inference 第16页

tensorflow实现验证码识别（三）

我这边的积木是酱紫：可以看出来我搭了4层卷积+1层FC+1层softmax的辣鸡积木，搭积木的代码是酱紫：#推理def__inference(self,images,keep_prob):images=

alw_123·2020-09-14 00:38

【论文阅读】Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference

1,论文与代码https://arxiv.org/abs/1611.06440https://github.com/jacobgil/pytorch-pruning论文来自NVIDIA

风泽茹岚·2020-09-14 00:08

pytorch获取模型的中间层输出结果

在inference阶段，整个模型会load到GPU上，进行端到端的计算，通常只会给你输出一个最终结果。

木盏·2020-09-14 00:35

强化学习算法——Probabilistic Inference for Learning Control (PILCO)

Reference:https://blog.csdn.net/philthinker/article/details/79749038

Vic_Hao·2020-09-12 07:31

二进制代码的类型恢复-Type inference on executable-wcventure

TypeinferenceonexecutableThisdocumentcollectspapersthatarerelatedwithTypeinferenceonexecutable.TypeinferenceonexecutableSurveyCaballeroJ,LinZ.TypeInferenceonExecutables.2016,48(4):1-35.paperTypeinfere

wcventure·2020-09-12 07:47

变分推断variational Inference

十一、变分推断1.背景{频率角度，优化问题{回归{Model策略算法{解析解数值解SVMEM等等贝叶斯角度，积分问题{贝叶斯Infernece(求贝叶斯后验)P(θ∣x)=P(x∣θ)P(θ)P(x)贝叶斯决策(预测，最后还是求贝叶斯后验)P(x~∣x)=∫θP(x~,θ∣x)dθ=∫θP(x~∣θ)P(θ∣x)dθ=Eθ∣x[P(x~∣θ)]\begin{cases}频率角度，优化问题\begi

一帆风顺邀请您加入群聊·2020-09-12 05:18

pytorch 网络预处理与后处理中基于numpy操作的GPU加速

0、背景python脚本运行在服务器端的卷积神经网络往往需要将图片数据从cv2(numpy.ndarray)->tensor送入网络，之后进行inference，再将结果从tensor->numpy.ndarray

一呆飞仙·2020-09-11 22:15

kotlin findviewbyid报错： type inference failed: Not enough information to infer parameter T in...

今天在使用kotlin加AndroidAPI26进行开发的时候，突然发现findviewbyid竟然报错了点击进去看findViewById的实现，发现findViewById，其返回类型是textendsView，这是一个泛型的声明，具体类型则是根据所赋值的变量类型来确定的。等号的左右两边互相依赖，互相还都没有指明，所以报错了所以我们只有在申明变量的时候就表明其类型或者利用泛型way1:vall

JuneCou·2020-09-11 04:36

关于OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:Not found：Key inference/xxx not found in checkpoint解决

笔者是在做课题时用QT做分割和分类显示的时候遇到此问题，问题如标题所示，由于笔者都是用卷积来做的，估计是分类的模型图和分割模型图撞掉了，解决办法是在分类和分割的操作后都加一个：#重置计算图tf.reset_default_graph()起到重置图的作用，问题完美解决关注思洞职研所公众号，全网内推方式，笔面试经验应有尽有，助你拿大厂offer！！！

路上的病人·2020-09-10 10:25

Cognitive Inference：认知推理下的常识知识库资源、常识推理测试评估与中文实践项目索引...

作者|刘焕勇责编|李雪敬出品|CSDN博客CognitiveInferenceCognitiveInference，认知推理、常识知识库、常识推理与常识推理评估的系统项目，以现有国内外已有的常识知识库为研究对象，从常识知识库资源建设和常识推理测试评估两个方面出发进行整理，并结合自己近几年来在逻辑性推理知识库的构建、应用以及理论思考进行介绍。具体包括已有常识知识库项目资源介绍、逻辑推理类知识库的项目

AI科技大本营·2020-09-10 09:52

Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature论文笔记

CausalInferenceandUpliftModelingAreviewoftheliterature论文笔记论文地址：CausalInferenceandUpliftModelingAreviewoftheliterature摘要 Uplift模型是对客户施加一个行动或者策略引起的增量效果而进行建模的一套技术。Uplift模型既是一个因果问题，也是一个机器学习问题。关于uplift的文献

爿臣戈王耑·2020-09-09 19:45

PyTorch ResNet 使用与源码解析

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py这篇文章首先会简单介绍一下

张贤同学·2020-09-08 15:00

模型部署架构，以Triton Inference Server（TensorRT）为例

模型部署架构TritonInferenceServer（TensorRT）模型训练只是DeepLearning的一小部分，如《HiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems》NIPS2015机器学习系统的技术债书中所说。现有几种搭建框架Python：TF+Flask+Funicorn+NginxFrameWork：TFserving，TorchServe，O

进击的煎饼果子·2020-09-01 20:36

TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用，可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict（inference）...

