Inference 第9页

Triton Inference Server （Triton 推理服务器）入门开始简单demo示例开始 001

前置条件安装Nvidia显卡的机器，安装最新的显卡驱动OfficialDrivers|NVIDIA可以根据自己的操作系统和显卡型号选择对应的cuda驱动下载FrameworksSupportMatrix::NVIDIADeepLearningFrameworksDocumentation安装：docker安装：NVIDIAContainerToolkitGitHub-NVIDIA/nvidia-d

abka·2022-12-22 13:12

triton 模型部署

源码地址：https://github.com/triton-inference-server用来加速GPU推理。triton支持tensorrt,tensorflow,pytorch等模型后端。

learn-to-live·2022-12-22 13:12

转换&优化 onnx模型

获取方法为在inference代码

assassin_sword·2022-12-22 12:14

Mask RCNN环境配置中遇到的问题

再在model=modellib.MaskRCNN(mode="inference",model_dir=

来颗方糖·2022-12-22 11:43

光流方法Flownet的简单调用

2代码下载Torch：https://github.com/ClementPinard/FlowNetPytorch这里主要使用的是run_inference.py文件：3数据下载链接：https

因吉·2022-12-22 09:35

飞桨生态之FastDeploy预编译库的使用方法

FastDeploy预编译库的使用方法1FastDeploy2下载FastDeploy编译demo方法1FastDeploy为什么采用FastDeploy,由于之前使用PaddleOCR(paddlle_inference

柳暗花明、又一春·2022-12-22 08:05

OCR表格识别——（二）

/inference/https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP

椒椒。·2022-12-22 06:22

MMDetection2（四）：训练自己的数据集

目录前言一、准备自定义的数据集二、准备一个配置文件1、配置文件准备2、预训练文件准备三、Train、test、inference模型四、总结前言之前本来是想一次性把MMDetection2好好学习一下，

秋名山翻车的·2022-12-22 04:45

机器学习第14章（概率图模型）

probabilisticmodel概率模型将学习任务归结于计算变量的概率分布，在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断（inference）”，其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布

罗辑罗辑·2022-12-21 11:48

批标准化 tf.keras.layers.BatchNormalization 中的trainable参数与training参数比较

training:True/False,告诉网络现在是在训练阶段还是在inference(测试)阶段。trainable:True/False,设置这一层网络的参数变量是可在

wzg2016·2022-12-19 12:12

神经网络训练的一般步骤,神经网络常用训练方法

程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference，训练部分定义一个train函数，再定义一个主函数main。二、分析与改进设计

普通网友·2022-12-19 11:32

PYInfer: Deep Learning Semantic Type Inference for Python Variables Python类型推断

Abstract在本文中，提出了端到端的PYInfer，基于深度学习的类型推断工具，可自动生成Python变量的类型注释。推断变量类型时上下文代码语义非常重要。对于每一个变量的使用，在它的上下文范围内收集一些tokens,然后设计神经网络预测变量类型。由于很难去收集高质量的人工标定的数据集，采用已有的静态分析工具对源码中的变量生产groundtruth.将类型推断作为一个分类问题，PyInfer能

马小雨·2022-12-18 18:39

siris 显著性排序网络代码解读（training过程）Inferring Attention Shift Ranks of Objects for Image Saliency

本文仅解析train部分的代码（inference的部分会后续更新）。不对网络结构做过多解释，默认已经熟悉mrcnn的结构以及读过这篇论文了。

Cleo_Gao·2022-12-18 07:14

如何使用OpenCV-Python实现超轻量化的实时物体检测（可显示分类结果+bbox，附源码）

杂谈_11一.需要做的前期准备环境配置：Python版本：3.7.0功能包：opencv-python（4.5.1.48）配置文件coco.names（darknet中常用的标签文件）、frozen_inference_graph.pb

