Relay张量集成 Introduction NVIDIA TensorRT是一个用于优化深度学习推理的库.这种集成将尽可能多地减轻从中继到TensorRT的算子,在NVIDIA GPU上提供性能提升,而无需调整计划. 本文将演示如何安装TensorRT并在启用TensorRT BYOC和运行时的情况下构建TVM.将提供使用TensorRT编译和运行ResNet-18模型的示例代码,以及如何配置编译和运行时设置.最后,记录支持的运算符以及如何扩展集成以支持其他运算符. Installing Te…

将TVM集成到PyTorch 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进,很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益.PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成,而这不会妨碍用户.PyTorch现在具有基于TVM的官方后端torch_tvm. 用法很简单: import torch_tvm torch_tvm.enable() 就是这样!然后,PyTorch将尝试在其JIT编译过程中,将所有可能的算子转换为已知的Relay算子. 背景 与许多其它ML框架不同,PyTorch公开了一个…

向Relay添加算子 为了在Relay IR中使用TVM算子,需要在Relay中注册算子,以确保将其集成到Relay的类型系统中. 注册算子需要三个步骤: 使用RELAY_REGISTER_OPC ++中的宏注册算子的Arity和类型信息 定义一个C ++函数为算子生成一个调用节点,并为该函数注册一个Python API挂钩 将上述Python API挂钩包装在更整洁的界面中 该文件src/relay/op/tensor/binary.cc提供了前两个步骤的python/tvm/relay/op…

将TVM集成到PyTorch上 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进,很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益.PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成,而这不会妨碍用户.为此,PyTorch现在具有基于TVM的官方后端torch_tvm. 用法很简单: import torch_tvm torch_tvm.enable() PyTorch将尝试在其JIT编译过程中,将所有可能的运算符转换为已知的Relay运算符. 背景 与许多其他ML框架不同,PyTorch公开了一个渴望…

中继TensorRT集成 介绍 NVIDIA TensorRT是用于优化深度学习推理的库.这种集成将使尽可能多的算子从Relay转移到TensorRT,从而无需调整调度,即可在NVIDIA GPU上提高性能. 本文将演示如何安装TensorRT,并在启用TensorRT BYOC和运行时runtime的情况下构建TVM.将提供示例代码,使用TensorRT编译和运行ResNet-18模型,以及如何配置编译和运行时runtime设置.最后,记录支持的算子,以及如何扩展集成,以支持其它算子. 安装T…

如何在TVM上集成Codegen(下) Bring DNNL to TVM: JSON Codegen/Runtime 现在实现将中继图序列化为JSON表示的DNNL codegen,然后实现DNNL JSON runtime来反序列化和执行该图.请注意,如果尝试实现codegen来生成C兼容的程序,可能需要直接进入下一节. 要使TVM中的DNNL JSON codegen/runtime在本例中工作,请确保DNNL在计算机上可用,并在中使用set(USE_DNNL_CODEGEN ON)构建T…

如何在TVM上集成Codegen(上) 许多常用的深度学习内核,或者提供DNNL或TensorRT等框架和图形引擎,让用户以某种方式描述他们的模型,从而获得高性能.此外,新兴的深度学习加速器也有自己的编译器.内核库或runtime框架. 然而,当用户试图在一个新的内核库或设备上工作时,必须学习一个新的编程接口.因此,对于统一编程接口的需求变得越来越重要,以便让所有用户和硬件后端提供商站在同一个页面上. 为了与广泛使用的深度学习框架共享编程接口,许多硬件设备提供商尝试将其设备后端集成到Tensor…

摘自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_72c4b92501012ll7.html 一个新手接触 Joomla! 的过程应该是这样的:看到这个词之后首先要弄明白“什么是Joomla!”,然后就想“试用一下看看”.可是,Joomla! 是 web 程序,它需要有服务器环境才能运行.如果你还不了解 Joomla! 是否合你意,就贸然去购买服务器空间来测试,恐怕你是不会愿意的.因此,对于一个迫切想要测试Joomla!如何安装.运行.操作的新手来说,最方便的莫过于在自己的 P…

前言 我们都知道,API网关是工作在应用层上网关程序,为何要这样设计呢,而不是将网关程序直接工作在传输层.或者网络层等等更底层的环境呢?让我们先来简单的了解一下TCP/IP的五层模型.     (图片出自http://www.cnblogs.com/qishui/p/5428938.html)   具体的每一层的工作原理想必大家都已经滚瓜烂熟了,笔者也不在重复的复述这内容.回到上面的问题,为何API网关需要工作在应用层上的问题就变得一目了然,物理层面的网关是交给物理设备进行的,例如物理防火墙,而…