官网：https://developer.nvidia.com/tensorrt作用：NVIDIATensorRT™isahigh-performancedeeplearninginferenceoptimizerandruntimethatdeliverslowlatency,high-throughputinferencefordeeplearningapplications.TensorRT

weixin_34007020·2020-08-26 15:32

88、使用tensorboard进行可视化学习,查看具体使用时间，训练轮数，使用内存大小...

weizhen'''importosimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#minist_inference

aihaotan8299·2020-08-26 11:26

基于深度学习PaddlePaddle可视化工具VisualDL

PaddlePaddle推出的可视化工具VisualDL，只需要以下两个简单步骤，即可更好的调试和优化神经网络的训练过程：调用PaddleFluid的模型接口save_inference_model进行模型保存使用

飞桨PaddlePaddle·2020-08-25 17:33

TensorFLow搭建ResNet一文详解

本文的最后也会给出相应的inference供大家直接使用如读者在阅读时发现有错误的地方欢在评论的地方指出，共同进步编译环境：Python3.6TensorFlow-gpu1.5.0Pycharm一、结构分析关于

FFFeiYee·2020-08-25 16:47

deepLab

1.matiocan'tfindHDF5librarieschangefile/densecrf/makefileas:g++refine_pascal_v4/dense_inference.cpputil

Hi_Panda_CRL·2020-08-25 16:39

Causal Inference in Statistics读书笔记-chapter1

Chapter1Preliminaries:StatisticalandCausalModels1.WhyStudyCausation“causation”的意思是因果关系，学习因果关系是因为我们需要通过理解数据来做出更好的决策和行动，从失败或者成功的经历中获取知识。作者通过辛普森悖论来讲述了因果关系在统计学习中的重要性。##Simpson悖论我们想测试一种新研制出的药物对A疾病是否有效，邀请了7

研究僧m0_37600149·2020-08-25 00:20

【论文解读 ICLR 2020 | LambdaNet】Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks

论文题目：LambdaNet:ProbabilisticTypeInferenceusingGraphNeuralNetworks论文来源：ICLR2020论文链接：https://openreview.net/forum?id=r1lZ7AEKvB代码链接：https://github.com/MrVPlusOne/LambdaNet关键词：GNN，谓词，代码类型注释，attention，超边，

byn12345·2020-08-25 00:26

tensorflow在mac上集成

pythonpip3installtensorflow==1.2.0或者python3pipinstalltensorflow==1.2.0或者去git上拉取需要安装freeze_graph和optimize_for_inference

LJMagicCoder·2020-08-24 21:56

CycleGAN（四）inference过程与model定义

背景：我们需要搞懂cycleGAN如何对已有图片进行inference目录一、嵌套位置1.1调用位置1.2inference调用的函数二、前馈运算2.1forward2.2实验结果及解释三、模型3.1模型定义

祥瑞Coding·2020-08-24 17:19

简单的基于Tacotron2的中英文混语言合成, 包括code-switch和voice clone. 以及深入结构设计的探讨.

之前的讨论33.韵律评测,很重要.https://zhuanlan.zhihu.com/p/4324070134.复现了Tacotron2中文和英文单语言合成,音质满足期望(忽略inference时间)

ruclion·2020-08-24 10:52

DALS002-统计推断(Inference)01-概率分布

title:DALS002-统计推断(Inference)01-概率分布date:2019-07-2212:0:00type:"tags"tags:统计推断categories:生物统计前言这篇笔记是《

backup备份·2020-08-24 06:42

量子推断（quantum inference）&Grover算法

quantuminference&Groveralgorithm综述细节量子quantum的叠加态Grover算法Household矩阵定义Household矩阵的数学意义Oracle波函数证明Grover算法总结量子推断流程完整代码参考文献综述量子推断和Grover算法都隶属于量子搜索算法中的子类，其中，量子推断可以作为Grover算法的一种实际应用场景。在这之中使用到了一点点关于量子（quan

