NPU深度学习框架

在 Jetson Nano 上安装 ncnn 深度学习框架。

InstallncnndeeplearningframeworkonaJetsonNano.Introduction.RTTI.CMake3.18.4.Dependencies.Benchmark.Introduction.本页面将指导您在JetsonNano上安装腾讯的ncnn框架。由于ncnn框架面向移动设备（例如Android手机），因此它不支持CUDA。然而，大多数Android手机使用V
yhwang-hub·2023-07-24 15:28

【Torchreid】行人重识别deep-person-reid源码测试（一）

它基于深度学习框架PyTorch，提供了规范的代码组织结构，适用于reid问题的实验拓展。本文就自己第一次训练测试过程进行记录。
大蜗牛爬爬·2023-07-24 08:57

【抢鲜体验 】DAYU200更多样例来袭

润和大禹系列HH-SCDAYU200是润和软件推出的社区内首款支持OpenHarmony富设备的开发板，基于瑞芯微RK3568，集成双核心架构GPU以及高效能NPU，板载四核64位Cortex-A55处理器采用
润和HiHope社区·2023-07-23 03:34

ChatGPT 工程侧系统架构：架构设计、技术栈、部署架构以及性能优化等方面

文章目录ChatGPT工程侧系统架构：架构设计、技术栈、部署架构以及性能优化等方面架构设计1.数据处理层2.模型层3.接口层4.存储层技术栈用PythonPandas库进行数据清洗和处理PyTorch：深度学习框架
禅与计算机程序设计艺术·2023-07-22 12:54

pytorch中分布式训练DDP教程（新手快速入门！）

pytorch中分布式训练DDP教程简介1.DDP简介2.DDP的优势3.使用DDP进行分布式训练结论简介PyTorch是深度学习领域广泛使用的开源深度学习框架之一。
聚精会神搞学习·2023-07-22 10:07

【论文解读】2017 STGCN: Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks

为了解决以上问题，我们提出了新颖的深度学习框架STGCN，用于交通预测。
Scc_hy·2023-07-21 13:31

电脑就没有CUDA和cuDNN？

修改配置：某些深度学习框架（如TensorFlow）提供了配置选项，允许你在没有GPU的情况下运行代码
王摇摆·2023-07-21 04:13

【2023 · CANN训练营第一季】基于昇腾910的TF网络脚本训练（ModelArts平台）

获取训练数据集，并进行数据预处理，比如离线制作成tfrecords(建议，可选)3.将数据集(训练脚本)上传到OBS4.安装PycharmIDE及ToolKit插件5.对Tensorflow训练代码进行NPU
STRUGGLE_xlf·2023-07-21 00:12

动手学深度学习 PyTorch版-2.1. 数据操作

无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和T
手把手教你学AI·2023-07-20 21:48

Pytorch指定GPU进行训练的方法

Pytorch指定GPU进行训练的方法  在用Pytorch深度学习框架进行训练模型的时候，默认使用服务器的第“0”号GPU训练。
weixin_42419251·2023-07-20 17:57

Windows安装华为Mindspore，手把手操作，超级详细

Windows安装华为Mindspore，手把手操作，超级详细昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标。
innovationy·2023-07-20 16:57

pytorch学习笔记——timm库

当提到计算机视觉的深度学习框架时，PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。PyTorch拥有强大的自动求导功能、易于使用的API和广泛的社区支持。而针对计算机视觉任务，timm库则
快乐无限出发·2023-07-20 08:34

使用onnx和onnxruntime完成模型部署

模型部署的流水线如下：使用任意一种深度学习框架来定义网络结构并训练模型训练好的模型的网络结构和参数会被转换成一种只描述网络结构的中间表示（如，onnx、torchscript等），一些针对模型的优化会在中间表示上进行
chen_zn95·2023-07-19 10:23

