网络加速器的技术原理主要包括以下几个方面：压缩技术：网络加速器通过使用压缩技术，可以将数据压缩成更小的尺寸，提高传输速度。压缩可以减少数据传输的带宽需求，并且可以更快地发送和接收数据。缓存技术：网络加速器可以使用缓存技术，将常用的数据缓存在本地或者网络加速器的服务器上。当用户再次请求这些数据时，网络加速器可以直接从缓存中获取，而不需要从远程服务器上重新获取数据，从而提高传输速度。请求合并和优化技术
# 如何实现“python onnx加速”
## 一、整体流程
下面是实现“python onnx加速”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载onnx库
下载onnx库 --> 加载模型
加载模型 --> 运行推理
运行推理 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、
原创
2024-05-03 04:53:30
78阅读
一、pytorch 转 onnx 推理加速01配置Ubuntu 16.04 python 3.6 onnx 1.6 pytorch 1.5 pycuda 2019.1.2 torchvision 0.1.8建议详读,先安装好环境:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#import_onnx_
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2023-11-20 01:55:31
42阅读
PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
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2023-11-27 11:09:26
119阅读
Pytorch一小时入门教程
目录Pytorch一小时入门教程前言Pytorch是什么话不多说 冲！1.张量的概念2.张量的运算3.张量和Numpy的转换Pytorch第一部分就到此结束啦 之后的学习还好继续记录 有什么问题欢迎大家一起讨论 谢谢大家。 前言虽然之前已经学习了很多有关机器学习的知识，但都是理论了解，真正遇到项目才发现自己实操验证不足，故而选择从基础学习，正好自己做一下笔记。Pyt
注：本文默认你已经安装好python，本文配置深度学习前的环境如下：python3.6win10 64位GeForce GTX980Ti1、安装CUDA深度学习库如果使用CUDA进行GPU加速，可以大大缩短计算时间。1.1 检查GPU是否支持CUDA先确定下自己的显卡型号（不要告诉我你不知道怎么查看自己的显卡型号）。安装CUDA前先检查下，自己的显卡是否支持CUDA，可以从下面的网址查看自己的显卡
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2024-07-16 00:57:11
279阅读
史上，凭借在显卡市场上的领先地位，NVIDIA一直习惯于搞封闭技术，比如PhysX物理加速，比如CUDA并行计算，比如G-Sync同步刷新。但是这几年，NVIDIA正在逐步开放G-Sync，尤其是随着AMD FreeSync技术赢得越来越广泛的支持，NVIDIA的开放度也越来越高。在此之前，NVIDIA已经开放G-Sync兼容标准，使得原本仅支持FreeSync技术、没有G-Sync专用硬件模块的
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2024-03-15 10:29:57
178阅读
目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速，
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2024-03-20 21:19:16
203阅读
NEON加速 NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系列处理器的 128 位 SIMD（单指令，多数据）架构扩展，旨在为消费性多媒体应用程序提供灵活、强大的加速功能，从而显著改善用户体验。它具有 32 个寄存器，64 位宽（双倍视图为 16 个寄存器，128 位宽。） 目前主流的iPhone手机和大部分android手机都支持ARM NEON加速，因此在编写移动端算法时，可利用N
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2024-08-06 09:41:06
49阅读
前言：编译完64位的库，自然少不了32 位的，同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像，也将openCL加速编译进去，以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
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2024-05-11 18:44:55
408阅读
# 使用GPU加速ONNX模型的流程
本文将给你介绍如何使用GPU加速ONNX模型的步骤和相应的代码。以下是整个流程的概要：
```mermaid
flowchart TD
A[将ONNX模型加载到内存中] --> B[将模型转换为TensorRT引擎]
B --> C[使用GPU加速推理]
```
接下来，我们将逐步进行详细说明。
## 1. 将ONNX模型加载到内存中
原创
2023-11-18 09:23:36
809阅读
使用TensorFlow, ONNX和TensorRT加速深度学习推理在这篇文章中，您将了解如何使用新的 TensorFlow-ONNX-TensorRT 工作流程部署经过 TensorFlow 训练的深度学习模型。 本教程使用 NVIDIA TensorRT 8.0.0.3 并提供两个代码示例，一个用于 TensorFlow v1，一个用于 TensorFlow v2。 TensorRT 是一个
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2024-02-23 23:15:45
144阅读
开源，此举将让机器学习框架，向着机器学习框...
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2021-10-25 17:36:16
1108阅读
20240105，记。最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中（仅针对N卡，毕竟也没有别的显卡了。。），遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。测试机器：Windows10，RTX 3070，onnxruntime-gpu==1.16.1，显卡驱动：522
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2024-10-22 11:39:30
221阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx微软宣布将多平台通用ONNX机器学习引擎开源，此举将让机器学习框架，向着机器学习框...
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2022-04-22 13:23:22
1020阅读
# 在 Android 中实现 ONNX 模型：从入门到实践
在当今的移动应用开发中，机器学习模型的应用越来越普遍。特别是，使用 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式的模型可以使开发者在不同机器学习框架之间轻松迁移。本文将详细介绍如何在 Android 应用中使用 ONNX 模型，尤其是针对新手开发者。我们会从流程概述开始，逐步带领大家实现这一目标。
#
一、理论基础1、CPU Cache在现代处理器中，与CPU执行代码或处理信息相比，向内存子系统保存信息或从中读取信息一般花费的时间更长。通常，在CPU执行指令或处理数据前，它会消耗相当多的空闲时间来等待从内存中取出指令和数据。处理器用不同层次的高速缓存（cache）来弥补这种缓慢的内存性能。 当应用程序使用物理内存时，它首先与CPU的高速缓存子系统交互。现代CPU有多级高速缓存。最快的高速缓存离C
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2024-04-24 11:51:17
534阅读
# PyTorch转ONNX加速推理
## 介绍
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示神经网络模型的开放式格式。将PyTorch模型转换为ONNX格式可以加速推理过程，提高模型性能。在本文中，我将向您介绍如何实现“pytorch转onnx为什么可以加速推理”。
## 步骤
首先，让我
原创
2024-03-16 06:38:13
438阅读
[附代码]重写YOLOX的TensorRT版本部署代码 前言YOLOX是前段时间旷视开源的一个目标检测算法，据说效果很好，这两天有空了就准备研究一下，看了论文感觉里面干货还是很多的，等后面再仔细研究研究。从论文放出的结果来看，YOLOX在速度和精度上应该是全面超过了之前的YOLO系列算法的。比较良心的是，作者不仅开源了代码和模型，还放出了TensorRT、OpenVINO、NCNN等框架下的模型部
# OpenVINO在Android平台上使用ONNX
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔开发的一种工具集，用于加速计算机视觉和深度学习推理。它提供了一种优化和部署深度学习模型的方法，以在各种硬件上实现高性能推理。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenVINO来加载和运行ONNX模型。
原创
2024-01-11 07:56:10
599阅读