猛追湾大队长·2020-08-24 03:13

韩松EIE:Efficient Inference Engine on Compressed Deep Neural Network论文详解

EIE为韩松博士在ISCA2016上的论文。实现了压缩的稀疏神经网络的硬件加速。与其近似方法的ESE获得了FPGA2017的最佳论文。目录一、背景与介绍1.1Motivation1.2前期工作1.3贡献点二、方法2.1公式描述神经网络的基本运算对于神经元的运算Deepcompression后的公式查表与值2.2矩阵表示（重要）三、硬件实现3.1CCU与PE3.2ActivationQueueand

祥瑞Coding·2020-08-24 03:09

PaddlePaddle在执行创建电影名称张量数据时出错

报错信息：ininfer(use_cuda,inference_program,params_dirname)19job_id=fluid.create_lod_tensor([[10]],[[1]],

飞桨PaddlePaddle·2020-08-23 23:25

Variational inference

**一、Probabilisticlatentvariablemodels（概率隐变量模型）**-离散形式一般形式二、Howdowetrainlatentvariablemodels?三、Variationalinference我个人觉得叫变分推理翻译的不好，应该叫做基于隐变量的推理比较好四、Amortizedvariationalinference

你挖坑我栽树他乘凉·2020-08-23 08:33

【论文笔记】Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials

EfficientInferenceinFullyConnectedCRFswithGaussianEdgePotentials摘要：moststate-of-the-arttechniquesformulti-classimagesegmentationandlabelinguseconditionalrandomfieldsdefinedoverpixelsorimageregions.whi

xiaxzhou·2020-08-23 08:32

Tensorflow c++的Inference

关于Tensorflowc++做Inference的文章基本说是少，介绍也不太系统，在这里结合yolov3具体讲下怎么做。

水木道·2020-08-23 08:08

变分推断（variational inference）

大家对贝叶斯公式应该都很熟悉P(Z∣X)=p(X,Z)∫zp(X,Z=z)dzP(Z|X)=\frac{p(X,Z)}{\int_zp(X,Z=z)dz}P(Z∣X)=∫zp(X,Z=z)dzp(X,Z)我们称P(Z∣X)P(Z|X)P(Z∣X)为posteriordistribution。posteriordistribution的计算通常是非常困难的，为什么呢？假设ZZZ是一个高维的随机变量，

ke1th·2020-08-23 07:47

变分推断（Variational Inference）

变分推断变分变分推断平均场理论变分下界求解过程（极大化ELOB）一元高斯分布的例子例子：混合高斯的变分变分分布变分下界预测概率密度变分线性回归变分分布预测分布在概率模型的应用中，一个中心任务是在给定观测（可见）数据变量X的条件下，计算潜在变量Z的后验概率分布p(ZjX)，以及计算关于这个概率分布的期望。对于实际应用中的许多模型来说，计算后验概率分布或者计算关于这个后验概率分布的期望是不可⾏的。这可

Raven_shhy·2020-08-23 07:15

variational inference

theta:orgparameter,theta_P:variationalparameter1.goal:估计p(z|x)2.找p(x|theta)likelihood的lowerbound，再max这个lowerbound就能找到p(z|x)的近似分布q(z|theta_P)3.找completelikelihoodln[p(x,z)]的关于qjj!=i的期望4.incompletelikel

xyqzki·2020-08-23 04:42

tensorflow 查看模型输入输出saved_model_cli show --dir ./xxxx --all

/xxxxxxxx--all可以查看模型的输入输出,比如使用tensorflowexport_model_inference.py输出的模型就可以查看,在save_model/这里输入命令:saved_model_clishow

weixin_30418341·2020-08-22 19:47

minist优化模型inference

#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfINPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500defget_weight_variable(shape,regularizer):weights=tf.get_variable('weights',shape,initializer=tf.truncated_normal_init

