目录一、MNN简介二、MNN编译三、MNN部署PINet模型pytorch转onnxonnx转mnnmnn部署一、MNN简介是阿里开源的一个轻量级的深度神经网络引擎，支持深度学习的推理与训练，适用于服务器/个人电脑/手机/嵌入式各类设备。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等30多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。gith
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2024-09-09 15:54:22
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OFFICE 2016在上个月推出了完成的安装版，但是由于安装方法的改进，无法选择安装内容及其安装所在的位置，本人上午也试着导入了MDT 2013 UPDATE 1批量部署平台，部署平台只把它当成一般的应用程序。今天上午恰逢OFFICE 2016 VL批量授权版发布，今天下午下载后就导入了MDT 2013 UPDATE 1平台，仔细查看了OFFICE 2016 VL批量版的目录结构，其实与OFFI
整理了一下CPU、GPU、TPU的简单原理区别，内容整理自Google Cloud、CSDN、知乎等。 目录一、CPU二、GPU适合运算的程序类型三、TPU 一、CPUCPU 是一种基于冯·诺依曼结构的通用处理器，与软件和内存协同工作。 (Google Cloud官网的示意图，仅用于概念演示目的，并不反映真实处理器的实际行为。)CPU 最大的优点是它的灵活性。CPU采用冯·诺依曼结构，可以为数以百
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2024-03-26 23:39:32
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目录创建 Spring Boot 2.0.3 web 应用外置 Tomcat 服务器设置与部署Spring MVC 流程开发测试视图前后缀配置外置 Tomcat 服务器启动原理1、嵌入式 Servlet 容器的应用打成为可执行的 jar、war 包，优点是 简单、便携；缺点是 不支持 JSP、优化定制比较复杂（使用定制器、全局配置文件修改）2、Spring Boot 提供程序员可以使用
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2024-08-01 10:39:15
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目标检测论文阅读：GHM(anchor based)论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.05181 今天介绍一篇AAAI 2019的文章，Gradient Harmonized Single-stage Detector。文章的motivation和focal loss有一点相似，都是致力于不平衡问题。1. Background首先，关于目标检测的类别不平衡问题就不再
记录一下学习TF版的Faster-RCNN代码过程。本文将持续更新。如果有大家觉得不对的地方欢迎大家指出。谢谢大家！环境：Windows10+Tensorflow1.13+python3.5 首先Faster-RCNN的论文很多网站上都有讲。也有汉化版的。大家可以多去看看。本文主要从代码切入。描述一下重点的代码细节。首先程序从这里入口 这里第一个train=Train() 是关于数据读取方面的。关
自2018年以来，预训练无疑是自然语言处理领域最热门的研究课题之一。通过使用BERT、GPT和XLNet等通用语言模型自动写作软件，该领域的研究人员在自然语言理解方面取得了许多重大突破。然而，这些主流的预训练方法并没有给自然语言生成任务带来显著的改进。为此，微软亚洲研究院提出了一种新的通用预训练方法——MASS，在这项任务中可以取得比BERT和GPT更好的结果。BERT和XLNet在自然语言理解任
本文主要想介绍mmdection注册模块实现方式，首先通过简单实列验证mmdection的注册机制，随后根据mmdection框架解释模块注册功能的使用。
理解mmdection模块基础：1. @ 的装饰器需理解(很重要)。2.class 类简单实列化等操作。 简单应用类的装饰器的一个列子，理解注册模块：简单说明：注册模块实际是通过字
原创
2023-06-15 11:08:48
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# 从零开始搭建OpenStack GPU部署环境
在当今的云计算领域，GPU被广泛应用于深度学习、数据分析等计算密集型任务中。而OpenStack作为一种开源的云计算平台，可以为用户提供灵活的资源管理和虚拟化服务。在本文中，我们将介绍如何使用OpenStack来部署GPU环境，为用户提供更高效的计算资源。
## 1. 准备环境
在开始之前，我们需要准备一些必要的环境：
- 一台已安装Op
原创
2024-05-04 06:00:32
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1 GPU设备1.1 本人使用的ＧＰＵ设备名称： 七彩虹GTX980Ti显卡iGame980Ti烈焰战神X 6G １．２ 硬件问题Laboratory Tested Hardware: Berkeley Vision runs Caffe with K40s, K20s, and Titans including models at ImageNe
