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TPU-MLIR
利用
tpu-mlir
工具将深度学习算法模型转成算能科技平台.bmodel模型的方法步骤
目录1TPU-MLIR简介2开发环境搭建2.1下载镜像2.2下载SDK2.3创建容器2.4加载tpu-mlir3准备工作目录4onnx转mlir文件5mlir转INT8模型5.1生成校准表5.2便以为INT8对称量化模型参考文献:之前是用nntc转算能科技的模型的,这次技术支持建议我使用mlir工具进行模型转换,于是看一下mlir的介绍资料和使用方法,并做一下笔记。1TPU-MLIR简介上图就是t
陈 洪 伟
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2024-01-25 14:10
#
#
目标检测算法
算能科技
TPU-MLIR
把不同框架下的搭建起来的模型,转换为统一形式的中间表达IR,然后通过IR转换成可以在特定芯片平台上运行的二进制模型Top,芯片无关层:图优化、量化、推理Tpu,芯片相关层,权重重排、算子切分、地址分配、推理2、
TPU-MLIR
哦豁灬
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2023-12-26 13:37
ai
compiler
mlir
ai
compiler
TPU-MLIR
——实现Chatglm2-6B大模型移植部署
TPU-MLIR
——实现Chatglm2-6B大模型移植部署本项目实现BM1684X部署语言大模型ChatGLM2-6B。
算能开发者社区
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2023-11-13 15:07
mlir
算法
人工智能
硬件工程
论文讲解——
TPU-MLIR
: A Compiler For TPU Using MLIR
论文讲解——
TPU-MLIR
:ACompilerForTPUUsingMLIRhttps://arxiv.org/pdf/2210.15016.pdf概览模型转换TranslationCanonicalizeLoweringLayerGroup
算能开发者社区
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2023-08-31 07:37
mlir
Milk-V Duo开发板实战——基于MobileNetV2的的图像分类
Milk-VDuo开发板实战——基于MobileNetV2的的图像分类本教程介绍使用
TPU-MLIR
工具链对MobileNet-Caffe模型进行转换,生成MLIR以及MLIR量化成INT8模型,并在Milk-VDuo
算能开发者社区
·
2023-08-31 07:03
人工智能
硬件工程
TPU-MLIR
实战——ResNet18部署
1.编译ONNX模型本章以resnet18.onnx为例,介绍如何编译迁移一个onnx模型至BM1684XTPU平台运行。该模型来自onnx的官网:models/vision/classification/resnet/model/resnet18-v1-7.onnxatmain·onnx/models·GitHub本例模型和代码在http://219.142.246.77:65000//shar
算能开发者社区
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2023-07-27 14:37
mlir
TPU-MLIR
编译部署算法
注意:由于SOPHGOSE5微服务器的CPU是基于ARM架构,以下步骤将在基于x86架构CPU的开发环境中完成初始化开发环境(基于x86架构CPU的开发环境中完成)模型转换(基于x86架构CPU的开发环境中完成)处理后的PP-OCR项目文件将被拷贝至SE5微服务器上进行推理测试开发环境配置【x86架构CPU的开发环境】Linux开发环境一台安装了Ubuntu16.04/18.04/20.04的x8
算能开发者社区
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2023-07-27 13:34
mlir
算法
eureka
基于
TPU-MLIR
实现UNet模型部署-决赛答辩02
队伍:AP0200023目录初赛一、模型导出优化1.1直接倒出原始模型并转换1.2导出模型前处理1.2.1导出Resize1.2.2导出归一化1.3导出模型后处理1.3.1导出Resize与1.3.2导出ArgMaxout1.3.3导出特征转RGB复赛一、确定baseline二、优化模型复赛结果总结三、遇到的问题总结1.ONNX转MLIR2.MLIR转bmodel3.MLIR推理代码BUG【已经解
算能开发者社区
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2023-06-18 01:56
计算机视觉
深度学习
竞赛
Unet
TPU-MLIR
基于
TPU-MLIR
实现UNet模型部署-决赛答辩01
详细步骤2.可复现的结果二、解决问题的过程2.1列举在适配过程中遇到的困难,以及解决方法a.低分辨率下,分割误差大工2.2低分辨率下,输出仍然不够准确2.3最优分辨率选择2.4其他还没来得及做的优化三、提出
TPU-MLIR
算能开发者社区
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2023-06-18 01:55
TPU编程竞赛
计算机视觉
深度学习
opencv
竞赛
UNet
“算丰AI视界”人工智能技术内容征集活动正式开启!
本次活动主要征集AI、CV、
TPU-MLIR
、RISC-V等方向的代表性视频和文章,面向国内外的企业、高校和科研院所的优秀开发者。
算能开发者社区
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2023-06-18 01:53
技术内容活动
人工智能
算能
征集活动
算法
TPU-MLIR
的环境搭建和使用
1、开发环境配置Linux开发环境一台安装了Ubuntu16.04/18.04/20.04的x86主机,运行内存建议12GB以上下载SophonSDK开发包(v23.03.01)(1)解压缩SDK包sudoapt-getinstallp7zipsudoapt-getinstallp7zip-full7zxRelease_-public.zipcdRelease_-public(2)Docker安装
算能开发者社区
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2023-06-18 01:23
mlir
docker
TPU编程竞赛系列|基于
TPU-MLIR
实现UNet模型部署,比“快”更快!
由算能举办的TPU编程竞赛-AI应用挑战赛正式开赛啦!本次大赛会为选手们提供一个预训练的分割模型UNet及数据集,无需训练模型,选手使用算能的MLIR开源编译器进行编译、量化及调优,兼顾精度与推理速度,最终实现UNet模型在算能1684X芯片上的部署。图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题,广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域,UNet作为经典
算能开发者社区
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2022-12-16 16:59
TPU编程竞赛
人工智能
深度学习
计算机视觉
TPU-MLIR
视频教程更新,手把手教你打造高性能开源AI编译器
TPU-MLIR
开源AI编译器的视频教程,已经同步更新B站、知乎、CSDN等平台,旨在通过一系列的课程让观众一步步深入了解AI编译器的原理及开发。
算能开发者社区
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2022-10-25 07:29
TPU-MLIR
人工智能
神经网络
docker
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