模型的边缘端部署需要深度学习模型更加的小型化与轻量化、同时要求速度要足够快!一个量化之后的模型可以使用整数运算执行从而很大程度上降低浮点数计算开销。Pytorch框架支持8位量化,相比32位的浮点数模型,模型大小对内存需要可以降低四倍左右,硬件支持8位量化之后的模型推理可以加速2到4倍左右。模型量化是模型部署与加速推理预测首选技术方案。
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最近在复盘今年上半年做的一些事情,不管是训练模型、部署模型搭建服务,还是写一些组件代码,零零散散是有一些产出。 本文主要转自知乎《链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/386488468》 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 深感还有很多很多需要学习的地方。既然要学习,那么学习路线就显得比较重要了。 本文重点谈谈学习AI部署的一些基础和需要提升的地方。这也是老潘之前学习、或者未来需要
选自kdnuggets 作者:Madison May 机器之心编译 参与:王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间,机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
选自data science central 机器之心编译 参与:蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能,包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano,作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端,而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型,机器之心不仅对该试验进行了介绍,同时还使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
分享 有问题请到留言区互动 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域,而深度学习无疑又是人工智能的研究热点,那么现在都有哪些开源的深度学习工具,他们各自的优缺点又是什么呢?本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。 1.网络和模型能力 Caffe Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
作者 | Jasmeet Bhatia 编译 | KK4SBB 本文将对目前流行的几种Keras支持的深度学习框架性能做一次综述性对比,包括Tensorflow、CNTK、MXNet和Theano。作者Jasmeet Bhatia是微软的数据与人工智能架构师,本文内容仅代表个人观点。 如果现在有人质疑Keras在数据科学家和工程师社区的地位,那么就先请他去看看专业AI和云计算玩家对Keras的支持率吧。官方发布的最新版Keras,除了支持Theano等通用库之外,已经可以支持谷歌的Tensorflow和微
2019年3月23日,CVer推文:重磅!YOLOv3最全复现代码合集(含TensorFlow/PyTorch和Keras等)
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读,新手博主,边学边记,以便后续温习,或者对他人有所帮助
2018年3月26日,CVer第一时间推文:YOLOv3:你一定不能错过,后续又推文:
最近,字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS,该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet,并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
想要真的了解深度学习,除了看视频,拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
谈到机器学习,我们脑海首先蹦出的编程语言是什么?一定是python。其实除了python,Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代,从移动开发、服务器端,甚至桌面软件开发(比如大名鼎鼎的VS Code),都有Javascript的身影。
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Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台,有云计算和桌面计算两个版本,该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取,模型开发,训练,配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发,这是一家人工智能软件公司,它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师,数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio,从开发人员到工程师或研究人员,任何人都可以通过与TensorFlow,MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为,TF并不是非常的用户友好。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远,损失函数将得到一个非常大的数值。
信息流业务基本上伴随着互联网的诞生一起同步发展,不断为互联网用户提供信息来源,从而促进了门户网站的快速发展,比如腾讯网、搜狐、新浪等。
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,至少可以说,它不是非常用户友好。
不得不相信英伟达总能给我们惊喜,老潘作为一名深度学习从业者以及游戏爱好者,对于这种与AI、GPU、并行计算相关的话题一直都是比较感兴趣。作为深度学习第一大硬件平台的英伟达,我们自然熟悉的不能再熟悉了。
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同,则存在代码不一致的风险,因此,预测可能不可靠,因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟(实时)访问该特征数据,另一种解决方案是使用共享特征工程库(在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库)。
号称性能吊打 ChatGPT 的 GPT-4 近日又一次引爆关注。 据OpenAI介绍,当任务的复杂性达到阈值时,二者就会显现差异。它的发布是一件新鲜事,但其背后的多模态大模型技术其实已经发展多年。如今,大模型工程应用的能力成为很多企业关注的重点,也是以 ChatGPT 为代表的预训练大模型广受关注的原因。 目前,大模型从自然语言处理已经扩展到多媒体视觉、多模态等多领域。近日,在英伟达 GTC 2023 大会上,快手的技术专家张胜卓、韩青长、李杰以多模态超大模型在快手短视频场景下的落地为例,分享了多模态超大
深度神经网络在各种应用中取得了显著的成功,包括图像分类、目标检测和语义分割。然而,将它们部署在边缘设备(如移动电话、智能相机和无人机)上却是一项重大的挑战,因为这些设备通常具有有限的计算和内存资源。这些设备通常具有有限的电池寿命、存储容量和处理能力,这使得执行复杂的神经网络具有挑战性。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型,将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式,并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用,目前最新版本是TensorFlow2.5.0;首先简单介绍一下TensorFlow,然后安装TensorFlow2,最后使用TensorFlow开发。
在WWDC 2017上,苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ,但这次苹果提供了更合理,容易上手的API,让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头的实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
【新智元导读】微软今天发布了深度学习工具包CNTK的2.0版本,新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端,Java API,模型评估的 Spark 支持,模型压缩等新功能,微软全球技术院士黄学东称其比同类产品快3倍。 微软今天发布微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit)的2.0版本。这是一个开源的深度学习工具包,以前的名字是 CNTK,是微软对应竞争对手的TensorFlow,Caffe 和 Torch 的工具。它的第一个版本已经在速度方面不输许多竞争产品,而新的2.
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例,Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
安装环境:Anaconda(python3.6) 首先安装:tensorflow.(通过navigator,可参见直通车) 检验:import tensorflow as tf Keras在anaconda下没有原装的安装包,只有使用pip安装方式,安装Keras,pip install Keras
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
总第537篇 2022年 第054篇 基于美团目标检测模型开源框架 YOLOv6,本文介绍了一种通用的量化部署方案,在保持精度的同时大幅提升了检测的速度,为通用检测的工业化部署探索出一条可行之路,希望能给大家带来一些启发或者帮助。 1. 背景和难点 2. 量化方案实战 2.1 重参数化优化器 2.2 基于量化敏感度分析的部分量化 2.3 基于通道蒸馏的量化感知训练 3. 部署时优化 3.1 图优化 3.1.4 性能测试 3.2 线上服务优化 4. 总结 YOLOv6 版本更新 5. 参考文献 6. 本文作
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。虽然后起之秀 PyTorch 奋起直追,但 TensorFlow 框架的使用者仍然众多。
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件,称为 TensorBoard,虽然他是TensorFlow 的一部分,但是可以独立安装,并且服务于Pytorch等其他的框架。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新
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