©作者 | romerome、张倩一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Loo
前言之前在看transformer的时候写了一篇文章，文章整体几乎是对着论文翻译过来的，最近也算是有时间看了看transformer的代码，也看了看别人文章的介绍，此处记录下来，方便自己以后查看。前一篇介绍transformer的文章链接：接下来对transformer的代码做简单介绍。Transformer1 模型参数# Transformer Parameters
d_model = 512
一、项目背景假如你训练了一个目标检测模型，你想让朋友快速体验一下，你会怎么做呢？ 一般来讲你会把代码打包发给朋友，然后告诉他怎么配环境，怎么部署模型。或者连同环境封装成docker镜像，让对方直接运行实例，但是对方得懂docker，也要懂模型部署等知识。即便朋友愿意去花时间体验，一波操作下来会面临各种奇怪的问题。为了方便快捷的体验应用，AI Studio平台最新上线了Gradio在线部署环境。不需
一、自然语言处理通用解决方案 1、需要熟悉word2vec，RNN网络模型，了解词向量如何建模 2、重点在于Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用 3、开源项目，都是现成的，套用进去就OK了 4、提供预训练模型，基本任务拿过来直接用都成 二、TransformerTransformer的基本组成依旧是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络。输入输出都很直观，其核心架构就是中间的
1，首先参考sdk/external/rkmedia/examples/rkmedia_vi_rknn_venc_rstp_test.c的代码，并在同一目录下创建rkmedia_vi_venc_rtsp_md.c文件，适配自己的摄像头编写代码。这里我使用的摄像头为USB摄像头，输出图像格式为YUYV，有两种分辨率，分别为640x480,1280x720.2，编写代码之前先在同目录下的CMakeLi
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2024-03-20 07:10:25
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目录1、一切从Self-attention开始1.1 处理Sequence数据的模型1.2 Self-attention1.3 Multi-head Self-attention1.4 Positional Encoding2、Transformer讲解2.1 原理分析2.1.1 Encoder2.1.2 DecoderMasked Self-Attention Transformer 是 G
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2024-09-26 14:38:27
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简单了解Transformer是一个基于Attention机制的encoder-decoder模型，丢弃了循环与卷积结构，而采用Self-Attention机制。与RNN模型不同，Transformer模型把序列中的所有word进行并行处理，同时使用Self-Attention机制对句子中所有word之间的关系直接进行建模，没有考虑各自的位置。基本结构采用encoder-decoder
文章目录1.为什么要有Transformer1.1 传统RNN-Based Model的缺点(1)不支持并行，效率低(2) 记忆能力有限1.2 Attention方法的出现2.Transformer的原理与结构2.1Transformer的Attention——Self-Attention2.2Positional Encoding2.3 Multi-head 1.为什么要有Transforme
Rancher 的部署有三种架构：单节点 Kubernetes ，单节点 Docker, 高可用 Kubernetes。 这里总结一下高可用的集群的准备条件。节点配置 在 RKE 集群中安装 Rancher 高可用，官方建议为高可用配置以下基础设施：3 个 Linux 节点，通常是虚拟机，可以自行选择的基础设施提供商，例如阿里云，腾讯云。1 个负载均衡器，用于将流量转发到这三个节点。一条 DNS
目录 最好使用python3.5参考链接：1.、确保TensorFlow和相关的依赖安装成功2、下载faster rcnn程序包，3、在tensorflow这个虚拟环境中安装python依赖库4、配置5、下载VOC2007格式的数据集6、下载预训练的VGG16网络模型：7、现在就可以训练模型了：最好使用python3.5不要使用3.6，要不然容易出错参考链接：https://github
3.1 量化精度分析流程 计算不同情况下，同一层网络输入值的余弦距离，来近似的查看每一层精度损失的情况。具体量化精度分析的流程如下：3.2 量化精度分析accuracy_analysis接口 量化精度分析调用accuracy_analysis接口，推理并产生快照,也就是dump出每一层的tensor数据。会dump出包括fp32和quant两种数据类型的快照，用于计算量化误差。注:该接口只能在 b
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2024-08-13 14:08:29
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在本篇博文中，我将详细记录如何完成“rknn docker部署”过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南与扩展应用等各个方面。
