caffe多任务学习

深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
EwenWanW·2024-09-09 13:54

Caffeine 与 Guava Cache

最常见的本地缓存是Guava和Caffeine，Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果，相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。
雨季里的向日葵·2024-09-07 21:19

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll

Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies
努力的小柚·2024-09-07 15:34

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。
xhyu61·2024-09-03 09:26

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
SnailTyan·2024-08-31 09:06

百度Ernie大模型是什么？

它通过整合大规模语料和知识图谱，采用多任务学习和分层预训练策略，在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。Ernie模型的不断发展和优化，使其
会飞的岛格酱·2024-08-21 21:01

JVM级缓存本地缓存Caffeine

JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题，技术栈涉及
旺仔爱Java·2024-03-15 06:32

面试redis篇-04缓存雪崩

：给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性（哨兵模式、集群模式）给缓存业务添加降级限流策略（ngxin或springcloudgateway）给业务添加多级缓存（Guava或Caffeine
卡搜偶·2024-02-20 09:24

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单
seasonsyy·2024-02-20 09:50

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践
theskylife·2024-02-12 16:12

MMsegmentation-随机初始化

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括：BaseInit,Caffe2XavierInit
SatVision炼金士·2024-02-12 11:22

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。
None-D·2024-02-11 15:43

解决：源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题

参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps
Gracie丹妮·2024-02-10 07:24

进场 行礼 问候 退场

2.行礼问候Examier:(考试官)GillianMccafferyGoodmorning/afternoongirlsGoodmorning/afrernoonmadamorMs.MccafferyQuesti
东方芭蕾Lily·2024-02-09 20:02

YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著
AI小怪兽·2024-02-08 16:33

caffez转ncnn，及环境配置

一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件，运行：./autogen.sh(c)、配置环境：./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装：sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco
宁静深远·2024-02-08 09:31

最新姿态估计研究进展

1、CMU：openpose研究多人的姿态估计运行环境：caffe自下而上，关键点被分组到人的实例时间
a微风掠过·2024-02-08 08:40

智慧云智能教育考试平台展示

*使用jdk1.8的新特性如:caffeine缓存,lambda表达式.1.2前端技术:*Vue*Vuex*Vxe-Table(文档地址：https://gitee.com/xuliangzhan_admin
barry200890·2024-02-06 12:15

what is SSD|Single Shot MultiBox Detector

文章摘选自多篇文章，仅用于学习，在此表示感谢，若有侵权请联系，感谢论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe
Woooooooooooooo·2024-02-06 05:55

caffe中的参考模型

RCNNmode_reference_rcnn_ilsvrc13l.pngcaffenet用于Flickrstyle数据集model_finetune_flickr_style.pngAlexNetmodel_alexnet.pnggooglenetmodel_googlenet.pngcaffenetmodel_reference_caffenet.png
雨住多一横·2024-02-06 03:48

RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著
AI小怪兽·2024-02-06 01:20

「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存

尤其在微服务架构中，一次调用往往会涉及多次调用例如pigoauth2.0的client认证Caffeine来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性
冷冷zz·2024-02-05 23:49

Spring Cache

SpringCache提供了一层抽象，底层可以切换不同的缓存实现，例如：EHCacheCaffeineRedis(常用)起步依赖：org.springframework.bootspring-boot-starter
duration～·2024-02-05 23:11

Caffeine与Spring cache的各种注解操作

前言Caffeine是一个基于Java8的进程内缓存框架，它使用乐观锁技术来提高并发吞吐量，并被誉为最快的缓存之一。
500了·2024-02-05 16:20

周记：2019第26周(6.24-6.30）

记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论
孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

缓存组件Caffeine的使用

caffeine是一个高性能的缓存组件，在需要缓存数据，但数据量不算太大，不想引入redis的时候，caffeine就是一个不错的选择。可以把caffeine理解为一个简单的redis。
月月大王·2024-02-05 08:32

Makefile.config

##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome
walkMAN_aholic·2024-02-05 07:09

缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略

我们常见的缓存是基于内存的缓存，但是单机的内存是有限的，不能让缓存数据撑爆内存，所有需要缓存淘汰机制。https://mp.csdn.net/editor/html/115872837中大概说明了LRU的缓存淘汰机制，以及基于LRU的著名实现guavacache。除了LRU淘汰策略外，其是常见的还有FIFO以及LFU，只是说目前用的最多的是LRU。LRULRU记录了缓存中数据项的访问时间，在缓存数
georgesnoopy·2024-02-05 00:03

