本文主要介绍将pytorch模型准确导出为可用的onnx模型.以方便OpenCV Dnn,NCNN,MNN,TensorRT等框架调用.所有代码见:Python-Study-Notes 文章目录 1 使用说明 1.1 读取模型 1.2 检测图像 1.3 导出为onnx模型 1.4 模型测试 1.5 模型简化 1.6 全部代码 2 参考 1 使用说明 本文示例为调用pytorch预训练的mobilenetv2模型,将其导出为onnx模型.主要步骤如下: 读取模型 检测图像 导出为onnx模型 模型…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1].这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶. Transformer是一个Seq2Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decoder这2部分组成.与原始Seq2Seq 模型不同的是:Transformer模型中没有RN…

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按…

参考:http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1)什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本.其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等. 1.包管理 Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立即开始处理数据…

ER图中的主要成分是实体类型和联系类型,转换规则就是如何把实体类型.联系类型转换成关系模式. 1. 二元联系转换 规则1.1(实体类型的转换):将每个实体类型转换成一个关系模式,实体的属性即为关系模式的属性,实体标识符即为关系模式的键. 规则1.2(联系类型的转换):根据不同的情况做不同的处理. 规则1.2.1(二元联系类型的转换)①若实体间联系是1:1,可以在两个实体类型转换成的两个关系模式中任意一个的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性. ②若实体间联系是1:N,则在N端实体类型转换…

1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型.结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务.谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]. 以下是官方提供的可下载版本: 其中L表示的是encoder的层数,H表示的是隐藏层的大小(也就是最后的前馈网络中的神经元个数,等同于特征输出维度). 除此之外,谷歌还提供了BERT-uncased与BERT-c…