Demo_xxx·2022-12-18 02:57

Jetson系列——基于C++部署Paddle Inference GPU预测库（2.1.1）

文章目录一、安装PaddlePaddle1.直接下载编译好的Ｃ++预测库二、测试PaddleInference1.环境准备2.配置Paddleinference预测库3.配置路径常用组件路径配置tensorRT库文件４.测试跑通GPU预测模型一、安装PaddlePaddle有两种方式，因为Jetson系列开发板在PaddlePaddle官方有已经编译好的预测库，所以我们直接下载就好，不用编译，当然

Irving.Gao·2022-12-17 09:32

Paddle-Inference win10平台C++源码编译（GPU版本亲测成功）

x64win10平台生成，目标运行平台x64win10克隆源码gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git官方源码编译文档https://paddle-inference.readthedocs.io

Alex-Leung·2022-12-17 09:27

Paddle-Inference-Demo例程Win10 GPU环境编译

目录1.前置工作2.使用Cmake生成.sln文件3.编译源码3.1打开VS后添加CUDA的头文件路径(include)和链接库路径(lib/x64)3.2修改paddle链接库名字3.4编译3.5运行demo1.前置工作需要配置好以下环境cuda10.2cudnn7.6.5vs2019cmake3.17.0以及编译好的paddle预测库，目前使用官方编译好的动态链接库会提示文件损坏，需要自行编译

Alex-Leung·2022-12-17 09:27

Cognitive Inference：认知推理下的常识知识库资源、常识推理测试评估与中文实践项目索引

CognitiveInferenceCognitiveInference，认知推理、常识知识库、常识推理与常识推理评估的系统项目，以现有国内外已有的常识知识库为研究对象，从常识知识库资源建设和常识推理测试评估两个方面出发进行整理，并结合自己近几年来在逻辑性推理知识库的构建、应用以及理论思考进行介绍。具体包括已有常识知识库项目资源介绍、逻辑推理类知识库的项目实践集合、常识推理测试评估项目集合。项目地

「已注销」·2022-12-15 18:47

YOLOV5+DeepSort多目标跟踪

2训练跟踪网络代码解压如下：文件夹介绍：deep_sort_pytorch:跟踪训练部分的代码inference:后续跟踪检测时保存结果的文件夹MOT16_eval:评估MOT16数据的脚本video：

耿耿的星河·2022-12-15 07:25

HGIMDA：用于miRNA-疾病关联预测的异构图推断

HeterogeneousgraphinferenceformiRNA-diseaseassociationprediction论文链接：https://www.researchgate.net/publication/305719244_HGIMDA_Heterogeneous_graph_inference_for_miRNA-disease_association_p

鸭老板·2022-12-15 07:13

机器学习/深度学习指标：Precision，Recall 和 Accuracy

自然要做测试：首先，准备好一些已知其真实分类的样本；然后，用分类模型对它们进行分类；最后，将分类模型预测（predict）或者推断（inference）的结果与实际情况相比较，以预测/推断结果与真实的符合程度为依据来评价分类模型的性能

叶锦鲤·2022-12-14 18:11

Causal Inference History, Perspectives, Adventures, and Unification 贝叶斯之父Pearl访谈解读

目录GeneralPerspectiveHistoricalPerspectiveFromCausalEffectToCounterfactualsGeneralizabilityCausalDiagrams,CounterfactualsandPotentialOutcomesNon-Manipu

编程贝多芬·2022-12-13 10:32

DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection

Abstraction1引言Introduction2相关工作RelatedWork3方法Approach3.1预备知识Preliminaries3.2架构Architecture3.3训练Training3.4推理Inference4

明前大奏·2022-12-12 17:13

TensorRT-介绍

1简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。

知更鸟k·2022-12-12 17:33

python 因果推断_[Python]因果检验工具

因果推理causality.inference模块中将会包含多种推断变量之间因果关系的算法。但是到2016年1月23日为止，我只实现了Pearl(2000)提出的IC*算法。

weixin_39633493·2022-12-11 22:29

(caffe)python 3.6编译libboost_python3.so并编译cpu-caffe

写这篇主要是使用fast-reid中torch转caffe模型，通过run_inference.sh调用caffepython3.6接口失败，花了太多时间，所以记录以下。