新入手TX2 Kit一套，一不小心运行了chmod -r 777,造成sudo权限被锁，总是提示：“/usr/bin/sudo must be owned by uid 0 and have the setuid bit set”然后就是各种论坛泡，最后网上的方案是：chown root:root /usr/bin/sudochmod 4755 /usr/bin/sudo亲测后发现，没有sudo权
先上部分概念：CPU：中央处理器（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data
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2024-05-04 17:01:33
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在如今的数据处理和机器学习领域，将Hadoop与GPU结合使用可以显著提升计算效率和性能。为此，我整理了一个关于“Hadoop部署GPU”的完整过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，确保你的硬件和软件满足以下要求：
- **硬件要求**：
- CPU: 至少 8 核心
- 内存: 至少 32GB RA
2.0出来后不少人催更Colab脚本，其实前几天我已经开始着手更新了，为了写上一篇文章消耗了几天时间。现在我就来通知下，脚本已经更新了，名叫v4。简单说下Colab有啥用，这个主要是针对没有显卡，没有N卡，设备不好的朋友，或者不想本地烧机的朋友，Colab有免费版也有Pro版，免费版最长使用时间12小时，12小时后必然断开，需要重新连接。Pro使用时长相对比较长，稳定性会有所提高。如果自己真的想玩
一、AMD - OpenVINO环境配置1. 环境硬件环境软件环境Ryzen 5800XVisual Studio 2022Win 10Python 3.7.13 + Cmake 3.24.0 + Anaconda依赖环境配置Visual Studio 为 2022版本CMake安装官网下载最新版本CMake，建议选择msi安装，比较省事。官网下载速度巨慢，建议去镜像 2. 离线下载OpenVIN
附录K CUDA计算能力更多精彩内容，请扫描下方二维码或者访问https://developer.nvidia.com/zh-cn/developer-program 来加入NVIDIA开发者计划计算设备的一般规格和功能取决于其计算能力（请参阅计算能力）。下面的表格中 显示了与当前支持的每种计算能力相关的特性和技术规格。浮点标准审查是否符合 IEEE 浮点标准。Compute Capability
cudatoolkit和cudnn一样可以正常跑深度学习，我觉得这是最简单的方法了，比后面在系统中独立安装CUDA和cuDNN省事的多多多多，下面来看具体的步骤（需要提前安装好Anaconda工具）： 0.查看tensorflow所需的CUDA、cuDNN环境： &
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2024-05-13 21:05:31
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前言在深度学习中，要使用大量GPU进行计算。 而GPU往往价格不菲，随着模型变得越复杂，数据量积累，进行深度学习计算需要耗费极大的经济和时间成本。解决方案阿里云容器服务提供的深度学习解决方案，基于Kubernetes为核心，支持cluster-autoscaler 进行节点弹性扩缩容。除了CPU，Memory 等基础指标外，还可以以GPU资源维度进行节点弹性扩缩容。在深度学习常场景里，我们可以实现
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2024-04-24 13:06:17
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一、软硬件要求软硬件 最低配置 推荐配置CPU 和 内存 Master：至少2核4G、
Node：至少4核16G Master：4核16G、
Node：根据运行的容器数量进行配置Linux 操作系统 基于 x86_64 架构的各种Linux 发行版，Kernel 3.10 以上 Red Hat Linux 7 CentOS 7 etcd 3.0 版本及以上 3.3 版本 Docker 18.0
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2024-01-29 01:18:50
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目录从源码编译检查是否安装正确篇外——Ubuntu下的环境变量设置TensorRT的核心接口简介使用TensorRT的Python API进行推理使用TensorRT的C++ API进行推理1 从源码编译1.1 下载源码和库文件TensorRT只开源了一部分，其中最核心的那部分是闭源的。开源部分是Github上的TensorRT仓库，闭源部分则是官方提供的TensorRT库。由于我电脑上的CUDA
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2024-10-05 09:04:56
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