serving模型部署第21页

APP State Restoration

概述状态保存和恢复：保存app原来的界面，APP被系统中断后恢复之前的状态，文档描述如下：PreservingYourApp'sUIAcrossLaunches，Returnyourapptoitspreviousstateafteritisterminatedbythesystem

lujieyi·2023-02-04 10:23

神经网络模型量化（Quantization）

模型部署系列文章目录##模型优化系列文章模型量化模型压缩提示：根据作者认知及理解加深，博文会迭代更新，目前贴出来的难免有纰漏，希望能够与读者互动改进文章目录模型部署系列文章目录`提示：根据作者认知及理解加深

alibote·2023-02-04 10:50

模型部署｜ResNet_ibn基于TensorRT FP32生成Engnie文件的C++工程

#TensorRT模型部署#ResNet_ibn基于TensorRTFP32生成Engnie文件的C++工程，Linux运行，可自行修改到win下使用，推理代码可自行根据自己的实际情况书写，需要的小伙伴自取哈

Charmve·2023-02-04 09:17

[Pytorch图像分类全流程实战]Task07:模型部署

目录第一个问题具体内容【A】部署lmageNet预训练图像分类模型【A】安装配置环境【B】导出ONNX模型【C】推理引擎ONNXRuntime部署-预测单张图像【D1】推理引擎ONNXRuntime部署-预测摄像头实时画面-英文【D2】推理引擎ONNXRuntime部署-预测摄像头实时画面-中文【B】部署自己训练的水果图像分类模型【A】安装配置环境【B】导出ONNX模型【C】推理引擎ONNXRun

pink_storm·2023-02-04 07:21

Privacy-Preserving Classification Scheme Based ON SVM

Privacy-PreservingClassificationSchemeBasedONSVMIEEESYSYEMSJOURNAL2022/4/26READINGNOTES1.Abstract1.1SVMisplayacrucialpartinMLdataminingpatternrecognition1.2privacyprotectionofsenstivedatainSVMSisbecom

青漾·2023-02-04 04:35

No module named ‘XXX‘

今天在使用onnxruntime进行模型部署时，一直报错：Nomodulenamed'onnxruntime'，根据网上教程也安装了ONNX和onnxruntime，但是还是一样的报错，找了很久也没有解决办法

Day Day Learning·2023-02-03 22:16

Rust 入门 - Mod

("add_to_waitlist")}fnseat_at_table(){}}modserving{fntake_order(){}fnserver_order(){}fntake_payment()

Lee_dev·2023-02-03 19:36

多目标跟踪算法，零基础极速入门（二）

目前为止，我们已经推出了《从零开始学习深度学习》和《从零开始学习模型部署》系列教程，方便大家入门算法开发。

deeplearningYYDS·2023-02-03 19:45

量化部署 | ViT应该如何进行PTQ量化？这个方法可以参考！

作者|xxx编辑|汽车人原文链接：xxxxx点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT

自动驾驶之心·2023-02-03 14:27

【CANN训练营第三季】【进阶班笔记1】特邀直播笔记-OpenMMLab

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言主要内容1.OpenMMLab模型部署库MMDeploy1.1.OpenMMLab简介1.2.MMDeploy2.昇腾AI异构计算架构

Cyan2077·2023-02-03 09:11

（202301）pytorch图像分类全流程实战Task7:模型部署

Task7:模型部署对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）本文使用oxxn转化pytorch模型为oxxn。并在oxxn-runtime环境部署。

早上真好·2023-02-03 08:00

【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(1)

在以往的模型部署操作中，我们习惯于将训练好的诸如Pytorch模型直接导出为onnx，再通过TensorRTAPI或者trtexe等工具将onnx序列化为TensorRT引擎文件。

昌山小屋·2023-02-03 02:31

KVO本质，原理

self.car=[[Caralloc]init];self.car.speed=10;[self.caraddObserver:carforKeyPath:@"speed"options:NSKeyValueObservingOptionNew

zhuzhilong·2023-02-03 00:51

205. Isomorphic Strings

determineiftheyareisomorphic.Twostringsareisomorphicifthecharactersinscanbereplacedtogett.Alloccurrencesofacharactermustbereplacedwithanothercharacterwhilepreservingtheorderofchar

yunmengze·2023-02-02 14:07

【从零开始学习深度学习】19. Pytorch中如何存储与读取模型：torch.save、torch.load与state_dict对象

然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。

阿_旭·2023-02-02 13:29

使用PyTorch 框架的模型部署相关工具

测试->量化（非必须）->ONNX转换->部署到相关平台2.相关推文pytorch的量化Quantization<–量化相关的算子支持pytorch量化实践<–量化的基础知识学懂ONNX，PyTorch模型部署再也不怕

MM_Kong·2023-02-02 12:04

微信小程序初体验（一）

developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html1前言最近在学习言有三出版的《深度学习之图像识别》一书，最后一章的内容为《模型部署与上线

qinwsq·2023-02-02 12:33

pytorch模型部署小程序

其实我对模型部署的理解非常模糊，并不清楚它具体在干什么。然后通过一些网络学习，大概理一下思路：先把模型训练好以后，通过优化转化模型、使用推理引擎两步对模型进行infer。