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

目录一、前言二、深度学习框架——PyTorch2.1PyTorch介绍2.2Python安装详解2.3PyTorch安装详解三、变量四、求导五、损失函数5.1nn.L1Loss5.2nn.SmoothL1Loss5.3nn.MSELoss5.4nn.BCELoss5.5nn.CrossEntropyLoss5.6nn.NLLLoss5.7nn.NLLLoss2d
TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:44

【深度学习框架】pytorch之分布式数据并行化DDP

文章目录1.引言2.QuickStart3.基本概念4.DDP使用流程4.1launch启动4.2spawn启动5.不是很相关的一些bug参考文献1.引言DistributedDataParallel（DDP）是一个支持多机多卡、分布式训练的深度学习工程方法。它通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率，并通过启动多个进程的方式减轻PythonGIL的限制，从而提高训练速度。即是，将数
weiquan fan·2023-07-19 03:31

PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达PyTorch在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用PyTorch时实现高效的并行化？
小白学视觉·2023-07-19 03:30

ubuntu18.04构建深度学习环境

构建深度学习环境整个流程经过测试，希望能帮助入门小朋友安装anaconda3安装pycharm进行代码调试整个流程经过测试，希望能帮助入门小朋友亲爱的朋友们，如果您安装好了GPU显卡驱动你就可以根据如下步骤进行深度学习框架搭建了哦
liqiang12689·2023-07-19 01:50

深度学习中的IR

作用IR在深度学习中起着至关重要的作用，其主要用途包括：模型转换与跨框架兼容性：通过将模型表示为IR，可以实现不同深度学习框架之间的模型转换和交互。这样一来，用户
一片叶子在深大·2023-07-18 08:31

深度学习领域资源汇总清单

  大多数时候，人们使用不同的深度学习框架和标准开发工具箱。
小小何先生·2023-07-18 04:47

3050芯片（但是基本适应大部分）安装pytorch深度学习框架历程

一、安装CUDA在NVIDIA的官网可以查看显卡算力图，以下网址是由官网进去的：CUDAGPUs-ComputeCapability|NVIDIADeveloper点击以下图标就可以查看显卡的算力分布表之后点击下面网址进行历史版本安装：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper本人安装CUDA版本是11.6，在控制台调用nvcc-V命令可以查看（命令错误表示没有安装），至
爱炼丹的James·2023-07-18 00:39

使用darknet-dnn-GPU方式识别物体(一)

1、darknetdarknet是一个c写的可以使用GPU方式来调用深度卷积网络来识别物体的深度学习框架，上手及其简单，易用。
qianbo_insist·2023-07-17 12:49

python 系列 07 - 基于easyocr的ocr识别

安装的时候注意会附带安装torch库（一个深度学习框架，大小600多M）。目前还不支持最新版的python3.11.如果你是最新版的pyton。可以对python降级或者安装另一个版本的python。
伤情最是晚凉秋·2023-07-16 23:39

Python使用pytorch深度学习框架构造Transformer神经网络模型预测红酒分类例子

1、红酒数据介绍经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。具体每个字段的含义如下：alcohol：酒精含量百分比malic_acid：苹果酸含量（克/升）ash：灰分含量（克/升）alcalinity_of_ash：灰分碱度（以mEq/L为单位）magnesium：镁含量（毫克/升）total_phenols：总酚
申子辰林·2023-07-16 23:02

Python使用Keras深度学习框架构建卷积神经网络模型识别MNIST手写字体实战例子

1、MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个非常著名的手写数字数据集，是机器学习领域中最受欢迎的数据集之一。由该数据集构成的图片都是28x28的灰度图像。它总共有70000张图片，它由60000个训练图像和10000个测试图像组成。MNIST数据集已经经过预处理，可以直接拿来训练模型。数据集中的图片显示了从0到9的手写数字，标签标识了图片显示的数字是多少。2.获取训练集和测试Python使用Ke
申子辰林·2023-07-16 23:31

