NPU深度学习框架

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。
BuluAI·2025-02-14 19:10

我的创作纪念日

技术领域发展日新月异，为了紧跟前沿，我不断学习新的知识，如人工智能中的深度学习框架、云计算的最新技术应用等。在学习过程中，我将遇到的难点、理解的过程以及总结的知识点记录下来，整理成文章发布在
学无止尽5·2025-02-14 07:45

昇腾，Ascend，NPU，mindie，镜像，部署vllm：第4篇，尝试多模态大模型部署（Qwen2-vl）

文章目录前言下载模型前言一直想部署一个多模态大模型，今天就以Qwen2-vl为例尝试一番吧。（当然是在昇腾环境下）提示：需要把这篇文章先看一遍昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon服务，支持对Qwen2.5的7B版本的推理提示：本文章的撰写思路是，按照一个思路进行部署，报错，并反思，并解决。所以不太适合直接上来就跟着一步一步做。建议看完全文，再
几道之旅·2025-02-12 10:36

华为NPU服务器昇腾Ascend 910B2部署通义千问Qwen2.5——基于mindie镜像一路试错版（一）

文章目录`重要提醒：MINDIE镜像已更新版本，官网相关文档直接被删除了，建议直接移步新版`[昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第1篇，安装新的docker镜像](https://blog.csdn.net/xiezhipu/article/details/145467032)[昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon服务，支持对Qwen2
几道之旅·2025-02-12 10:06

华为NPU服务器昇腾Ascend 910B2部署通义千问Qwen2.5——基于mindie镜像一路试错版（三）

文章目录`重要提醒：MINDIE镜像已更新版本，官网相关文档直接被删除了，建议直接移步新版`[昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第1篇，安装新的docker镜像](https://blog.csdn.net/xiezhipu/article/details/145467032)[昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon服务，支持对Qwen2
几道之旅·2025-02-12 10:06

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。
是Dream呀·2025-02-11 17:58

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。
Cacciatore->·2025-02-09 06:54

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

1.PyTorch模型格式概述PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，其
gs80140·2025-02-08 11:00

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台
109702008·2025-02-08 09:14

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
AngeliaZ·2025-02-08 04:10

RK3568 OpenHarmony4.0适配HDMI液晶屏

RK3568CPU：四核64位Cortex-A55，主频最高达2.0GHzGPU：ARMG522EE，支持OpenGLES1.1/2.0/3.2，OpenCL2.0，Vulkan1.1，支持内嵌高性能2D加速硬件NPU
敲嵌入式代码的·2025-02-07 23:10

飞腾X100 NPU 应用SDK使用手册

点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾X100NPU应用SD
·2025-02-07 17:04

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。
零 度°·2025-02-06 21:48

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler
娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1
盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。
原机小子·2025-02-06 20:44

RK3568、RK3588、RK3358性能对比

NPU:内置0.8TOPs的神经网络处理单元，
给生活加糖！·2025-02-05 22:36

昇腾设备torch_npu推理配置

1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时，通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。
时间逝世298·2025-02-05 20:21

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装，兼顾易用与高效孪生调试，可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KFCPU
小超编程·2025-02-05 03:45

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，
程序员辣条·2025-02-04 16:57

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨（PaddlePaddle）OCR（OpticalCharacterRecognition）是一个开源的深度学习框架，用于文字识别任务。
数虫·2025-02-04 14:46

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。
Icomi_·2025-02-03 19:39

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：深度学习框架中的张量运算
Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。
熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架
小李很执着·2025-02-01 23:43

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

探索高效嵌入式视觉应用：RK3588/RK3568/RK3566 Linux QT Opencv NPU YoloV5摄像头实时检测系统...

探索高效嵌入式视觉应用：RK3588/RK3568/RK3566LinuxQTOpencvNPUYoloV5摄像头实时检测系统rk_yolov5.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/f6845项目介绍在智能安防、机器人视觉等需要高性能图像处理和实时监控的应用场景中，RockchipRK3588、RK3568和RK3566处理器凭借其强大的
陆依嫣·2025-01-31 12:48

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

它旨在弥合生产力导向的深度学习框架与性能和效率导向的硬件后端之间的差
计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架
小明技术分享·2025-01-30 12:56

【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程

PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。
IT古董·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。
IT古董·2025-01-29 15:07

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型
CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

从Nvidia切换到华为云昇腾芯片的入门技巧

等价命令Nvidia昇腾说明nvidia-sminpu-smiinfo查看机器上显卡信息npu-smiinfo-tusages-i查看显卡使用率CUDA_VISIBLE_DEVICESASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES
sunrise_ccx·2025-01-27 23:40

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

PyTorch作为当前流行的深度学习框架，提供了灵活的张量操作和动态计算图，便于模型的快速开发和调试。
一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

【安装cudnn】

官网下载并安装如果打算使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并且需要GPU加速，可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库，它是一个GPU加速的深度神经网络库。
Eternal-Student·2025-01-26 17:18

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
方安乐·2025-01-25 16:57

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。
AI_小站·2025-01-25 12:55

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。
小深ai硬件分享·2025-01-23 16:52

python 随机数 随机种子

目录神经网络推理随机种子gpu新版：神经网络推理随机种子gpu：神经网络推理随机种子含npu：numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子，每次获取相同的随机数随机在区间
AI算法网奇·2025-01-23 04:53

瑞芯微开发板/主板Android配置APK默认开启性能模式方法

触觉智能RK3562开发板演示，搭载4核A53处理器，主频高达2.0GHz；内置独立1Tops算力NPU，可应用于物联网网关、平板电脑、智能家居、教育电子、工业显示与控制等行业。
Industio_触觉智能·2025-01-22 14:58

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。
IT古董·2025-01-22 11:33

深度学习从入门到精通：全面指南

深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第2章：深度学习框架入门
AI天才研究院·2025-01-22 10:25

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

随着硬件平台的多样化，如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件，通过解析算子属性映射、数据排布
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:10
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