为了顺利进行rknn在Docker中的部署，首先我们需要明确软硬件要求，并做好相关环境的配置。
## 环境准备
### 软硬件要求
| 类型 | 规格 |
|-------------|---------
rlogin介绍远程登录（rlogin)是一个UNIX命令，在远程服务端的话，是一个服务，它允许授权用户进入网络中的其它UNIX机器并且就像用户在实际现场操作一样。一旦我们使用rlogin这条命令，登录到开启rlogin服务的主机，那这个时候，用户就可以操作主机允许的任何事情对IP地址进行探测，探测出rlogin这样的服务，它开启的是513端口，以及512是它验证的端口nmap 192.168.4
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2024-09-06 07:42:36
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卷积神经网络—不同层能够输出图像中不同层面上的细节特征；循环神经网络RNN传统RNN 全连接网络运用到NLP任务上，面临的问题：1、对于不同的输入样本，输入和输出可能有不同的长度，因此输入层和输出层的神经元数量无法固定；
2、从输入文本的不同位置学到的同一特征无法共享；
模型中的参数太多，计算量太大；1）解决办法—RNN网络结构----通过扫描数据输入的方式，使得每一个时间步的所有网络参数是共享的
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2024-07-27 15:25:38
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一、概述量化：剪枝是删除不重要的权重参数，量化则是减少存储权重的bit，将权重存储在更小的空间中；权重不需要以高精度方式存储，甚至不应该以高精度方式存储；如果用简单的量化方式效果并不好，需要一些训练量化参数的计较；方法：1、二值化这是最简单的一种量化方式，就是用0-1两个值代替原来的参数值，往往能达到32倍的压缩程度；该方法能够大大提升模型的训练和推理速度，但性能明显下降；也可以采用一种二值化变体
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2024-10-16 20:23:44
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硬件环境：笔记本电脑win10系统、1050Ti显卡软件环境：Anaconda、Pycharm项目地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN一.环境搭建1. Anaconda创建一个虚拟环境conda create -n maskrcnn python=3.62. 安装必要依赖包（从github上down下来的项目内有requirements，保险起见还是
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2024-10-21 13:23:17
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在IOT平台注册设备，携带PSK和IMEI（PSK是为加密设备使用的）在平台设备注册后，设备就会添加到设备列表中，设备状态为离线状态 设备上电入网成功后（设备入网过程参考：BC95手动入网和自动入网），设置CDP服务器 AT+NCDP=xxx.xxx.xxx.xxx,5683 （IP为IOT平台接入地址，CoAP协议端口号可以省略） 【注】：平台注册设备时选择不加密方式，在配置CDP服务器地址时，
混合精度量化模型指标模拟计算（BitOps与参数规模） 模型的量化是将模型参数的存储位数降低，从而压缩模型或使模型更易于部署到特定硬件。例如不经量化的模型每个参数需要32个bit位存储，量化后的模型的参数可以仅使用8个bit位。而混合精度的量化不将模型参数量化到相同的bit位数（位宽），而是网络的不同层的参数采用不同的位宽。 这导致了混合精度量化模型的
Paddle+TensorRT+qt部署方案基于windows的高性能部署方案，使用paddle框架训练得到推理模型，结合paddle inference库修改封装编译dll的代码并添加 TesorRT 加速方案，最后在qt中调用编译好的dll。本篇编译paddlex库的dll，想要编译其余单独库(如PaddleDetection)的dll可以参考其它编译教程或者重写deploy的代码自己封装编译
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2024-05-11 09:29:11
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官网推荐架构及节点角色要求：Rancher 的 DNS 应该被解析到四层负载均衡器上。负载均衡器应该把 TCP/80 端口和 TCP/443 端口的流量转发到集群中全部的 3 个节点上。Ingress Controller 将把 HTTP 重定向到 HTTPS，在 TCP/443 端口使用 SSL/TLS。Ingress Controller 把流量转发到 Rancher Server 的 pod
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2023-12-08 16:38:25
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