三思为上策·2023-02-02 12:32

python3.7 pipeline_http_client.py报错由遇到的么

λe3a856d52bd5/home/PaddleOCR/deploy/pdserving{release/2.6}python3.7pipeline_http_client.py…/…/doc/imgs

weixin_45052870·2023-02-02 07:37

PaddleOCR服务化部署

2.2下载推理模型2.3安装服务模块2.4启动服务3.发送预测请求4.自定义修改服务模块三、PaddleHub运行结果四、对接工作一、分析与选择PaddleOCR提供2种服务部署方式：一种是PaddleServing

言山兮尺川·2023-02-02 07:07

PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

上一篇讲了PaddleOCR的简单使用，但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的，这里介绍一下他的服务部署方式选择部署方式官方推荐有以下几种：Python推理C++推理Serving服务化部署

fueen·2023-02-02 07:05

【paddleocr】paddleocr服务端部署（CPU版）

最近在折腾使用paddle识别繁体中文，记录一下基于官网hubserving进行服务端部署。前期准备paddleocr的git仓库先clone下来，后续的操作基本都基于此。

Vaskka·2023-02-02 07:34

多目标跟踪算法，零基础极速入门（一）

目前为止，我们已经推出了《从零开始学习深度学习》和《从零开始学习模型部署》系列教程，方便大家入门算法开发。

deeplearningYYDS·2023-02-01 20:45

iOS-窥探 KVO 本质

KVO的实现方式KVO是我们日常开发经常用到的技术，关于KVO的实现相信大家也都有一定的了解，我们来看下苹果的对于KVO的描述：Automatickey-valueobservingisimplementedusingatechniquecalledisa-swizzling.Theisapointer

WhisperKarl·2023-02-01 17:10

tensorflow serving + docker部署模型

搬运自官网地址官网的例子在windows上不能直接运行成功，我这里稍作几条命令的修改，可以在windows的docker中运行。1.安装docker安装前系统必备的内容Windows需要运行MicrosoftHyper-V。如果需要，DockerDesktopforWindows安装程序会为您启用Hyper-V，并重新启动计算机。image.png系统要求：Windows1064位：专业版，企业版

泛酸的桂花酒·2023-02-01 14:52

Embedding-based Retrieval in Facebook Search 论文阅读笔记

Model2.1Evaluationmetrics2.2Lossfunction2.3Unifiedembeddingmodel2.4Traindatamining3.Featureengineering3.1Textfeatures3.2Locationfeatures3.3Socialembeddingfeatures4Serving4

得克特·2023-02-01 09:31

模型优化论文笔记1----综述

之前在做基于深度神经网络的自动调制识别，然而设计的网络模型参数大，这阻碍了将模型部署到边缘设备，实现调制识别的真正落地。由此是否能够将网络模型进行优化，缩小其存储呢？

JaJaJaJaaaa·2023-02-01 08:30

pytorch模型(.pth)转tensorrt模型(.engine)的几种方式

onnx模型五、tensorrtx六、onnx-tensorrt七、Torch-TensorRT八、手动解析ONNX（C++版）参考链接前言这篇文章总结了训练好的pytorch模型转成tensorrt模型部署的几种方式

武魂殿001·2023-02-01 08:48

第二、KVO

KVO全称KeyValueObserving，是苹果提供的一套事件通知机制。允许对象监听另一个对象特定属性的改变，并在改变时接收到事件。

疯子一样男人·2023-02-01 03:17

hyperion高光谱参数_Hyperion高光谱数据预处理及其处理插件

Hyperion简介Hyperion传感器是搭载于美国EarthObserving-1(EO-1)卫星上的高光谱成像光谱仪，是世界上第一个星载高光谱传感器。

weixin_39908616·2023-01-31 22:44

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

静香是个程序媛·2023-01-31 19:47

yolov5部署在瑞星微1126开发板（末尾彩蛋）

本文分为两部分，分别是pc端yolov5演示，以及把yolov5模型部署到开发板。这是一套整体流程哦！！！

我是要成为linux驱动开发的man·2023-01-31 19:38

DATAWHALE 第45期组队学习__图像分类模型部署

ONNX-ONNXRuntime部署一、部署ImageNet预训练图像分类模型1.导出ONNX模型：导入工具包Pytorch模型转ONNX模型二、推理引擎ONNXRuntime部署-预测摄像头实时画面1.导入工具包2.载入onnx模型，获取ONNXRuntime推理器3.载入ImageNet1000图像分类标签和图像预处理4.获取摄像头的一帧画面5.将预测结果可视化在拍摄的图片上总结一、部署Ima

beckygong001·2023-01-31 09:51

iOS-ReactiveObjC 的使用

//KVO监听属性[[selfrac_valuesAndChangesForKeyPath:@"age"options:NSKeyValueObservingOptionNewobserver:self

_冰淇淋_·2023-01-31 07:49

常见模型量化方法介绍

所以将深度学习模型部署在边缘设备上对该技术的广泛应用有重要意义。其中模型量化就是一个在减小模型计算量和缩减模型大小的同时保障精度基本不变的技术，这对模型的部署而言有重要意义。在本

新嬉皮士·2023-01-31 01:05

模型部署到移动端_手把手教你移动端AI应用开发（三）——部署环节关键代码最详解读...

