NPU深度学习框架

J4 - ResNet与DenseNet结合

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录环境模型设计模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pytorch2.0.0
好名让狗申请了·2024-01-20 14:41

关于大模型学习中遇到的1

来源：网络深度学习框架是什么意思软件工具深度学习框架是一种软件工具，它的主要目的是为了简化和加速深度学习模型的开发、训练和部署过程。
ringthebell·2024-01-20 09:07

Pytorch学习 第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

使用了两个主流的深度学习框架：PyTorch和TensorFlow，以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。目标：构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。
M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

三、实现模型：使用合适的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlo
M.D·2024-01-20 06:16

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

文章目录一、概念二、案例三、常见问题四、优缺点优点缺点五、相关链接一、概念TensorFlow是一个开源机器学习和深度学习框架，由Google开发并于2015年发布。
雪梅零落·2024-01-20 03:13

制作RK3568 ubuntu20.04桌面版镜像

采用四核64位Cortex-A55架构，主频高达2.0GHz，集成Rockchip自研NPU，1TOPS算力，满足轻量级端侧AI计算。并提供简单易用的模型转换工具
ansondroider·2024-01-20 00:34

yolov5_master的下载、环境搭建、数据处理及训练全过程

所以照抄了过来，并且搭建了一遍可以正常训练，在这里作为笔记以后用的时候方便找，这个yolov5_master的使用可以将pth模型文件转换为onnx文件，进而转换为rknn文件，在瑞芯微的小型化设备的NPU
YANQ662·2024-01-19 23:36

GPT应用程序的开发语言

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也支
super_Dev_OP·2024-01-19 13:02

2024 极术通讯-“周易”NPU与飞桨完成II 级兼容性测试，助力实现多样化AI部署

导读：极术社区推出极术通讯，引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容，定期分享产业技术趋势与市场应用热点。芯方向Helium技术讲堂|循环缓冲区的使用当人工智能(AI)下沉到各式各样的应用当中，作为市场上最大量的物联网设备也将被赋予智能性。Arm®Helium™技术正是为基于ArmCortex®-M处理器的设备带来关键机器学习与数字信号处理的性能提升。本文将着重讲述与内存访问相关的内容。（来源：极
极术社区·2024-01-19 12:29

深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件

一、权重文件的格式二、保存权重文件三、加载权重文件3.1nn.module.eval()方法一、权重文件的格式权重文件是指训练好的模型参数文件，不同的深度学习框架和模型可能使用不同的权重文件格式。
键盘国治理专家·2024-01-19 07:50

Darknet_yolov2综述入门整理

接着上次的神经网络，这次整理一下Darknet，yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架，总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义
立夏陆之昂·2024-01-19 05:48

pytorch超详细安装教程，Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程

本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。
程序员老冉·2024-01-19 03:59

PyTorch 1.0正式发布，支持eager和graph模式无缝转换

研究人员和工程师现在就可以完全使用这个开源深度学习框架的新功能，包括可在eager和graph执行模式之间无缝转换的混合前端、改进的分
weixin_33841503·2024-01-19 03:20

安装mxnet详细版

一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架，由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言，包括Python、C++、R、Scala等，可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。
江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡·2024-01-19 01:00

深度学习基础数据结构之张量：从一维到多维

张量在深度学习框架中广泛应用于模型的输入、输出以及中间计算过程。通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能，张量成为实现深度学习算法的关键。
m0_61254808·2024-01-17 19:17

Ubuntu20.04降低linux版本到5.4.0-26-generic

/Ascend-hdk-910-npu-driver_23.0.rc3_linux-aarch64.run--fullVerifyingarchiveintegrity...100%SHA256checksumsareOK.Allgood.Uncompressing
大海里的猴儿·2024-01-17 15:13

机器学习系统或者SysML&DL笔记

在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿
AAI机器之心·2024-01-17 15:34

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手
焦糖不苦·2024-01-17 14:01

学习笔记：在华为昇腾NPU上进行深度学习项目【未完待续】

在NPU上做深度学习算法场景和功能说明系统信息查询1、场景一：非NPU上训练的模型推理1.1执行方案1.2学习案例1.3onnx转om1.4om推理昇腾社区链接：昇腾社区-官网丨昇腾万里让智能无所不及场景和功能说明第一种
风路丞·2024-01-16 12:25

深度学习入门

学习目标通过此学习路径，你将获得：对深度学习概念的理解对深度学习架构的理解深度学习框架的比较如何在Te
AI-智能·2024-01-16 10:13

modelscope适配昇腾NPU

我的环境信息NPU:Atlas300IProModelsope:1.9.4（最好要使用这个版本呀，因为后面要改一下源码）python:3.8torch:2.0.1内核以及系统版本：有条件的可以升级一下内核到
runing_an_min·2024-01-16 00:23

