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使用 TVMC 编译和优化模型

By 超神经内容一览：本节讲解使用 TVMC 编译和优化模型。TVMC 是 TVM 的命令驱动程序，通过命令行执行 TVM 功能。本节是了解 TVM 工作原理的基础。...* 使用 TVM 在 CPU上调优模型。 * 用 TVM 收集的调优数据，重新编译优化过的模型。 * 通过优化的模型预测图像，并比较输出和模型性能。...自动调优 ResNet 模型以前的模型被编译到 TVM runtime 上运行，因此不包含特定于平台的优化。本节将介绍如何用 TVMC，针对工作平台构建优化模型。...使用调优数据编译优化模型从上述调优过程的输出文件 `resnet50-v2-7-autotuner_records.json 可获取调优记录。...调优后，演示如何比较未优化和优化模型的性能。本文档展示了一个在本地使用 ResNet-50 v2 的简单示例。然而，TVMC 支持更多功能，包括交叉编译、远程执行和分析/基准测试。

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从损失函数优化文本分类模型的指标

问题在我们的舆情系统里，客户标注了一批文章倾向性的数据，为了降低人工成本，客户希望使用模型来实现自动的标注。...但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下：训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...关注损失函数训练是有目标的，就是让loss值最小化，但是loss值最小和各个类别的准确都比较好却不是等价的，因为类别之间太不平衡了。loss最小，应该是倾向于整体准确率最好。...显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。同事测试反馈效果还不错。进一步更进一步考虑： 1....关于损失函数的理解损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。机器学习里经常出现的距离函数往往也是这样的。

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使用云函数部署机器学习模型

机器学习的工作流程可以分为三个部分: 1.首先对原始数据进行预处理； 2.然后将处理过的数据进行模型训练，会选用不同的参数和算法组合进行多次训练，形成多个备选模型； 3.最后选一个最合适的模型进行部署...(作者 | 杜万（倚贤）阿里巴巴技术专家) 其中应用上云只需要修改第3步，架构如下图所示： image.png 其中，模型是已经训练好的数据文件，只需要随函数打包上传即可。...方案机器学习的主流方案是使用tensorflow，tensorflow基于Python实现，Python没有代码依赖一键打包的机制，因此用户需要手动将依赖部署到云函数的环境。...在这里，推荐使用层来部署依赖。首先对依赖进行分类，即应用依赖和系统依赖这两类。对于应用依赖，可以直接使用pip安装到指定目录，然后将其打包为层。...将按序号从小到大的顺序进行排序，排序越靠后侧层加载时间也相应靠后，但均会在函数的并发实例启动前完成加载。在函数代码初始化时，就已经可使用层中的文件了。

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最优化模型数据挖掘之优化模型

数据挖掘之优化模型 1.1数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 ---- 1.2微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。...---- 1.3图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。...---- 1.4概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。...---- 1.5组合优化经典问题多维背包问题(MKP) 背包问题：n个物品，对物品i，体积为iw，背包容量为W。如何将尽可能多的物品装入背包。...车辆路径问题(VRP)：车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到点，要求以最少的车辆数

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优化函数递归

递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里，递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知。使用递归解决问题，思路清晰，代码少。...下面我们以 n = 5 代入上面的函数，手动执行一下这个函数。我要计算 fib(5)，那么我就需要计算 fib(4)和 fib(3)。...因为这个次数限制是可以修改的，直接使用 sys 模块中的 setrecursionlimit 函数来设置，这个函数接受一个参数，这个参数是新设置最大次数。...有两种办法：用循环实现和直接使用 functools 模块中的 lru_cache 装饰器。其中用循环实现这种方法并不通用，因为有些递归函数不能写成循环，比如阿克曼函数。...下面我们直接来看使用 lru_cache 的效率。

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使用TVM优化PyTorch模型实现快速CPU推理

模型编译的目标非常相似: 使用易于编写的高级框架(比如 PyTorch)编写模型。然后，将它的计算图编译成一个二进制对象，该对象只为在一个特定的硬件平台上运行而优化。...Relay 是一个可用的高级模型 API，你甚至可以在其中从头构建新模型，但它主要作为进一步优化模型的统一起点。...TVM 在计算空间上构造了一个搜索空间，然后在该空间上运行一个带有自定义损失函数的 XGBoost 模型，以找到最佳调度方案。如果这看起来非常复杂，那是因为它本身复杂。...使用 TVM 编译模型安装了 TVM 之后，我们可以继续使用它编译测试模型。请注意，TVM 两种客户端，Python 和 CLI; 我在这个项目中使用了 Python 客户端。...第二个是完全优化的模型: 一个已经被量化，编译过的 MobileNet，并使用前面部分的代码进行调优。