Caffeine史上最快的内存缓存

Caffeine是一个高性能，灵活的缓存库，它可以作为本地缓存在Java应用中广泛使用。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中集成Caffeine缓存，并通过一个实例来展示它的使用。
奇遇少年·2024-02-05 00:01

如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题

因为caffe之类的代码很久不更新了，只支持到了使用cudnn7.x，在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时，会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp
Arnold-FY-Chen·2024-02-04 19:52

Redis 6.0 客户端缓存

有没有感觉像我们使用过的本地缓存Guava、Caffeine等一样？有啥特别的？这里Redi
极简博客·2024-02-04 16:57

ICASSP2024 | BS-PLCNet: 基于多任务学习框架和多判别器的分频带丢包隐藏网络

随着互联网和通讯技术的发展，实时音频流传输已经成为网络通信的一个非常重要的部分。但由于网络拥堵、带宽限制、硬件故障等各种因素干扰，音频数据包在传输过程中可能会丢失，对语音通信的质量产生严重影响，造成用户体验下降。语音丢包补偿（PacketLossConcealment，PLC）又称丢包隐藏，旨在通过各种方式尽可能地恢复或掩饰丢失的数据包，从而保持语音通信的连续性和清晰度。随着硬件和算法的进步与深度
语音之家·2024-02-04 05:15

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用
蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

caffe搭建深度神经网络

利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数
A异乡人_7a44·2024-02-03 11:55

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-多任务学习-模型融合策略

、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-Transformer模型及Paddle实现

、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

deep-visualization-toolbox可视化安装

运行环境：Linux+caffe步骤：Step0:Compilemasterbranchofcaffe本代码运行的前提是，配置过caffe。
2014wzy·2024-02-03 07:34

deep-visualization-toolbox可视化工具安装

因为在安装deep-visualization-toolbox这个工具之前，已经安装编译过caffe，所以直接从以下开始。如果你没有编译过caffe，就跟着安装教程一步一步做。
px_cmd·2024-02-03 07:31

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd，这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章，也可以参考下面链接的文章：https://blog.csdn.net/qq_33431368/article
宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet的突破全卷积网络（FCN）U-Net的创新设计深度学习卷积网络技术不断创新发展里程碑：端到端学习端到端全卷积网络（FCN）MaskR-CNN的多任务学习
kadog·2024-02-02 21:08

error: argument of type "const void *" is incompatible with parameter of type "const int *"错误解决

今天在编译caffe2时,遇到了以下问题:"/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/avx512vlintrin.h(10907):error:argumentoftype"constvoid
nowherespyfly·2024-02-02 04:35

YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著
AI小怪兽·2024-02-01 20:59

深度学习之caffe入门一一配置SSD中遇到的问题

用gitclone将代码下载下来之后,需要编译一下,如果之前编译过caffe,直接将之前的makefile.config文件粘贴到caffe-ssd的目录下即可.我将我的makefile.config文件贴出来
hhy_csdn·2024-01-31 16:49

MFTCoder 重磅升级 v0.3.0 发布，支持 Mixtral 等更多模型，支持收敛均衡，支持 FSDP

通过结合多种损失函数，我们有效地解决了多任务学习中常见的任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不一致等挑战。
CodeFuse·2024-01-31 15:02

Redis热Key问题解决方案汇总

目录方法1:使用Memcached,常见使用在公司基础架构中方法2:拆分key,分摊读请求方法3:多级缓存,代理层面增加本地缓存+Redis+JVM缓存(Guava的LoadingCache,Caffeine
Cat凯94·2024-01-31 11:33

推荐系统遇上深度学习(一一三)-[美团]序列依赖任务下的自适应信息传递多任务框架

今天介绍一篇美团在多任务学习方面的工作，提出了一种自适应信息传递多任务框架应用于客户挖掘管理这类有序列依赖的任务，一起来看一下。
文哥的学习日记·2024-01-31 06:33

多场景建模：腾讯3MN

ThreeMetaNetworksforMulti-ScenarioandMulti-TaskLearninginOnlineAdvertisingRecommenderSystems背景推荐领域的多场景多任务学习
巴拉巴拉朵·2024-01-30 23:09
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