【动手学深度学习】--01.线性回归

参数学习1.5优化算法2.从零开始实现线性回归2.1生成数据集2.2批量读取数据集——Mini-batch思想2.3初始化模型参数2.4定义模型2.5定义损失函数2.6定义优化算法2.7训练模型3.借助深度学习框架实现线性回归模型
小d<>·2023-07-16 13:01

pytorch是什么？pytorch是一个软件吗？

随着科技的发展,其深度学习框架也越来越成熟,facebook旗下的pytorch便是在众多框架中脱颖而出的一个优秀的深度学习框架。那么pytorch是什么?pytorch是一个软件吗?
程序媛珂珂·2023-07-16 11:01

pytorch难学吗？如何学好pytorch？

总有人在后台问我，如今TensorFlow和PyTorch两个深度学习框架，哪个更流行?就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。
程序媛珂珂·2023-07-16 11:31

如何训练自己的大语言模型

模型定义：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）定义语言模型的架构，如Transformer或LSTM等。定义模型的输入形状、网络层、激活函数等。
a315823806·2023-07-16 08:01

【深入了解PyTorch】PyTorch生态系统概述

PyTorch生态系统概述PyTorch生态系统概述TorchVisionTorchTextTorchAudio结合使用PyTorch生态系统工具和库PyTorch生态系统概述PyTorch是一个开源的深度学习框架
prince_zxill·2023-07-16 08:25

DataWhale“深入浅出PyTorch”第八章

GitHub地址：深入浅出PyTorch哔哩哔哩视频地址：深入浅出PytorchDataWhale“深入浅出PyTorch”第八章——PyTorch生态简介PyTorch之所以会在短短的几年时间里发展成为主流的深度学习框架
qqqqqqqjiajun·2023-07-16 08:22

【深入了解PyTorch】PyTorch的优势

PyTorch的优势动态计算图Pythonic风格直观的调试和可视化社区支持和迁移能力PyTorch的特定应用场景优势自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）迁移学习和模型部署结论PyTorch的优势深度学习框架在机器学习和深度学习领域中扮演着关键角色
prince_zxill·2023-07-16 08:50

pytorch的配置从此不在愁

anaconda配置原视频的配置网站：Anaconda+pytorch：【从入门到进阶】PyTorch深度学习框架完结合集！
coding_ksy·2023-07-16 06:41

基于ARM64麒麟V10系统编译安装tensorflow

基于ARM64麒麟V10系统安装tensorflow本篇基于ARM64架构编译安装tensorflow深度学习框架，不支持GPU安装环境名称版本LinuxkylinV10python3.7.4tensorflow1.15
可耐的牛牛·2023-07-16 05:06

从零实现深度学习框架——带Attentiond的Seq2seq机器翻译

引言本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。
愤怒的可乐·2023-07-16 04:07

机器学习笔记 - 探索PaddlePaddle框架的对象检测、分割和关键点检测

一、PaddlePaddle简述PaddlePaddle（PArallelDistributedDeepLEarning）是百度于2016年发布的开源深度学习框架。
坐望云起·2023-07-16 03:49

TensorFlow基础和入门案例

TensorFlow简介TensorFlow是目前主流深度学习框架之一，其库中几乎包含了所有机器学习和深度学习相关的辅助函数和封装类，官方文档如下图所示。
monkey_wei·2023-07-15 20:48

Tensorflow入门（2）——深度学习框架Tesnsflow & 线程+队列+IO操作 & 文件读取案例

目录一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识Tensorflow三、线程与队列与IO操作1.队列实例：完成一个出队列、+1、入队列操作(同步操作)2.队列管理器创建线程3.线程协调器管理线程案例：通过队列管理器来实现变量加1，入队，主线程出队列的操作，观察效果？(异步操作)4.文件读取流程1.文件读取API-文件队列构造2.文件读取API-文件阅读器3.文件读取API-文件内容解码器4.开启
Perley620·2023-07-15 18:37

