背景本文紧接之前的一篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取，继续介绍如何用ONNX+ONNXRuntime来加速BERT模型推理。如果看过之前的那篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取的童鞋估计还记得文中留了一个疑问：为何优化过的ONNX模型与未优化的ONNX性能相近？说好的优化，说好地提速呢？与预期不符~经热心网友冠达提醒优化的ONNX模型运行时要开启OpenMP（如果没有安装，用apt-g
onnx推理模型
原创
2023-05-18 17:17:49
227阅读
一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
628阅读
文章目录01 场景代入02 kNN 算法介绍03 Python 代码实现04 sklearn 调包用 Python 一步步写出 Sklearn 中的 kNN 封装算法。Sklearn 划分训练集和测试集加载数据集Sklearn 调包划分数据集手写 train_test_split 函数封装 train_test_split 函数 01 场景代入在一个酒吧里，吧台上摆着十杯几乎一样的红酒，老板跟你
目录一、ONNX简介二、使用场景三、常见例子 四、使用步骤1.引入库2.读入数据五、如何查看onnx网络结构和参数六、一个简单例子的实现七、ONNX 的其他基本操作1.获取onnx模型的输出层2.获取中间节点的输出数据3.删除指定节点八，技术细节（一些限制的提醒）九，推理速度对比十，参考资料一、ONNX简介 它是微软和Facebook提出的一种表示深
转载
2023-12-07 15:09:50
1940阅读
1.模型的保存（代码）import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据(可以是某盘的绝对路径)（我的数据存储在运行路径下）
#mnist = input_data.read_data_sets('C:\\Users\\ZSl\\Documents\\MNIST_data'
转载
2024-04-06 09:58:19
164阅读
任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是 山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。 但是这种方法通常都会得到过度分割的结果，这
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
ONNX结构分析ONNX结构分析onnx将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node，再由这些Node去构建一个Graph，相当于是一个网络。最后将Graph和这个onnx模型的其他信息结合在一起，生成一个model，也就是最终的.onnx的模型。onnx.helper----node、graph、model在构建onnx模型这个过程中，这个文件至关重要。其中make_node、make
转载
2024-04-18 13:31:16
184阅读
代码https://github.com/PacktPublishing/Mastering-Natural-Language-Processing-with-Python1、理解单词频率 词的搭配可以被定义为倾向于并存的两个或多个标识符的集合。如The United States Unigram（一元语法）代表单一标识符：以下为Alpi
转载
2024-09-03 14:15:21
97阅读
CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 &
转载
2024-10-04 13:55:16
84阅读
什么是决策树决策树(Decision Tree)是一个非常容易理解的模型，它非常像我们所熟悉的if-then结构。举一个相亲见面的实例，即女生根据男生的条件来决定是否相亲见面，通过这个实例来简单理解决策树。显而易见，决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，有一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点组成。由决策树的根节点到叶节点的每一条路径构建一条规则；路径上中间节点的特征对应着规则的条
作者：龟壳（一）Pytorch分类模型转onnx 实验环境：Pytorch2.0 + Ubuntu20.041.Pytorch之保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。
2.torch.load：使用pickl
转载
2023-06-18 00:57:52
833阅读
1、事件驱动模型流水式编程：
开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束事件驱动模型：
开始---->初始化---->等待事件驱动模型可以分为3类。
当每收到一个请求的时候，创建一个线程来处理请求。当每收到一个请求的时候，创建一个进程来处理请求。当每收到一个请求的时候，将一个请求放进事件列表，
转载
2023-11-19 16:30:59
167阅读
ML.NET 在经典机器学习范畴内，对分类、回归、异常检测等问题开发模型已经有非常棒的表现了，我之前的文章都有过介绍。当然我们希望在更高层次的领域加以使用，例如计算机视觉、自然语言处理和信号处理等等领域。图像识别是计算机视觉的一类分支，AI研发者们较为熟悉的是使用TensorFlow、Pytorch、Keras、MXNET等框架来训练深度神经网络模型，其中会涉及到CNN（卷积神经网络）、DNN（深
什么是JMM模型 Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念，并不真实存在，它描 述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构 成数组对象的元素）的访问方式。JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为 其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规 定所有变量都存储在
转载
2024-09-04 18:37:10
156阅读
导读这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。0x0. 前言这一节我将主要从盘点ONNX模型部署有哪些常见问题，以及针对这些问题提出一些解决方法，另外本文也会简单介绍一个可以快速用于ON
转载
2024-05-13 09:53:40
1750阅读
NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起，然后对比几种常见I/O模型，一步步分析
转载
2024-01-21 01:45:34
55阅读
开源，此举将让机器学习框架，向着机器学习框...
转载
2021-10-25 17:36:16
1108阅读