大模型听课笔记——书生·浦语（5）

常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态：云端、变韵计算端、移动端计算设备：CPU、GPU、NPU、TPU等大模型的特点：内存开销巨大庞大的参数量采用自回归生成token,需要缓存Attentiondek
亲爱的阿基米德^·2024-01-15 21:13

yolov8 官方模型进行瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署

  由于之前写了一篇”yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署“这一篇导出的onnx模型在板端芯片部署效率非常高的，高效率体现在模型的所有操作都在加速引擎（NPU或BPU）上，模型推理没有
山水无移·2024-01-15 15:21

YOLOV8目标识别与语义分割——使用OpenCV C++ 推理模型

简介深度学习在实际应用中包括训练和推理两个重要阶段，通常依赖于流行的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。
知来者逆·2024-01-15 05:11

深度学习框架tensorflow2实战（回归问题：天气预报）

姓名：何热；学号：20021210616；学院：电子工程学院转自https://blog.csdn.net/weixin_43999137/article/details/104051919【嵌牛导读】本文介绍了tensorflow2的使用【嵌牛鼻子】tensorflow2,regression,prediction【嵌牛提问】如何使用tensorflow2完成其他任务？【嵌牛正文】此前没了解过t
川上观鱼·2024-01-15 01:35

Win11笔记本电脑RTX4080显卡安装Tensorflow-GPU2.6.0方法步骤

Tensorflow-GPU方法步骤1.准备工作1.1版本查询1.2查看版本对应关系2.安装Anaconda3.安装CUDA和cuDNN4.安装GPU版TensorflowTensorflow是当前主流的深度学习框架
量子-Alex·2024-01-14 19:23

深度学习框架PyTorch入门与实践：第一章 PyTorch简介

姓名：张天祥学号：21181214261学院：广州研究院转自https://blog.csdn.net/u011436316/article/details/100813287【嵌牛导读】本文重点介绍了什么是pytorch【嵌牛鼻子】深度学习pytorch【嵌牛提问】为什么pytorch越来越流行【嵌牛正文】1.1PyTorch的诞生2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）团队在
这就是神奇呀·2024-01-14 14:44

Ubuntu16.04+cuda8.0rc+opencv3.1.0+caffe+Theano+torch7搭建教程

现在分享简单的搭建过程，为后面要用到深度学习框架的同学节省时间，写了这个博客。因为框架的搭建过程会出现各种问题，不同的硬件（如笔记本、台式机）、不同的软件（如依赖库、编译器）和
weixin_30810583·2024-01-14 11:33

李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作与数据处理

相比较于Numpy中的ndarray，深度学习框架具有的优势：GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；张量
丁希希哇·2024-01-14 07:29

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-第135章 GPIO子系统与pinctrl子系统相结合实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:17

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-第136章 实战:实现动态切换引脚复用功能

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:17

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-v

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:47

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-第134章 三级节点操作函数实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:47

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-第129章 GPIO控制和操作实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:46

RK3568驱动指南｜第六篇-平台总线-第54章 点亮LED灯实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:16

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-第131章 GPIO子系统API函数的引入

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:16

RK3568驱动指南｜第十一篇 pinctrl 子系统-第127章 猜想验证

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:46

RK3568驱动指南｜第十篇 热插拔-第113章 内核是如何发送事件到用户空间

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北京迅为·2024-01-13 18:45

RK3568驱动指南｜第十篇 热插拔-第114章 内核发送事件到用户空间的方法

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:45

RK3568驱动指南｜第十一篇 pinctrl 子系统-第122章pinctrl 子系统函数操作集

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:45

RK3568驱动指南｜第十一篇 pinctrl 子系统-第124章pinctrl_bind_pins函数

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:45

RK3568驱动指南｜第十篇 热插拔-第112章 热插拔简介

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:44

RK3568驱动指南｜第二篇 字符设备基础-第7章 menuconfig图形化配置实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:44

RK3568驱动指南｜第二篇 字符设备基础-第18章 点亮LED灯实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:44

RK3568驱动指南｜第四篇-高级字符设备进阶-第28章 IO多路复用实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:14

RK3568驱动指南｜第十二篇 GPIO子系统-第133章 GPIO操作函数实验

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2024-01-13 18:10

利用双对比学习模型DCL鉴别视频中伪造的面部

早期的面部伪造探测技术主要集中于一些人工合成的特征（例如：眨眼，不同的头部姿势等），研究人员通过实验发现真实面部和伪造面部在频域上有差异，因此出现了利用频率作为线索在深度学习框架下进行面部鉴伪。
CV案例精选·2024-01-13 15:01

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架。它提供了一种灵活而高效的方式来构建和训练神经网络模型。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-13 15:24

J2 - ResNet-50v2实战

项目定制目录环境步骤环境设置数据准备图像信息查看模型设计ResidualBlock块stack堆叠resnet50v2模型模型训练模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架
好名让狗申请了·2024-01-13 03:19
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