布p。首先，为什么要选择用变分推断？因
原创
2021-07-08 17:03:06
306阅读
图模型（Graphical Models）是一个用来表示概率模型的工具。所谓概率模型，也就是在刻画一组随机变量之间的相互关系。图模型就是用来显式地刻画这些变量之间关系的。在 图模型中，每个变量由图中的一个结点表示，而每一条边则代表其所连接的两个变量之间有相互依赖关
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2013-10-13 19:51:00
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# 如何实现Paddle NLP Inference
## 一、整体流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个“Paddle NLP Inference”的实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 预处理文本数据 |
| 4 | 使用模型进行推理 |
| 5 | 解析推理结果 |
## 二、具体步
原创
2024-02-28 06:27:41
38阅读
# Python Paddle Inference 科普文章
## 引言
Python Paddle Inference 是一个用于在Python 中进行PaddlePaddle模型推理的开源工具。它提供了一个高效、灵活的方式来使用已训练的模型进行预测。
在这篇文章中，我们将介绍Python Paddle Inference的基本概念、用法和一些示例代码。我们还将使用Mermaid语法来绘制
原创
2023-12-01 10:04:52
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修改文件（原理）--回顾#修改文件（原理）
with open('name','r',encoding='utf-8') as f,\
open('password','w+',encoding='utf-8') as f1:
for line in f:
if '开始' in line:
line = line.replace('开始','
一、Deep Learning的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那
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2024-01-17 11:15:14
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# PyTorch Inference 内存占用
在使用 PyTorch 进行神经网络推断时，经常会遇到内存占用过高的问题，这不仅影响推断速度，还可能导致程序崩溃。本文将介绍如何优化 PyTorch 推断过程中的内存占用，并通过代码示例演示优化方法。
## 内存占用原因
PyTorch 在进行推断时会生成大量中间结果，这些结果会占用大量内存。如果不及时释放这些中间结果，就会导致内存占用过高。
原创
2024-04-25 05:08:27
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1.变分推断（Variational Inference） 1.1.分解概率分布(Factorized distributions) 1.2.分解近似的性质（Properties of factorized approximations） 1.3.例子：一元高斯分布（Example: The uni
原创
2022-07-15 17:20:17
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Swift is a type-safe language. A type safe language encourages you to be clear about the types of values your code can work with. If part of your code
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2018-05-28 23:08:00
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引入 统计推断的核心任务，是观察到一些X（可见变量戒可观察变量）之后计算隐变量Z的后验分布p(Z|X)，以及在这个后验分布下计算我们所需要的函数的期望。比如，讲EM时，我们曾计算过对数似然函数在隐变量后验分布下的期望（公式9.30），作为EM中的E步。 但我们都知道，求期望要用到求和戒积分运算，
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2013-09-16 23:08:00
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