介绍 基于语言.视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例.增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们.Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言.语音和视觉模型方面取得进步.Hugging Face 的 Optimum 库,通过和 ONNX Runtime 的集成进行训练,为许多流行的 Hugging Face 模型提供了一个开放的解决方案,可以将训练时间缩短 35% 或…

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文分享一下英伟达安培卡 vs 老推理卡硬件参数对比.    其中安培卡主要包括 A100.A40.A30.A16.A10.A2,老推理卡主要包括 T4.P4.P40.V100,本文主要用于从老推理卡迁移到新安培卡时应该会用到的参数对比调研,属于人肉汇总型,若数据有误,欢迎指正.    我们都知道,推理卡的发展速度很快,具有里程碑意义的是英伟达于…

NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快! 英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序.使用TensorRT,您可以优化神经网络模型,精确地校准低精度,并最终将模型部署到超大规模的数据中心.嵌入式或汽车产品平台.在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中,基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍. TensorRT提供INT8和FP16的优化,用于深度学习推理应用程序的生产部署,如视频流.语音识别.推…

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to…

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效…

String.Join 文档      StringBuilder 文档 这两天刷 Leedcode 做到一道 String 的题时突然想到这俩对比的问题,于是查了一下资料并简单对比了一下. 首先对于 151. Reverse Words in a String  这道题而言,对比提交结果如下:  明显 StringBuilder 更快,并且更省内存. // Join public static string ReverseWords(string s) { var sArr = s.Split…

更轻更快的Vue.js 2.0 崭露头角的JavaScript框架Vue.js 2.0版本已经发布,在狂热的JavaScript世界里带来了让人耳目一新的变化. Vue创建者尤雨溪称,Vue 2.0 在性能上有显著的提升,同时保持轻量的文件下载: 渲染层基于一个轻量级的Virtual DOM实现进行了重写,该Virtual DOM实现fork自snabbdom.新的渲染层相比v1带来了巨大的性能提升,也让Vue 2.0成为了最快速的框架之一. 根据1.0到2.0迁移指南,“大约90%的API是相…

介绍 音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用,如语音识别.音乐信息检索.语音合成等.其中,Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法,用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度. 在深度学习音频领域,mel频谱是最常用的音频特征.在本文中,我们将对四个常用的音频处理库--audioflux.torchaudio.librosa和essentia--进行性能测试,以评估它们在计算Mel频谱时的效率. Library Language Version About audioFlux C/Python 0.…

本文为CenterNet作者发表的,论文提出anchor-free/two-stage目标检测算法CPN,使用关键点提取候选框再使用两阶段分类器进行预测.论文整体思路很简单,但CPN的准确率和推理速度都很不错,比原本的关键点算法更快,源码也会公开,到时可以一试   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Corner Proposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection 论文地址:http://arxiv.org/abs/200…

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积…