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文章/答案/技术大牛

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GiantPandaCV

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分布式训练框架Horovod初步学习

分布式 https pytorch tensorflow 网络安全

Horovod 是 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式深度学习训练框架。Horovod 的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。

2020-11-09

2.7K0

深度学习算法优化系列十七 | TensorRT介绍，安装及如何使用？

tensorflow 深度学习 api 神经网络 pytorch

由于前期OpenVINO的分享已经基本做完了，笔者也可以成功的在CPU和Intel神经棒上完整的部署一些工作了，因此开始来学习TensorRT啦。先声明一下我使用的TensorRT版本是TensorRT-6.0.1.5 。

2020-03-06

5.2K0

深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练时量化

tensorflow github git 开源 https

在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式，关于原理这一小节就不再赘述了，感兴趣的去看一下那篇推文即可。昨天已经使用tflite测试了训练后量化，所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。注意训练中的量化实际上是伪量化，伪量化是完全量化的第一步，它只是模拟了量化的过程，并没有实现量化，只是在训练过程中添加了伪量化节点，计算过程还是用float32计算。然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。

2020-02-10

1.6K0

深度学习算法优化系列四 | 如何使用OpenVINO部署以Mobilenet做Backbone的YOLOv3模型？

tensorflow 神经网络深度学习人工智能图像识别

因为最近在和计算棒打交道，自然存在一个模型转换问题，如果说YOLOv3或者YOLOV3-tiny怎么进一步压缩，我想大多数人都会想到将标准卷积改为深度可分离卷积结构？而当前很多人都是基于DarkNet框架训练目标检测模型，并且github也有开源一个Darknet转到OpenVINO推理框架的工具，地址见附录。而要说明的是，github上的开源工具只是支持了原生的YOLOv3和YOLOV3-tiny模型转到tensorflow的pb模型，然后再由pb模型转换到IR模型执行在神经棒的推理。因此，我写了一个脚本可以将带深度可分离卷积的YOLOv3或YOLOV3-tiny转换到pb模型并转换到IR模型，且测试无误。就奉献一下啦。

2019-12-31

1.2K0

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