优点：以FP32到INT8量化为例，模型存储占用减小为1/4；增加数据throughput。 什么是量化：表达式：示意图：为什么不使用线性量化(y=ax+b)？因为线性量化后做乘运算会改变分布。怎么量化：TensorFlow Lite量化：训练后量化和量化训练两种方式。训练后量化方式：过程：1.权重量化. 2.infer校准数据集统计activations的最大最小值以量化activat
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2024-03-13 09:37:28
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pytorch和tensorflow函数对应关系方法名称大写一般为类，小写为函数，如A，a，使用方法为A()(),a()作用Pytorchtensorflow平常系列tensor常量troch.tensor()tf.constant()rangetorch.arange()tf.range()求和元素.sum()tf.reduce_sum()随机变量torch.normal()tf.random.
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2024-03-17 19:04:17
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0 前言当前pytroch是最流行的深度学习框架， 最主要的优点就是灵活易用。 tensorflow在很多生产部署环境中应用也还比较广泛， 虽然不好用， 但是效率上还是有点优势的。很多最新的研究工作是基于torch做的， 实际应用时可能需要转换为tensorflow。 因此， 这里列出一些常用的api映射关系，方便查阅和避坑。需要注意的是， torch的api比较简单， 但tensorflow的a
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2024-03-25 14:09:37
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1.pytorch和tensorflow的区别？ 1、首先是图的创建和调试 pytorch图结构的创建是动态的，即图是运行时创建的，更容易调试pytorch代码 tensorflow图结构的创建是静态的，即图首先被“编译”，然后再运行。 （一个好的框架应该要具备三点： ——方便实现大计算图； ——可自动求变量的导数； ——可简单的运行在GPU上； pytorch都做到了，但是现在很多公司用的都是
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2024-05-09 22:09:52
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tensorflow使用（转）https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/tree/master/tf/learning-tf-zh一、基础变量TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲，它是一种延迟计算形式，它能够极大改善代码的运行：更快地计算复杂变量跨多个系统的分布式计算，包括 GPU。减少
引言：AlphaGo在2017年年初化身Master，在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手，取得60连胜，未尝败绩。AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow——Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架。 TensorFlow TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它
2.2 数据操作在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。Tensor和Numpy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使得Tensor更加适合深度学习。‘tensor’这个单词一般可翻译为“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作0维数组，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。2.2.1 创建Tensor创建
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2024-07-18 07:46:26
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对于Tensorflow的运作方式还不是很理解的同学一定要将上面这个图牢牢记在脑海中。在学习基础概念和新的代码的时候，不断将所学跟途中的信息做对照。 这张图的第一层理解就是，当有一个输入时，Tensorflow会根据这个输入值产生相应的输出值。如果这个输出值与实际的值有偏差，那么Tensorflow会对神经网络中的参数进行调整。以使得以下一的输出值更加
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本文目录环境安装PyTorch数据类型操作pandas读写数据集矩阵操作自动求导概率论 环境安装PyTorch官网Jupyter NoteBookPyTorch数据类型操作import torch
x = torch.arange(12) # 使用arange创建一个行向量x tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
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2024-10-12 20:04:57
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XML文件关于这个文件格式，其实我接触并不多。 具体介绍见XML文件结构和基本语法 类似的有YAML。为什么要写XML文件最近头疼依然是在做数据集标记，因为原始LableImage工具生成的是XML文件，因为装不上这个工具，所以用Matlab标记了，需要将数据写进XML，和那个工具生成一样的格式。 从同事那里拿来工具生成的标准XML文件，开始有点懵。 标准文件是这个样子：椭圆画出部分是当前图片的基
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2024-03-19 17:26:31
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# PyTorch与TensorFlow对比指南
PyTorch与TensorFlow是目前两个最流行的深度学习框架，各自都有独特的优势与应用场景。因此，针对它们的对比，不仅能够帮助我们理解这两个框架的特点，还能为以后的选择提供依据。本文将为你提供一个完整的对比流程，以及实现代码的详细讲解。
## 对比流程
以下是对比PyTorch和TensorFlow的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-09-17 06:11:49
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2022-11-24 12:05:54
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自从百度2018年推出飞桨（PaddlePaddle）的第一个0.14版本后，不少开发者感兴趣并参与贡献其中，但一直存在代码转移的问题。比如，你有一项工作使用TensorFlow完成，简答粗暴地切换到PaddlePaddle平台几乎相当于把之前的代码重写一遍，等于做一次没什么意义的二次开发。而笔者的工作中就遇到了这个问题，直到我发现了X2Paddle。
X2Paddle是
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2024-01-21 10:12:41
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1、功能不同Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗深度学习：利用表示学习(
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2024-03-26 15:29:31
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tensorflow1.x和tensorflow2.x对比与总结1. 主要区别有如下几点1.0. 易于使用（Ease of use）1.1. 使用Eager模式（Eager Execution）1.2. 建立模型和部署变得容易（Model Building and deploying made easy）1.3. 简化了Data pipeline（The Data pipeline simpli
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2024-02-27 20:12:44
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我按照here的说明成功添加了OpenCV.但是我已经尝试将tesseract添加到Android.mk中,现在已经有几天了,而且还无法做到.我有一个使用tesseract的android.cpp所以我必须在我的Android.mk中包含依赖项.我发现this post几乎是确切的问题,他解决了它将libtess.so和liblept.so文件导入Android.mk,但没有解释如何做到这一点,所
前言一、英伟达驱动安装与更新二、Anaconda 的安装三、Pytorch环境安装四、paddlepaddle环境安装五、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本前言 之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后再进行很繁琐的系
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2024-08-21 11:48:15
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数据集的准备用的数据集都是我从网上下载的，而且数据集的预处理我之前已经写过一篇文章了，大家可以看那个文章从那里可以下载到数据集和预处理的代码。中英翻译对数据集的预处理。Transorflow模型代码这个模型是从GitHub获取的官网代码，不需要怎么改动。接下来我就简单的讲下每部分代码都起到了什么作用，至于为什么要用到这些代码和这些代码主要是干什么的？大家可以看看我转载的这篇文章，模型中的代码在这篇
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2024-03-24 10:46:47
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PyTorch 和 TensorFlow近几年一直是深度学习领域的两大热门框架。PyTorch 和 TensorFlow都拥有丰富的API、广阔的用户群体，目前也都广泛用于学术研究和商业应用。我们在学习工作中到底应该选择哪个，这可能是很多初学者与从业者要问的问题。今天我们将从以下几点来帮你更好的进行选择。PyTorch和TensorFlow有什么区别如何根据实际选择最适合的框架我们将从Tensor
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2023-06-30 18:37:25
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文章目录背景：一、tensorflow的训练模式2.2.1 with tf.profiler.experimental.Profile('logdir',options=options): 背景：进行性能分析的过程中，不可避免地在训练的过程中加入相关语句，以输出相应的日志文档，方便后续的性能分析。tensorflow不同于pytorch ,在pytorch中，使用profiling性能分析相对比
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2024-03-21 15:27:42
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