聿默·2022-12-11 21:30

LDA主题模型实现

五、inference进行主题推断代码实现：第二步和第三步dictionary=corpora.Dictionary(texts)corpus=[dicti

ren.yz·2022-12-11 20:04

Triton部署YOLOV5笔记（二）

Triton部署YOLOV5笔记（二）triton部署yolov5笔记（三）triton部署yolov5笔记（四）参考我不会用Triton系列：PythonBackend的使用官方github[triton-inference-server

萝卜一下·2022-12-11 11:01

triton-inference-server使用笔记

参考教程https://github.com/triton-inference-server/server/tree/r21.09安装服务端采用容器部署：dockerpullnvcr.io/nvidia

真炎破天·2022-12-11 11:00

深度学习在推断阶段（inference）的硬件实现方法概述

推断（Inference），就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去。精心调整权值之后的神经网络基本上就是个笨重、巨大的数据库。

weixin_30622107·2022-12-10 06:56

深度学习实战（一）：利用RNN与LSTM网络实战——Tensorflow打造唐诗生成网络

目录结构介绍checkpoints：是生成唐诗时自动创建的dataset：存放数据集和读取诗歌文件（poem.py：预处理古诗词）models：存放模型构建（model.py）这是歌词与唐诗的共用代码inference

普通网友·2022-12-10 06:19

深度学习训练吃显卡_最新最全深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2020

weixin_39674978·2022-12-10 03:41

DANet代码复现

DualAttentionNetworkforSceneSegmentation项目：https://github.com/junfu1115/DANet/1.Evaluation项目的readme中谈到了利用训练好的模型进行inference

微凉的衣柜·2022-12-09 21:38

pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致的问题？

前馈网络使用withtorch.no_grad()和model.eval()比较问题描述将训练好的模型拿来做inference，发现显存被占满，无法进行后续操作，但按理说不应该出现这种情况。

心之所向521·2022-12-09 19:17

[论文笔记]GMNN图马尔可夫网络—基础：变分推断、EM

变分推断参考：【一文学会】变分推断及其求解方法_小明的博客-CSDN博客_变分推断基本思路在概率模型中，常常需要近似难以计算的概率分布，在贝叶斯统计中，所有的对于未知量的推断(inference)问题可以看做是对后验概率

LightInk2020·2022-12-09 17:50

变分推断（variational inference，VI）以及一篇论文阅读

一、变分推断（variationalinference，VI）原始文献参考：VariationalInference:AReviewforStatisticians专栏参考1、MCMC算法详解-知乎(zhihu.com)专栏参考2、基于近似计算解决推断问题——变分推断（一）-知乎(zhihu.com)利用近似计算来解决难计算的概率密度估计，是现代统计学中的一个惯用手段。这一方法在贝叶斯推断统计中尤

葛葎蔓酒花·2022-12-09 17:18

Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInference代码Pattern-ExploitingTraining(PET)模式开发训练，一种半监督训练程序，将输入示例重新表述为完形填空式短语，以帮助语言模型理解给定任务。然后使用这些短语将软标签分配给大量未标记的样本。这个笔记挺好的介绍由于大量的语

爱格白·2022-12-09 14:07

目标检测（一）—— SSD（single shot multibox detection）

笔记目录1Inference2基本结构与设计理念2.1defaultbox&featuremapcell2.2Model2.3设计理念2.3.1多尺度特征预测2.2.2采用卷积进行检测2.2.3Anchor2.2.4Loss2.2.4.1

爱弹ukulele的程序猿·2022-12-08 16:44

VGG16 ImageNet Inference on Atlas200

1.安装依赖pythonatlasutil库依赖pyav,numpy和PIL。在运行环境中需要安装这些第三方库a.安装pyav安装其他依赖：sudopip3.7.5Cythonsudoapt-getinstallpkg-configlibxcb-shm0-devlibxcb-xfixes0-devsudocp/usr/local/ffmpeg/lib/pkgconfig/*/usr/share/p

shiner_chen·2022-12-08 16:19

【论文阅读】ARGAN: Attentive Recurrent Generative Adversarial Network for Shadow Detection and Removal

shadowattentiondetection阴影关注检测attentionmap注意图，表示图像中的阴影区域illumination光照inference推理modify修改manipulation