交流群:QQ 1030484865 电报:  t_homelede   固件说明 基于Lede OpenWrt R2020.4.8版本(源码截止2020.4.29)Lienol Feed及若干自行维护的软件包 结合家庭x86软路由场景需要定制 按照家庭应用场景对固件及软件进行测试,通过后发布 设计目标 一个与现有OpenWrt最新版本接近,稳定,满足家庭使用场景的需要的固件. 软件包不追求高大全,内置软件无冲突,一切以家庭实际需要出发. 软件包功能 支持UPnP(为BT.EMULE,家用摄像头.…

交流群:QQ 1030484865 电报 t.me/t_homelede   固件说明 基于Lede OpenWrt R2020.5.20版本(源码截止2020.5.27)及若干自行维护的软件包 结合家庭x86软路由场景需要定制 按照家庭应用场景对固件及软件进行测试,通过后发布 设计目标 一个与现有OpenWrt最新版本接近,稳定,满足家庭使用场景的需要的固件. 软件包不追求高大全,内置软件无冲突,一切以家庭实际需要出发. 软件包功能 支持UPnP(为BT.EMULE,家用摄像头.XBOX.PS…

Vitis-AI集成 Vitis-AI是Xilinx的开发堆栈,用于在Xilinx平台(包括边端设备和Alveo卡)上进行硬件加速的AI推理.它由优化的IP,工具,库,模型和示例设计组成.设计时考虑到了高效率和易用性,充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力. TVM内部当前的Vitis-AI Byoc流可加速边端和云端的神经网络模型推理.支持的边端和云端深度学习处理器单元(DPU)的算子分别是DPUCZDX8G和DPUCADX8G.DPUCZDX8G和DPUCADX8G是…

Python神经网络集成技术Guide指南 本指南将介绍如何加载一个神经网络集成系统并从Python运行推断. 提示 所有框架的神经网络集成系统运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow.PyTorch.Keras和TorchScript)中的模型. 打包神经网络集成系统 有关如何在所有支持的框架中创建Neuropod模型的示例,请参见基本介绍指南. 打包一个神经网络集成系统 from neuropod.loader import load_neuropod…

TorchScript神经网络集成技术 create_torchscript_neuropod 将TorchScript模型打包为neuropod包. create_torchscript_neuropod( neuropod_path, model_name, input_spec, output_spec, module = None, module_path = None, input_tensor_device = None, default_input_tensor_device =…

PyTorch神经网络集成技术 create_python_neuropod 将任意python代码打包为一个neurood包. create_python_neuropod( neuropod_path, model_name, data_paths, code_path_spec, entrypoint_package, entrypoint, input_spec, output_spec, input_tensor_device = None, default_input_tensor_…

Keras神经网络集成技术 create_keras_neuropod 将Keras模型打包为神经网络集成包.目前,上文已经支持TensorFlow后端. create_keras_neuropod( neuropod_path, model_name, sess, model, node_name_mapping = None, input_spec = None, output_spec = None, input_tensor_device = None, default_input_te…

TensorFlow神经网络集成方案 创造张力流create_tensorflow_neuropod 将TensorFlow模型打包为neuropod包. create_tensorflow_neuropod( neuropod_path, model_name, node_name_mapping, input_spec, output_spec, frozen_graph_path = None, graph_def = None, init_op_names = [], input_ten…

深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API,并介绍了许多不同的方法来处理模型. 提示 所有框架运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow.PyTorch.Keras和TorchScript)中的模型. 导入神经网络 最简单的导入方法如下: #include "neuropod/neuropod.hh" Neuropod neuropod(PATH_TO_MY_MODEL); 其中PATH_TO_MY_MOD…

TensorRT宏碁自建云(BYOC, BuildYourOwnCloud)上集成 这个PR增加了对分区.编译和运行TensorRT BYOC目标的支持. Building 有两个新的cmake标志: USE_TENSORRT=ON/OFF:启用TENSORRT代码生成-这不需要TENSORRT库              USE_TENSORRT_GRAPH_RUNTIME=ON/OFF/"path/to/TensorRT": 启用TENSORRTruntime-这需要TENSORR…

TVM部署和集成Deploy and Integration 本文包含如何将TVM部署到各种平台以及如何将其与项目集成. 与传统的深度学习框架不同.TVM堆栈分为两个主要组件: TVM编译器,完成所有编译和优化 TVM runtime运行时,在目标设备上运行. 为了集成编译后的模块,不需要在目标设备上构建整个TVM.只需要在桌面上构建TVM编译器堆栈,用它来交叉编译部署在目标设备上的模块.只需要使用一个轻量级的runtime运行时API,它可以集成到各种平台中. 例如,可以运行以下命令,基于Li…

阅读目录 前言 建模 实现 结语 一.前言 前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程,这次再让售价丰满一些,增加一个会员价的概念.会员价在现在的主流电商中,是一个不大常见的模式,其带来的问题是: 1.加大了运营的复杂度,会员价如何与促销结合,比如应在折前运用还是折后运用等. 2.如果是折前那么需要考虑满减类型促销的金额满足点门槛反而相对来说是提高了. 3.如果是折后那么享受了多重优惠,成本控制的时候需要考虑进去. 在我们这个练手的Demo中暂时决定让会员价在折后运用,并且仅在不满足满减促…

