ONNX MLIR方法 MLIR中的开放式神经网络交换实现. Prerequisites gcc >= 6.4 libprotoc >= 3.11.0 cmake >= 3.15.4 在UNIX上安装MLIR 首先,安装MLIR(作为LLVM-Project的一部分): git clone https://github.com/llvm/llvm-project.git # Check out a specific branch that is known to work with ON…

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.…

JAVA学习总结    2 第一天    2 1:计算机概述(了解)    2 (1)计算机    2 (2)计算机硬件    2 (3)计算机软件    2 (4)软件开发(理解)    2 (5)语言    2 (6)人机交换    2 2:键盘功能键的认识和快捷键(掌握)    2 (1)功能键的认识    2 (2)快捷键    3 3:常见的DOS命令(掌握)    3 (1)常见的如下    3 (2)其他的几个(了解)    3 4:Java语言概述(了解)    4 (1)Jav…

ONNX 实时graph优化方法 ONNX实时提供了各种图形优化来提高模型性能.图优化本质上是图级别的转换,从小型图简化和节点消除,到更复杂的节点融合和布局优化. 图形优化根据其复杂性和功能分为几个类别(或级别).可以在线或离线执行.在联机模式下,优化在执行推断之前完成,而在脱机模式下,实时将优化的图形保存到磁盘.ONNX实时提供Python.C++.C++和C API,启用不同的优化级别,并在脱机与在线模式之间进行选择. 下面将详细介绍优化级别.在线/离线模式以及控制它们的各种API. 图优化…

首先我们先来说说这个ONNX ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型.它使得不同的人工智能框架(如Pytorch, MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互. ONNX的规范及代码主要由微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发,以开放源代码的方式托管在Github上.目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有: Caffe2, PyTorch, MXNet,ML.NET,TensorRT 和 Microsoft CNTK,并…

MLIR中间表示和编译器框架 TensorFlow生态系统包含许多在软件和硬件堆栈的多个级别上运行的编译器和优化器.作为TensorFlow的日常用户,使用不同类型的硬件(GPU,TPU,移动设备)时,此多级堆栈可能会表现为难以理解的编译器和运行时错误. TensorFlow可以通过多种不同方式运行: 发送到TensorFlow执行程序,该执行程序调用手写的操作内核 转换为XLA高级优化器表示形式(XLA HLO),后者又可以调用用于CPU或GPU的LLVM编译器,或者继续将XLA用于TPU.(…

使用Relay部署编译ONNX模型 本文介绍如何使用Relay部署ONNX模型的入门. 首先,必须安装ONNX软件包. 一个快速的解决方案是安装protobuf编译器,然后 pip install onnx --user 或参考官方网站. https://github.com/onnx/onnx import onnx import numpy as np import tvm from tvm import te import tvm.relay as relay from tvm.contr…

使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 本文介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中.一旦进入 Caffe2, 就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型. 需要安装onnx和Caffe2. 可以使用pip install onnx来获取 onnx. 注意:需要 PyTorch master 分支,可以按照这里说明进行安装. 1.引入模型 # 一些…

MLIR算子量化Quantization 本文概述了MLIR量化系统的设计.虽然术语"量化"是高度过载的,用于将浮点计算转换为以整数数学表示,适配的变量进行推理的技术的相当窄的范围,如低位深度推理引擎(如TFLite)所支持的,各种加速器硬件和许多DSP. 很大程度上受到了本文所采用的方法的启发,其中包含了许多扩展和修改.它具体记录了MLIR在这一主题上的立场,而不是一般性的参考. Uniform quantization Fixed point values Affine value…

多级中间表示概述MLIR MLIR项目是一种构建可重用和可扩展的编译器基础结构的新颖方法.MLIR旨在解决软件碎片,改善异构硬件的编译,显着降低构建特定于域的编译器的成本以及帮助将现有编译器连接在一起的问题. 要引用MLIR,请使用this Arxiv publication . 更多资源 有关MLIR的更多信息,请参见: LLVM论坛的MLIR部分中有 任何问题. LLVM不和谐 服务器的MLIR通道上的实时讨论 . 以前的 talks . 另请参阅 TensorFlow MLIR SIG ,…