使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成进行推理测试. 使用ResNet50模型对每个GPU进行推理,并对其它模型进行性能比较,最后与其它服务器进行比较测试. ResNet-50 Inference performance: Throughput vs Batch size 在每个GPU上使用不同的批处理大小(从1到32)运行带有预训练的ResNet50模型的吞吐量测试. 图1显示了吞吐量(帧/秒)的结果. 结果在gpu和潜伏期(在右纵轴上表示)上是一致的. Fi…

MLPerf Inference 0.7应用 三个趋势继续推动着人工智能推理市场的训练和推理:不断增长的数据集,日益复杂和多样化的网络,以及实时人工智能服务. MLPerf 推断 0 . 7 是行业标准 AI 基准测试的最新版本,它解决了这三个趋势,为开发人员和组织提供了有用的数据,以便为数据中心和边缘的平台选择提供信息. 基准测试扩展了推荐系统.语音识别和医学成像系统.它已经升级了自然语言处理( NLP )的工作负载,以进一步挑战测试中的系统.下表显示了当前的一组测试.有关这些工作负载的更多信…

1.拿初中的二元一次方程来说明: 1.1)说model就好比一元二次方程,它是个方程模型: 1.2)再说inference是求解该方程的某种方法--加减消元法(重在推理): 1.3)最后说algorithm是我们具体的求解步骤. 2.一篇完整的学术论文阐述内容顺序为: 2.1)模型Model(你建立的,the most important and difficult) 2.2)推理Inference (推理步骤,建立在该模型之上的解决某问题的思路) 2.3)算法Algorithm(基于上述推理内…

AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出来的模型开始,和大家一起入门手写体识别. 在本教程结束后,会得到一个能用的AI应用,也许是你的第一个AI应用.虽然离实际使用还有较大的距离(具体差距在文章后面会分析),但会让你对AI应用有一个初步的认识,有能力逐步搭建出能够实际应用的模型. 建议和反馈,请发送到 https://github.com…

语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格…

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep…

2015/05/28更新 代码在 https://github.com/zhoujiagen/semanticWebTutorialUsingJena 前言 该手册参考和扩展“Hebeler J, Fisher M, et al.Web 3.0与Semantic Web编程[M]. 清华大学出版社, 北京.2010.”中的HelloWorld. 在描述中,不将Web本体与描述逻辑的术语做区分,尽量采用Web本体的英文表述,下面列出Web本体与描述逻辑的术语对应关系: Web本体 描述逻辑 Cla…

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax).语义(semantics).推理(inference).语言.视觉.通过语法(语言语法解析.视觉三维结构解析)和语义(语言语义.视觉特体动作含义)作模型输入训练数据,实现推理能力,训练学习能力应用到工作,从新数据推断结论.<The Syntax,Semantics and Inference Mechanism in Natureal Language> http://www.aaai.org/Papers/Symp…

这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: A…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…