ncnn模型部署第12页

C++基础知识点整理笔记（一）

一直想尝试自己动手构建一个简单的深度学习训练框架，包括数据读取与处理、PS、NN前后向传播、模型save和load、不同训练方式（offline/online.etc）、指标监控、模型部署等部分,去深入研究内部深度学习训练框架及

学长是个程序员·2023-07-26 17:00

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之onnx（python）（四）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

六五酥·2023-07-26 11:05

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之ncnn（python）（五）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

六五酥·2023-07-26 11:05

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

六五酥·2023-07-26 11:35

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

六五酥·2023-07-26 11:34

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

六五酥·2023-07-26 11:32

C++基础知识点整理笔记（一）

一直想尝试自己动手构建一个简单的深度学习训练框架，包括数据读取与处理、PS、NN前后向传播、模型save和load、不同训练方式（offline/online.etc）、指标监控、模型部署等部分,去深入研究内部深度学习训练框架及

爱敲代码的学长·2023-07-26 06:25

卷积的位置信息（更新版）

Position,PaddingandPredictions:ADeeperLookatPositionInformationinCNNshttps://arxiv.org/pdf/2101.12322

Vinteuil·2023-07-25 17:55

【NCNN】NCNN中Mat与CV中Mat的使用区别及相互转换方法

目录相同点与不同点cv::Mat转ncnn::Matcv::MatCV_8UC3->ncnn::Mat3channel+swapRGB/BGRcv::MatCV_8UC3->ncnn::Mat1channel

颢师傅·2023-07-24 15:37

在 Jetson Nano 上安装 ncnn 深度学习框架。

InstallncnndeeplearningframeworkonaJetsonNano.Introduction.RTTI.CMake3.18.4.Dependencies.Benchmark.Introduction

yhwang-hub·2023-07-24 15:28

LLM系列 | 02: Vicuna简介及模型部署实测

今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。

JasonLiu1919·2023-07-23 09:54

基于web端的深度学习模型部署

1.1web服务与技术框架下面以ResNet50预训练模型为例，旨在展示一个轻量级的深度学习模型部署，写一个较为简单的图像分类的RESTAPI。主要技术框架为Keras+Flask+Redis。

芯光智能·2023-07-23 01:38

深度学习模型部署的几种方法

由于模型训练完之后需要上线部署，这个过程中需要将模型集成到当前的软件架构中，因此要根据软件架构考虑模型的实际部署方法。目前来看主流的部署方法有以下几种方案：1.python服务接口在python服务器上部署模型文件，给出一个http服务，后台通过这个服务就可以调用模型进行输入输出了。优点：算法与后端的工作界限明显，不需要特别多的沟通；在使用模型前还需要进行数据预处理，不需要额外再进行代码迁移。缺点

donruo·2023-07-23 01:07

【模型部署】c++调用tensorRT的模型（engine）

将分割模型就行腾搜人RT转化后得到engine，该博客主要是针对c++调用tensorRT的模型文件engine文章目录1.框架2.main_tensorRT（exe）2.1LoadCathodeHeadEngine（读取模型）2.2getCathodeBiImg（运行模型）2.3输出结果3.segmentationModel（dll）3.1LoadCathodeHeadEngine（加载模型函数

只搬烫手的砖·2023-07-20 16:35

tensorRT 模型部署

讲解：模型经过训练之后终端部署之前都会有一个模型转换的过程，英伟达也不例外，模型转换的过程其实是一个模型优化与加速的过程，里面包含着引擎对模型的一系列操作，比如说layer级的融合，权重的量化、图层的切割，子图硬件层面的自适应、内存的分配等等讲解：这里说的就是layer级的融合，左边是训练出来的模型，右边是将卷积、偏置、激活层进行了一个融合之后的模型，对比一下少了三分之二的layer，这样的做的目

CindyWangry·2023-07-20 16:33

【模型部署】TensorRT的安装与使用

文章目录1.TensorRT的安装1.1cuda/cudnn以及虚拟环境的创建1.2根据cuda版本安装相对应版本的tensorRT2.TensorRT的使用2.1直接构建2.2使用PythonAPI构建2.3使用C++API构建2.3.1属性配置2.3.2验证2.4IR转换模型2.4.1使用PythonAPI转换2.4.2使用C++API转换2.5模型推理2.5.1使用PythonAPI推理2.