AI应用的核心包括以下两大块：如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。

weixin_39880479·2023-01-30 23:56

全场景、简单易用、极致高效！新一代AI部署工具FastDeploy来了！

FastDeploy旨在为AI开发者提供模型部署最优解，具备全场景、简单易用、极致高效三大特点(下文将详细解读)。开

计算机视觉研究院·2023-01-30 22:24

移动端的AI部署

手机作为最靠近用户、最普及的终端落地，越来越多的算法模型应用到移动端上面，如何高效的把模型部署在移动端成为了急需解决的问题。

欠阿贝尔两块钱·2023-01-30 22:53

TensorFlow Serving使用指南

TensorFlowServing使用指南简介服务示例流程模型训练、加载、推理查看模型情况查看模型概况查看模型metadata数据情况调用接口进行预测简介TensorFlowServing是一个适用于机器学习模型的灵活

楚楚小甜心·2023-01-30 13:18

pytorch图像分类实战之模型部署

pytorch图像分类实战之模型部署前言实验效果总结前言第六次任务是模型部署。代码教程：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset。

独孤西·2023-01-30 09:35

什么是 word embedding?

Embedding在数学上表示一个maping,f:X->Y，也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving

小草帽2333·2023-01-30 07:52

什么是word embedding

在数学上表示一个映射(maping),f:X->Y，也就是一个函数(function)，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving

非常规程序猿·2023-01-30 07:21

Python 实现机器学习前后端页面的交互

作者|俊欣来源丨关于数据分析与可视化对于机器学习爱好者而言，很多时候我们需要将建好的模型部署在线上，实现前后端的交互，今天小编就通过Flask以及Streamlit这两个框架实现机器学习模型的前后端交互

AI科技大本营·2023-01-30 07:30

83TensorFlow 2 模型部署方法实践--使用 TensorFlow.js 部署模型

使用TensorFlow.js部署模型TensorFlow.js介绍TensorFlow.js是一个JavaScript库，用于在浏览器或Node.js训练和部署机器学习模型。TensorFlow.js的优点有：不用安装驱动器和软件，通过链接即可分享程序。网页应用，交互性强。有访问GPS，Camera，Microphone，Accelerator，Gyroscope等传感器的标准API。安全性，因

Jachin111·2023-01-30 04:17

KVO和runtime的关系

在Objc中有一种观察者模式，即是KeyValueObserving(KVO)。利用KVO可以很容易实现视图组件和数据模型的分离。当数据模型的值改变时，会马上触发视图组件，更新视图组件。

devCK凯·2023-01-30 02:42

ONNX和NCNN都是什么？

JSON数据格式，与语言和平台无关很多机器学习平台都支持把自身训练的模型转为ONNX格式的模型ONNX由微软、亚马逊、Facebook、IBM共同开发后缀是*.protoNCNN是腾讯开发的一个能够把模型部署到移动设备上的部署框架如果要

神兽乌鸦·2023-01-29 19:20

KVO

原文链接Key-ValueObserving键值观察，是一种设计模式观察者模式的实现官方定义键值观察提供了一种机制，允许对象通知其他对象的特定属性的更改。

CB7D·2023-01-29 10:41

openvino yoloface4点模型部署

前言：首先感谢大佬的开源代码GitHub-fb029ed/yolov5_cpp_openvino:用c++实现了yolov5使用openvino的部署以及他写的原版yolov5部署代码C++实现yolov5的OpenVINO部署_TomHardy的博客-CSDN博客接下来我要在他的代码的基础上，部署yoloface四点模型代码一、项目介绍：在大佬原版的模型中，输出为1*3*20*20*85（其中一

长方形混凝土瞬间移动师·2023-01-29 09:44

差分隐私深度学习_在深度学习中保护数据隐私第三部分

差分隐私深度学习Linktopart1(BasicsofFederatedLearning):https://towardsdatascience.com/preserving-data-privacy-in-deep-learning-part

weixin_26752765·2023-01-28 20:43

Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning论文阅读笔记

提出了一种安全聚合算法，SecureAggregation算法，可以使得在多方学习（如联邦学习）中各方client在不暴露各自梯度的情况下实现梯度的聚合。实验我们提出了安全计算向量之和的算法，它满足常数迭代轮次、低通信代价、对故障具有鲁棒性、且有一个可信度受限的server。server有两种角色：一是想其他参与方发送信息，二是计算最终结果。鉴于联邦学习系统的缺点（对于隐私的要求以及终端不同步的问

SXxtyz·2023-01-28 20:11

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