开放式神经网络交换-ONNX（下）

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开放式神经网络交换-ONNX（下）

开放式神经网络交换-ONNX(下) 计算节点由名称.它调用的算子operator的名称.命名输入的列表.命名输出的列表和属性列表组成. 输入和输出在位置上与算子operator输入和输出相关联.属性通过名称与算子operator属性相关联. 它们具有以下属性: 属于值命名空间的名称可以出现在多个位置,即作为图形输入.图形初始值设定项.图形输出.节点输入或节点输出.名称作为图形输入.图形初始值设定项或节点输出的出现称为定义(站点),名称作为节点输入或图形输出的出现称为使用(站点). 图形中使用的值…

开放式神经网络交换-ONNX（上）

目的本文档包含ONNX语义的规范性规范. "onnx"文件夹下的.proto和.proto3文件构成了用协议缓冲区定义语言编写的语法规范..proto和.proto3文件中的注释目的是提高这些文件的可读性,但如果它们与本文档冲突,则不具有规范性.此类冲突应报告为文档错误. 模型验证说明有一个工具可以根据此规范执行模型的一般验证.它在C++中用Python命令行package实现. 本文件及所有相关文件中的语言说明: 在本文件中使用SHOULD.MUST.MAY等与RFC 2119一…

开放神经网络交换（ONNX）工具

开放神经网络交换(ONNX)工具开放神经网络交换(ONNX)是一个开放的生态系统,它使人工智能开发人员能够在项目发展过程中选择正确的工具.ONNX为人工智能模型提供了一种开源格式,包括深度学习和传统ML,它定义了一个可扩展的计算图模型,以及内置运算符和标准数据类型的定义.目前我们关注的是推断(评分)所需的能力. ONNX受到广泛支持,可以在许多框架.工具和硬件中找到.实现不同框架之间的互操作性和简化从研究到生产的路径有助于提高人工智能社区的创新速度. 参考链接:https://github.c…

RabbitMQ-从基础到实战（4）— 消息的交换（下）

0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)- Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(2)- 防止消息丢失 RabbitMQ-从基础到实战(3)- 消息的交换(上) 1.简介本章节和官方教程相似度较高,英文好的可以移步官方教程在上一章的例子中,我们创建了一个消费者,生产日志消息,广播给两个消费者,对消息进行不同的处理.这一节,我们将对它进行扩展,实现一些更加高级的功能,例如:使消费者A只接受error级别的日志保存到硬盘,消费者B接收所有级别的消息进行打印. 本文中…

Centos7不修改默认交换分区下添加交换分区

交换分区介绍 Linux系统中的交换分区是当物理内存(RAM)被充满时,作为物理内存的缓存来使用. 当系统需要更多的内存资源而物理内存已经充满,内存中不活跃的页就会被移动到交换分区上. 交换分区位于硬盘上,所以它的存取速度比物理内存要慢. 一般情况下,交换分区的大小应当相当于计算机内存的两倍,但不能超过2048MB. 环境介绍 [root@station ~]# fdisk -l 磁盘 /dev/vda:8589 MB, 8589934592 字节,16777216 个扇区 Units = 扇…

RabbitMQ-从基础到实战（5）— 消息的交换（下）

转载请注明出处 0.目录 RabbitMQ-从基础到实战(1)- Hello RabbitMQ RabbitMQ-从基础到实战(2)- 防止消息丢失 RabbitMQ-从基础到实战(3)- 消息的交换(上) RabbitMQ-从基础到实战(4)- 消息的交换(中) 1.简介上一章介绍了direct类型的exchange,并用它实现了一个伪广播(Queue绑定多个routingKey)日志系统,现在,考虑另一个问题,我们的日志系统不仅要分级别级别(error,info)记录日志,还需要通过发送日…

BP神经网络在python下的自主搭建梳理

本实验使用mnist数据集完成手写数字识别的测试.识别正确率认为是95% 完整代码如下: #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot # In[2]: class neuralNetwork: def __init__(self, inputNodes, hiddenNodes, outputNodes,learningRate)…