只搬烫手的砖·2023-07-20 16:32

树莓派下部署NCNN

树莓派下部署NCNN安装树莓派树莓派的烧录，网上的教程有很多，这里就不赘述了，比如该博客树莓派（4B）镜像烧录及环境配置保姆级教程安装依赖首先需要安装下git和cmake依赖、其他依赖。

TTao9·2023-07-19 22:16

【深度学习】模型部署的错误整理

目录Pytorch部署错误jetsonnano部署错误Pytorch以及其他框架部署错误1_错误1：torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError:'MainNet'objecthasnoattribute'copy'解决方法：重新打包pt文件，进行加载1_错误2：TypeError:argumentforrectangle()givenbyname('t

阳一子·2023-07-19 22:40

深度学习模型部署docker+TensorFlow Serving

系统环境：1、按照docker，官网有详细步骤，根据自己的系统选择相关教程就可。2、镜像拉取dockerpulltensorflow/serving如果超时可以使用国内镜像。dockerpullregistry.docker-cn.com/tensorflow/serving出现如下类似画面则表示成功。3.克隆仓库，创建文件目录并克隆仓库mkdir-p/tmp/tfservingcd/tmp/tf

我真不会写代码·2023-07-19 11:43

使用onnx和onnxruntime完成模型部署

模型部署定义深度学习模型部署是指训练好的模型在特定环境中运行的过程。

chen_zn95·2023-07-19 10:23

Flutter ncnn 使用

Flutter实现手机端App，如果想利用AI模型添加新颖的功能，那么ncnn就是一种可考虑的手机端推理模型的框架。本文即是Flutter上使用ncnn做模型推理的实践分享。

GoCodingInMyWay·2023-07-19 08:48

arm编译ncnn解决fatal error: google/protobuf/port_def.inc: no such file or directory

头文件放在/usr/include中方法二：报错原因是找不到protubuf的库和头文件，这就需要更改相应的CMakeLists内容根据编译记录可以看到是编译转网工具时找不到protobuf库报错，于是进入ncnn

雪回·2023-07-18 22:11

机器学习模型的部署上线方式

1.谈谈机器学习模型的部署：https://www.jianshu.com/p/ad2bfc08b9e2随着机器学习的广泛应用，如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境，正在被越来越多的工具所支持

酒酿小圆子～·2023-07-18 15:37

NVIDIA Deep Learning Accelerator (DLA) 输入输出的几种张量格式

模型部署文章目录模型部署TensorRT输入/输出张量的格式LINEAR前言参考TensorRT输入/输出张量的格式输入/输出张量的格式。插件和网络I/O张量都使用此枚举。

工头阿乐·2023-07-18 13:29

ML&DEV[1] | 机器学习数学基础入门线路

ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，欢迎大家关注！

机智的叉烧·2023-07-17 03:45

LoRA: 大模型快速训练的秘诀

LoRALORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS核心思路是对模型参数做低秩分解，仅训练分解后的参数，模型部署也需额外保存低秩参数，计算时加上低秩参数部分。

从流域到海域·2023-07-16 22:18

【AI模型部署】基于gradio和python的网页交互界面（web-ui）——简易使用方法

使用gradio，只需在原有的代码中增加几行,快速部署机器学习模型，就能自动化生成交互式web页面，并支持多种输入输出格式，比如图像分类中的图>>标签，超分辨率中的图>>图等。同时还支持生成能外部网络访问的链接，能够迅速让你的朋友，同事体验你的算法。参考https://gradio.app/demos/https://www.machinelearningnuggets.com/gradio-tu

曾小蛙·2023-07-16 19:47

大模型部署避坑指南--OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for

问题描述：OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor'/home/aistudio/vicuna-7b-delta-v0/pytorch_model-00001-of-00002.bin'at'/home/aistudio/vicuna-7b-delta-v0/pytorch_model-00001-of-00002.bin'.I

bulucc·2023-07-16 17:12

【深入了解PyTorch】PyTorch的优势

PyTorch】PyTorch的优势PyTorch的优势动态计算图Pythonic风格直观的调试和可视化社区支持和迁移能力PyTorch的特定应用场景优势自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）迁移学习和模型部署结论

prince_zxill·2023-07-16 08:50

Triton Server 快速入门

官方文档背景在工业场景中，常常阻碍模型部署的不是模型本身，而是算力原因，许多高精度的模型，都有一个比较大的参数量Tritonserver是英伟达Nvidia开源的高性能推理，可以在CPU、GPU上加速模型推理的一个工具是什么

Mr.Lee jack·2023-07-15 17:22

大模型部署避坑指南之: undefined symbol: cublasLtGetStatusString，version libcublasLt.so.11

问题描述OSError:/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/nvidia/cublas/lib/libcublas.so.11:symbolcublasLtGetStatusString,versionlibcublasLt.so.11notdefinedinfilelibcublasLt.so.11

bulucc·2023-07-15 15:59

神经网络初谈

文章目录简介神经网络的发展历程神经网络的初生神经网络的第一次折戟神经网络的新生，Hinton携BP算法登上历史舞台命途多舛，神经网络的第二次寒冬神经网络的重生，黄袍加身，一步封神神经网络的未来，众说纷纭其他时间点神经网络简介激活函数的作用偏置项的作用输出层RNNCNNTensorFlow

经年藏殊·2023-07-14 23:31

ARM 内联汇编-1

转自：(72条消息)10、ARM内联汇编学习笔记_天昼AI实验室的博客-CSDN博客_armv8内联汇编基本思想：随手记录一下ARM的内联汇编的基础语法，以便更深入的学习NCNN源码~ARMGCCInlineAssemblerCookbook

wmzjzwlzs·2023-07-14 18:36

机器学习洞察 | 降本增效，无服务器推理是怎么做到的？

常见的推理方式包括实时推理、批量转换和异步推理：实时推理：具有低延迟、高吞吐、多模型部署的特点，能够满足A/B测试的需求批量转换：能够基于任务(Job-based)的系统进行大数据集的处理异步推理：具有近实时