紫光展锐首颗AI+8K超高清智能显示芯片平台M6780亮相MWC上海

该芯片平台支持8K解码与HDR全格式，拥有高度集成的CPU、GPU，NPU、VDSP、ADSP带来强劲AI算力，给用户更加真实、流畅、清晰的超高清视听体验。
紫光展锐官方·2023-07-15 00:46

opencv/深度学习框架/图像识别零基础学习课程（代码+视频+详细pdf资料）

课程介绍opencv学习掌握OpenCV的所有必要知识是成为一名优秀计算机视觉工程师的必经之路。通过深入学习OpenCV的图像处理、图像分割、特征提取、目标跟踪、机器学习等相关知识，可以让你在面试中更有信心，同时也能够更加流畅地编写高效的代码。不仅如此，了解OpenCV的扩展功能和最新技术的发展趋势，也可以让你在工作中更好地应用OpenCV，提高自己的职业竞争力。课程内容见图：覆盖了opencv的
阿利同学·2023-07-14 16:45

机器学习洞察 | JAX，机器学习领域的“新面孔”

下面，就让我们来认识一下JAX这一新崛起的深度学习框架——亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。
亚马逊云开发者·2023-07-14 15:50

TensorFlow、PyTorch、MXNet等深度学习框架在对象检测和语义分割中的优缺点分析

随着深度学习技术的不断发展，出现了很多流行的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。这些框架提供了丰富的神经网络模型和算法，方便开发者快速搭建和训练自己的模型。
爱吃饼干的熊猫·2023-07-14 12:36

python pip install 安装包失败解决方法

尤其是在安装pytorch、tensorflow等深度学习框架。像之前用了清华的镜像，但是发现可能版本过老之类不明原因总是无法正常连接、下载。
JBnoJB·2023-07-14 00:31

深度学习开源框架

文章目录1.深度学习框架1.1概述1.2深度学习框架—关于组件1.2.1组件—张量1.2.2基于张量的各种操作1.2.3计算图1.2.4自动微分工具1.2.5拓展包2.主流深度学习框架2.1市面上主流框架
@kc++·2023-07-13 20:07

从零开始训练神经网络

用Keras实现一个简单神经网络Keras：Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。
@kc++·2023-07-13 20:49

深度学习--深度学习框架对比

作为第一个Python深度学习框架，Theano很好的完成了自己的使命，为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向：以计算图为框架的核心，采用GPU加速计算(1)Python+NumPy的组合；(2)使用计算图
码上有前·2023-06-24 11:09

轻量级的深度学习框架Tinygrad

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。什么是Tinygrad?Tinygrad是一个开源的深度学习库，由GeorgeHotz(也被称为geohot)开发。它被设计成简单且易于理解，Tinygrad的主要特点如下：轻量级:Tinygrad是轻量
deephub·2023-06-23 13:39

windows下安装pytorch教程（最新）

一、安装anaconda首先最新版的anaconda自带的python版本都是最新的，截止到2020年4月15日，从官网下载anaconda会默认安装python3.7，由于使用深度学习框架对python
weixin_47065678·2023-06-23 13:29

轻量级的深度学习框架Tinygrad

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。什么是Tinygrad?Tinygrad是一个开源的深度学习库，由GeorgeHotz(也被称为geohot)开发。它被设计成简单且易于理解，Tinygrad的主要特点如下：轻量级:Tinygrad是轻量
·2023-06-23 11:37

人工智能入门笔记（一）

为了方便开发，需要选择一些深度学习框架，基于框架，就可以快速搭建神经网络。当然，这个框架往往有依赖的运行环境。因此，为了学习深度学习，你需要准备以下两样东西。
泰克火神龙·2023-06-23 09:15

320万开发者在用的飞桨，全新发布推理部署导航图：打通AI应用最后一公里

深度学习框架的行列中，百度飞桨的实力一直让人无法忽视。因此，飞桨也已吸引了大量使用者，构建了无数工业级应用。
·2023-06-21 16:31
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