通过前面几节的准备工作,对于 npm / node / gulp 应该已经有了基本的认识,本节主要介绍如何构建一个基本的前端自动化开发环境. 下面将逐步构建一个可以自动编译 sass 文件.压缩 javascript 文件.多终端多浏览器同步测试的开发环境,并且还可以通过 piblish 命令对项目下的文件进行打包操作. 相关连接导航 在windows下安装gulp —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(一) 执行 $Gulp 时发生了什么 —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(二) 常…

前两篇文章讨论了 Gulp 的安装部署及基本概念,借助于 Gulp 强大的 插件生态 可以完成很多常见的和不常见的任务.本文主要汇总常用的 Gulp 插件及其基本使用,需要读者对 Gulp 有一个基本的了解.如果你对 Gulp 还不是很了解,可以通过下面两篇文章快速了解 Gulp . 由于几乎所有的插件都有非常友好的使用文档,所以本文不讨论涉及插件使用的东西,仅是一个汇总.排名不分先后. 相关连接导航 在windows下安装gulp —— 基于 Gulp 的前端集成解决方案(一) 执行 $Gul…

这里持续集成基于GitHub搭建的博客为项目 工具: zqz@ubuntu:~$ node --version v4.2.6 zqz@ubuntu:~$ git --version git version 2.7.4 zqz@ubuntu:~$ travis --version 1.8.4 Travis CI简介 Travis CI 是目前新兴的开源持续集成构建项目,它与jenkins,GO的很明显的特别在于采用yaml格式,简洁清新独树一帜.目前大多数的github项目都已经移入到Travis…

昨天已经在Tomcat容器中成功的部署了solr全文检索引擎系统的服务:今天来分享一下solr服务在海量数据的网站中是如何实现数据的检索. 在solr服务中集成IKAnalyzer中文分词器的步骤: 1.下载IKAnalyzer分词器的压缩包并解压: 2.将IKAnalyzer压缩包中的jar包复制到Tomcat容器中已经部署的solr项目中的WEB-INF/lib目录下: 3.在Tomcat容器的solr项目中的WEB-INF/目录创建一个classes目录(默认该目录是不存在的,需手动创建)…

阅读目录 前言 如何在一个项目中实现多个上下文的业务 售价上下文与购买上下文的集成 结语 一.前言 前几篇已经实现了一个最简单的购买过程,这次开始往这个过程中增加一些东西.比如促销.会员价等,在我们的第一篇文章(如何一步一步用DDD设计一个电商网站(一)—— 先理解核心概念)中规划的上下文映射图可以看到,这些都属于一个独立的上下文(售价上下文). 二.如何在一个项目中实现多个上下文的业务 一般情况下,为了更好的分而治之,把不同的上下文作为单独的service,然后通过rpc框架(如WCF)来对其…

.NetCore中的日志(2)集成第三方日志工具 0x00 在.NetCore的Logging组件中集成NLog 上一篇讨论了.NetCore中日志框架的结构,这一篇讨论一下.NetCore的Logging组件中第三方日志工具的集成.只要按照Logging组件中相关接口的要求提供相应的实现(ILogger.ILoggerProvider),然后把实现的ILoggerProvider加入到LoggerFactory就可以使用了,非常方便.这里以NLog为例进行实践.关于NLog的详细教程可以参考h…

TODO:macOS上ThinkPHP5和Semantic-UI集成 1. 全局安装 (on OSX via homebrew)Composer 是 homebrew-php 项目的一部分 2. 把Xcode升级到8.1后继续安装Composer 3. 使用composer创建TP5项目MWL-Dispatch composer create-project topthink/think MWL-Dispatch 4. 配置apache,设置Virtual hosts, 在httpd.conf中…

文档目录 本节内容: 简介 安装 服务端 客户端 连接确立 内置功能 通知 在线客户端 帕斯卡 vs 骆峰式 你的SignalR代码 简介 使用Abp.Web.SignalR nuget包,使基于应用的ABP使用SignalR非常容易,查看SignalR文档了解SignalR的明细信息. 安装 服务端 在你的项目(通常是你的Web层)里安装Abp.Web.SignalRnuget包并在你的模块上添加对它的依赖: [DependsOn(typeof(AbpWebSignalRModule))] p…

文档目录 本节内容: 简介 集成 Hangfire 面板授权 简介 Hangfire是一个综合的后台作业管理器,可以在ABP里集成它替代默认的后台作业管理器,你可以为Hangfire使用相同的后台作业Api,因此你的代码不依赖于Hangfire,但是,如果你喜欢你可以直接使用Hangfire的API. 集成 首先, 安装Abp.HangFirenuget包到你的项目,然后可以为Hangfire安装任何存储,非常通用的是Sql Server存储(查看Hangfire.SqlServer nuget…