亚马逊云开发者·2023-07-14 15:20

chinese_lite OCR使用教程

目录一、简介二、环境三、项目地址四、使用说明五、各语言的Demo地址六、效果展示一、简介超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别,支持ncnn、mnn、tnn推理(dbnet(1.8M)+crnn(2.5M

小小晓晓阳·2023-07-14 09:25

ChatGPT落地场景探索-数据库与大模型

介绍大模型与数据库大模型为数据库带来的机遇大模型解决数据库问题的挑战数据库为大模型带来的价值大模型+大模型的发展趋势趋势产品：Chat2DB简介特性生产应用：基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐模型训练模型部署

阳仔的屁仔·2023-07-14 04:07

Windows下PaddleOCR用NCNN部署

1.所用到的ncnn格式的模型文件要问这些模型哪里来的，请看下面提示信息:2.查看字典函数读取方法char*readKeysFromAssets(){std::ifstreamifs(".

Freeze-hu·2023-07-14 04:07

保姆级教程！如何使用TensorRT部署CNN/Transformer/目标检测/BEV模型？

通过模型部署优化能够让我们训练的浮点模型更快地运行在车端硬件上，并且保持高性能！刚开始入坑的小伙伴一定会想并行处理和CUDA是什么？CNN如何部署？Transformer耗时太高怎么办？

计算机视觉研究院·2023-07-14 00:36

VSCode配置之OnnxRuntime(CPU) && YOLOv7验证

背景最近在尝试将Pytorch模型部署为Cmodel并讨论推理框架的速度优势，作为VSCode配置之LibTorch(GPU)极简配置&VS2022LibTorch(GPU)验证的姊妹篇，本篇将基于VSCode

qq_37172182·2023-06-24 10:14

深度学习模型压缩方法综述

深度学习因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、系统优化加速等方法突破瓶颈，本文主要介绍模型压缩的各种方法,希望对大家有帮助。

@BangBang·2023-06-24 04:02

YOLOv5部署到web端（flask+js简单易懂）

文章目录前言最终实现效果图后端实现主界面检测函数+检测结果显示前端实现主界面(index.html）+显示图片界面总结前言最近，老板让写一个程序把yolov5检测模型部署到web端，在网页直接进行目标检测

帅帅帅.·2023-06-23 14:16

pytorch模型推理之服务化

因为项目的需要，开始接触模型推理（ModelInference）和模型服务化（ModelServing），即模型部署（ModelDeployment）。

Dongxue_NLP·2023-06-22 03:24

【亲测】Centos7系统非管理(root)权限编译NCNN

不然会出现各种各样想不到的错误，尤其是在进行NCNN编译安装过程中，会出现一些“referenc

qq_29750461·2023-06-21 15:57

LoRA:大模型的低秩自适应微调模型

比如GPT-3175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。

·2023-06-21 02:41

GPT大模型不再遥不可及：本地化部署让每个人都能拥有

本地化部署指的是将大模型部署在用户自己的设备上，而不是依赖于云服务商提供的接口。本地化部署有以下几个优势：数据完全私有化，降低数据丢失和泄露风险，对数据安全性和私密性有保障。

·2023-06-21 02:35

图神经网络的可解释性方法介绍和GNNExplainer解释预测的代码示例

深度学习模型的可解释性有助于增加对模型预测的信任，提高模型对与公平、隐私和其他安全挑战相关的关键决策应用程序的透明度，并且可以让我们了解网络特征，以便在将模型部署到现实世界之前识别

·2023-06-21 00:21

【yolov5系列】将模型部署到瑞芯微RK3566上面

图片视频测试、模型可视化、v6.0的更新内容【yolov5系列】yolov5的原理与核心代码解析【yolov5系列】yolov5-onnxruntime在Ubuntu和RK芯片上运行【yolov5系列】将模型部署到瑞芯微

magic_ll·2023-06-20 20:16

【Pytorch基础教程40】DLRM推荐算法模型部署

note文章目录note一、DLRM模型1.特征工程和embedding层2.butterflyshuffle3.模型结构二、模型部署Reference一、DLRM模型DLRM是2020年meta提出的工业界推荐算法模型

山顶夕景·2023-06-19 19:45

C++调用已训练好的pytorch模型

使用C++调用pytorch模型，即将模型部署到生产环境中，这里先提供一个pytorch的官方教程首先需要下载并配置好torchscript环境，网上已有相关教程。

HOGWARTS333·2023-06-19 17:16

一周掌握PyTorch，学习计划

文章目录一、前言二、学习计划第一天：熟悉PyTorch基础重点知识点：第二天：构建深度神经网络重点知识点：第三天：处理图像数据重点知识点：第四天：处理文本数据重点知识点：第五天：模型部署重点知识点：第六天

QuietNightThought·2023-06-19 05:58

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