事情总会解决的吧·2022-12-08 15:35

论文笔记【3】-- LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

论文笔记【3】--LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference前序前有ViT，后有Deit,再有LeViT。ViT首次将纯transformer从NLP领域引入CV领域。DeiT嫌弃ViT精度不够高，需要超大数据集才能训好，故从训练策略方向对ViT下手。DeiT给出了两种虐ViT的方法不改变ViT的架构，仅仅是炼出了一组

ZONGYINLIU·2022-12-08 15:15

ICCV 2021 | LeViT: a Vision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Faster Inference论文阅读笔记

论文：https://arxiv.org/abs/2104.01136代码（刚刚开源）：https://github.com/facebookresearch/LeViTABSTRACT我们设计了一系列的图像分类体系结构，在优化精度和效率之间权衡。我们的工作利用了基于最新发现注意力的架构，该架构在高度并行处理硬件上具有竞争力。我们回顾了许多文献中的卷积神经网络原理，将其应用于transformer

tiantianwenwen·2022-12-08 15:11

【论文笔记】LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothingfor Faster Inference

声明：本人是来自γ星球的外星人为了学习地球的深度学习知识的，好回去建设自己的家乡每周不定期更新自己的论文精读笔记，中心思想是两个字---易懂没啥事的兄弟姐妹们，可以和我探讨外星知识哦~论文题目：LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInferenceLeViT：ConvNet中用于更快推理的VisionTransformer论文链接

来自γ星的赛亚人·2022-12-08 15:08

阅读文献：LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference1.四个问题要解决什么问题在高速状态下，平衡图像分类方法的精度和效率用什么方法解决提出一种网络模型LeViT方法，在ViT模型基础上，引入卷积模块而不是学习类卷积特征的转换器组件，用特征金字塔替换Transformer中用以的结构（类似LeNet架构）本文的贡献是允许ViT模型

MRzzyy·2022-12-08 15:35

【LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference论文解读】

LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference论文解读前言0.摘要1.introduction2.relatedwork3.Motivation4.ModelPatchembeddingNoCLStokenMulti-resolutionpyramid4.experiment前言本文的创新点在于提出了transform

Wan-yuming·2022-12-08 15:05

机器学习笔记之变分推断(二)公式推导过程(基于平均场假设)

Z)]\mathcalL[\mathcalQ(\mathcalZ)]L[Q(Z)]求解过程基于平均场假设的求解思想求解过程实现引言上一节介绍了分别从频率角度和贝叶斯角度认识机器学习问题，并介绍了推断(Inference

静静的喝酒·2022-12-08 13:25

paddle 源码编译错误收集

/home/xc/work/code/paddle/Paddle/build211/paddle_inference_install_dir/paddle/lib/libpaddle_inference.so

亡命天涯ba·2022-12-08 11:57

TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用，可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict（inference）...

官网：https://developer.nvidia.com/tensorrt作用：NVIDIATensorRT™isahigh-performancedeeplearninginferenceoptimizerandruntimethatdeliverslowlatency,high-throughputinferencefordeeplearningapplications.TensorRT

weixin_33726943·2022-12-08 08:03

【PaddleInferenceSharp】基于C#和Paddle Inference 部署PaddlePaddle模型

1.项目介绍 PaddleInference是飞桨的原生推理库，提供服务器端的高性能推理能力，直接基于飞桨的训练算子，因此它支持飞桨训练出的所有模型的推理；PaddleInference功能特性丰富，性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，保证了飞桨模型在服务器端即训即用，快速部署。但由于PaddleInference目前只提供了Python、C++、C、G

爱码一万年·2022-12-08 00:53

PyTorch笔记 - Diffusion Model 源码开发 (2)

DiffusionModel的效果如下：源码如下：选择一个数据集确定超参数的值确定扩散过程任意时刻的采样值演示原始数据分布加噪100步后的效果编写拟合逆扩散过程高斯分布的模型编写训练的误差函数编写逆扩散采样函数(inference

SpikeKing·2022-12-07 21:58

推荐频道

Inference