今天多云很多云·2020-08-22 16:20

HMM算法详解（内含推导）

文章目录HMM结构HMM参数解决inference问题暴力求解维特比算法求解估计模型的参数向前向后算法EM算法估计参数π\piπ估计参数BBB估算参数A时序模型大致上分为（ML）版本和（DL）版本ML：

lhz泽少·2020-08-22 12:19

mmDetection源码分析（一）：inference阶段代码调用

mmdetection介绍mmDetection（mmdetection）应该是目前最流行的检测网络框架了，由香港中文大学与商汤合作维护的一个检测工具箱，目前仍然在不断的更新中。本系列打算研究学习下如何使用mmDetection去复现其他论文的检测网络模型或者构建自己的网络模型，以及如何使用mmDetection训练自己的数据。网上已有不少mmDetection源码分析博客，大家也都是按照各自学习

cuihaoren01·2020-08-22 12:26

深入理解概率图模型（一）：有向图模型

Introduction1.1Chainrule1.2Conditionalindependence1.3GraphicalModels1.4Directedgraphicalmodels（BayesNet）2.AnexampleofDGM:NaiveBayes2.1NaiveBayes2.2NaiveBayesinDGM3.Inference3.1Whatcanwedowithsuc

InceptionZ·2020-08-22 11:32

【FPGA】Buffer专题介绍（二）

李锐博恩·2020-08-22 10:50

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'batch_gather'

在做TensorflowObjectdetectionAPI的时候，想要把训练好的模型转换为.pb文件，在执行转换程序export_inference_graph.py的时候，出现了AttributeError

weixin_40726183·2020-08-22 04:01

docker failed to register layer: ApplyLayer exit status 1 stdout: stderr: no space left on device

拉取镜像时出错提示：failedtoregisterlayer:ApplyLayerexitstatus1stdout:stderr:write/tmp/fluid_inference/paddle/lib

学海无涯子·2020-08-22 03:31

ECCV2020 | 论文阅读——CPNDet:Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

CPNDet1Introduction2Approach2.1CPN网络框架2.2Inference阶段3Experiments4Conclusion论文地址：https://arxiv.org/abs

Liaojiajia2019·2020-08-22 02:16

MobileNets: Efﬁcient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

本文提出了MobileNets的模型，有助于减少inference的时间，使得其可以在移动端开展运行。

holmosaint·2020-08-22 01:00

在TensorFlow上使用LeNet-5模型识别MNIST数据

文件夹为train_improved3，文件夹中一共三个py程序，mnist_inference.py定义前向传播的过程以及神经网络中的参数，mnist_train.py用于训练和mnist_eval.py

gaoyueace·2020-08-22 01:53

论文笔记——《Amortised MAP Inference for Image Super-Resolution》ICLR2017

雷锋网AI科技评论按：ICLR2017于4月24-26日在法国土伦举行，雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论的编辑们也将从法国带来一线报道。近期，雷锋网也围绕会议议程及论文介绍展开一系列的覆盖和专题报道，敬请期待。图像超分辨率(Super-Resolution,SR)是一个不确定的逆向问题，相同的一张下采样（Downsampled）图像，进过图像超分辨率处理后，得出与原图相似的高分辨率图像却往往是

Kumuda·2020-08-22 00:19

Jetson Nano学习笔记之hello AI world错误总结

目录前言一.硬件配置和软件配置1.1安装cmake1.2下载jetson-inference项目资源1.3安装python3.6版本的libpython3-dev和numpy依赖库1.4配置项目资源二.

QQ563401912·2020-08-21 20:24

Pytorch踩坑记录——model.eval()

最近在写代码时遇到一个问题，原本训练好的模型，加载进来进行inference准确率直接掉了5个点，尼玛，这简直不能忍啊～本菜鸡下意识地感知到我肯定又在哪里写了bug了～～～于是开始到处排查，从modelload

Charles5101·2020-08-21 18:05

【目标检测_4】tesorflow目标识别API跑VOC2012数据集

（mask_rcnn会单独总结一篇）说明：执行已有模型执行demo是针对coco数据集;而本文是利用基于coco数据集训练的模型结合VOC2012数据微调，生成新的frozen_inference_graph.pb

Rebecca(swust)·2020-08-21 15:37

不可错过的 GAN 资源：教程、视频、代码实现、89 篇论文下载

NIP2016对抗训练Workshop【网页】https://sites.google.com/site/nips2016adversarial/【博客】http://www.inference.vc/

c2a2o2·2020-08-21 08:37

使用tensorboard可视化模型结构（meta）

我们在使用Tensorflow目标检测API训练自己的数据集后，通过export_inference_graph.py得到训练模型，得到的训练模型有两种格式，分别为.pb和.meta。

头大的小丸子·2020-08-21 02:08

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