- 从今天开始不定期学习《20天掌握Pytorch实战》~ 从今天开始不定期学习《20天掌握Pytorch实战》~
- @[toc] 摘要最近，学习了一些模型转化和加速推理的知识，本文是对学习成果的总结。对模型的转化，本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT，在转为TensorRT模型的过程中，实现了模型单精度的压缩。对于加速推理，本文实现GPU环境下的onnxruntime推理、TensorRT动态推理和TensorRT静态推理。希望本文能帮助大家。 环境配置CUDA版本：11... @[toc] 摘要最近，学习了一些模型转化和加速推理的知识，本文是对学习成果的总结。对模型的转化，本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT，在转为TensorRT模型的过程中，实现了模型单精度的压缩。对于加速推理，本文实现GPU环境下的onnxruntime推理、TensorRT动态推理和TensorRT静态推理。希望本文能帮助大家。 环境配置CUDA版本：11...
- 如何将pytorch模型部署到安卓上这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上。我也是刚开始学安卓，代码写的简单。环境：pytorch版本：1.10.0 模型转化pytorch_android支持的模型是.pt模型，我们训练出来的模型是.pth。所以需要转化才可以用。先看官网上给的转化方式：import torchimport torchvisionfrom torch.... 如何将pytorch模型部署到安卓上这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上。我也是刚开始学安卓，代码写的简单。环境：pytorch版本：1.10.0 模型转化pytorch_android支持的模型是.pt模型，我们训练出来的模型是.pth。所以需要转化才可以用。先看官网上给的转化方式：import torchimport torchvisionfrom torch....
- Google提出了移动端模型MobileNet，其核心是采用了深度可分离卷积，其不仅可以降低模型计算复杂度，而且可以大大降低模型大小，适合应用在真实的移动端应用场景。在认识MobileNet之前，我们先了解一下什么是深度可分离卷积，以及和普通卷积的区别。上面的图片展示了普通卷积和分组卷积的不同，下面我们通过具体的例子来看。 普通卷积标准卷积运算量的计算公式：FLOPs=(2×C0×K2−1)... Google提出了移动端模型MobileNet，其核心是采用了深度可分离卷积，其不仅可以降低模型计算复杂度，而且可以大大降低模型大小，适合应用在真实的移动端应用场景。在认识MobileNet之前，我们先了解一下什么是深度可分离卷积，以及和普通卷积的区别。上面的图片展示了普通卷积和分组卷积的不同，下面我们通过具体的例子来看。 普通卷积标准卷积运算量的计算公式：FLOPs=(2×C0×K2−1)...
- 学习笔记 学习笔记
- 华为云的ModelArts，作为一款“是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程；提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流”，它帮助我解决了上面的两个难题。即我又可以看到代码都是怎么样的，又可以在云上进行操作，代码对用户而言透明，安全隐私有保 华为云的ModelArts，作为一款“是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程；提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流”，它帮助我解决了上面的两个难题。即我又可以看到代码都是怎么样的，又可以在云上进行操作，代码对用户而言透明，安全隐私有保
- 目录摘要安装所需的库导入需要的库定义下载数据函数和解压函数设置数据集保存路径下载数据集切分训练集、验证集和测试集定义函数以预处理掩码定义一个功能以可视化图像及其标签训练和预测的图像大小方法1.将所有图像和蒙版调整为固定大小（例如256x256像素）。定义一个PyTorch数据集类定义训练辅助方法定义训练和验证方法定义训练参数训练模型预测图像标签并可视化这些预测方法1的完整代码（亲测可运行）... 目录摘要安装所需的库导入需要的库定义下载数据函数和解压函数设置数据集保存路径下载数据集切分训练集、验证集和测试集定义函数以预处理掩码定义一个功能以可视化图像及其标签训练和预测的图像大小方法1.将所有图像和蒙版调整为固定大小（例如256x256像素）。定义一个PyTorch数据集类定义训练辅助方法定义训练和验证方法定义训练参数训练模型预测图像标签并可视化这些预测方法1的完整代码（亲测可运行）...
- 目录摘要导入所需的库下载数据集并解压缩设置下载数据集的目录下载数据集并解压切分训练集、验证集和测试集定义一个可视化图像及其标签的函数定义一个PyTorch数据集类使用Albumentations定义训练和验证数据集的转换函数定义训练辅助方法定义训练参数训练和验证训练模型预测图像标签并可视化这些预测完整代码摘要本示例说明如何使用Albumentations 对图像进行分类。 我们将使用``... 目录摘要导入所需的库下载数据集并解压缩设置下载数据集的目录下载数据集并解压切分训练集、验证集和测试集定义一个可视化图像及其标签的函数定义一个PyTorch数据集类使用Albumentations定义训练和验证数据集的转换函数定义训练辅助方法定义训练参数训练和验证训练模型预测图像标签并可视化这些预测完整代码摘要本示例说明如何使用Albumentations 对图像进行分类。 我们将使用``...
- 目录摘要新建项目导入所需要的库设置全局参数图像预处理读取数据设置模型设置训练和验证测试完整代码：摘要EfficientNet是谷歌2019年提出的分类模型，自从提出以后这个模型，各大竞赛平台常常能看到他的身影，成了霸榜的神器。下图是EfficientNet—B0模型的网络结构。从网络中可以看出，作者构建了MBConv，结构如下图：k对应的卷积核的大小，经过1×1的卷积，然后chann... 目录摘要新建项目导入所需要的库设置全局参数图像预处理读取数据设置模型设置训练和验证测试完整代码：摘要EfficientNet是谷歌2019年提出的分类模型，自从提出以后这个模型，各大竞赛平台常常能看到他的身影，成了霸榜的神器。下图是EfficientNet—B0模型的网络结构。从网络中可以看出，作者构建了MBConv，结构如下图：k对应的卷积核的大小，经过1×1的卷积，然后chann...
- 一文读懂 一文读懂
- 目录博主介绍💂 个人主页:苏州程序大白💂 个人社区:CSDN全国各地程序猿🤟作者介绍：中国DBA联盟(ACDU)成员，CSDN全国各地程序猿（媛）聚集地管理员。目前从事工业自动化软件开发工作。擅长C#、Java、机器视觉、底层算法等语言。2019年成立柒月软件工作室，2021年注册苏州凯捷智能科技有限公司💬如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏（一键三连）和C#、Halcon、py... 目录博主介绍💂 个人主页:苏州程序大白💂 个人社区:CSDN全国各地程序猿🤟作者介绍：中国DBA联盟(ACDU)成员，CSDN全国各地程序猿（媛）聚集地管理员。目前从事工业自动化软件开发工作。擅长C#、Java、机器视觉、底层算法等语言。2019年成立柒月软件工作室，2021年注册苏州凯捷智能科技有限公司💬如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏（一键三连）和C#、Halcon、py...
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- 在本教程中，您已经介绍了 PyTorch 和 TensorFlow，了解了谁在使用它们以及它们支持哪些 API，并了解了如何为您的项目选择 PyTorch 与 TensorFlow。您已经了解了每种语言、工具、数据集和模型所支持的不同编程语言，并了解了如何选择最适合您的独特风格和项目的一种。 在本教程中，您已经介绍了 PyTorch 和 TensorFlow，了解了谁在使用它们以及它们支持哪些 API，并了解了如何为您的项目选择 PyTorch 与 TensorFlow。您已经了解了每种语言、工具、数据集和模型所支持的不同编程语言，并了解了如何选择最适合您的独特风格和项目的一种。
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