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CUDA优化冷知识24|函数和指令使用的选择和优化

上一次我们讲到：CUDA优化冷知识23|如何执行配置优化以及对性能调优的影响今天的主要内容是手册里面，对一些函数和指令使用的选择和优化。大致分为普通的计算函数/指令，和访存相关的方面。...我们先从计算函数/指令开始。首先上去的小节，是关于整数除法和求余操作的优化写法。...你看，在使用下标的时候，在int i的定义身上，简单的加上unsigned的无符号标注，就能得到性能优化。...然后这小节还提了在进行概率统计之类的运算的时候，如果要使用正态分布的误差函数，特别要注意这点。因为erfcf()这个函数（注意f结尾），在单精度的时候特别快。...总之，适当的写法，和数据类型的使用，能避免转换的代价，和昂贵代码路径的生成。读者还是需要注意这里的优化的。

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SAP RFC函数RFC_READ_TABLE使用与优化

RFC_READ_TABLE 第三方系统可通过RFC调用此函数直接访问(查询)SAP R/3系统的数据表。合理使用此函数可以大幅度减少第三方系统集成数据接口开发量。查询表结构 ? 查询数据 ?...必填） DELIMITER 分隔符，默认值空格在返回数据的DATA表项目中，通过此参数传递的分隔符分隔字段值，传空格则不包含分隔符 NO_DATA 不传输数据，默认值为空格如果此项不为空格，则函数不返回表数据...数据类型 FIELDTEXT 字段描述作为传入参数时，只需要传递FIELDNAME字段值，用于选择需要返回的字段；作为传出参数时，返回字段相关信息 DATA 表数据（传出） WA 行记录数据优化...此函数可通过ROWSKIPS，ROWCOUNT参数实现分页查询，但实际使用时会发现返回的数据并没有排序，导致分页数据错乱。...解决办法修改程序使用主键排序查询 # SELECT * FROM (QUERY_TABLE) INTO WHERE (OPTIONS).

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递归函数的优化

本文作者：IMWeb 寒纱阁主原文出处：IMWeb社区未经同意，禁止转载递归函数是一个函数自我调用而构成的，如下是一个典型的递归阶乘函数： function factorial(num)...{ if(num<=1){ return 1; }else{ return num*factorial(num-1); } } 这个函数当然没有什么问题，但遇到下面的情况时，...原因就出在return num*factorial(num-1)这一句上，这种写法使得函数太过紧密，一旦将函数保存到另一个变量中，并将原变量设置为null,factorial便不再是函数，因此会报错。...解决方法：arguments.callee arguments.callee是一个指向正在执行的函数的指针，修改后代码如下： function factorial(num){ if(num<=1){...f 的表达式，并将其赋值给factorial，这样一来即便将函数赋值给其他变量，函数名 f 依然有效。

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多变量函数优化

模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性，以优化目标为能量函数，以解空间为状态空间，以随机扰动模拟粒子的热运动来求解优化问题（1 KIRKPATRICK,1988）。...2、多变量函数优化问题选取经典的函数优化问题和组合优化问题作为测试案例。问题 1：Schwefel 测试函数，是复杂的多峰函数，具有大量局部极值区域。...使用模拟退火算法的基本方案：控制温度按照 T(k) = a * T(k-1) 指数衰减，衰减系数取 a；如式（1）按照 Metropolis 准则接受新解。...3、模拟退火算法 Python 程序 # 模拟退火算法程序：多变量连续函数优化 # Program: SimulatedAnnealing_v1.py # Purpose: Simulated annealing...algorithm for function optimization # v1.0: # (1) 基本算法：单变量连续函数优化问题 # (2) 文件输出优化结果和中间过程数据 # (3)

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递归函数的优化

本文作者：IMWeb 寒纱阁主原文出处：IMWeb社区未经同意，禁止转载递归函数是一个函数自我调用而构成的，如下是一个典型的递归阶乘函数： function factorial(num)...{ if(num<=1){ return 1; }else{ return num*factorial(num-1); } } 这个函数当然没有什么问题，但遇到下面的情况时，...原因就出在return num*factorial(num-1)这一句上，这种写法使得函数太过紧密，一旦将函数保存到另一个变量中，并将原变量设置为null,factorial便不再是函数，因此会报错。...解决方法：arguments.callee arguments.callee是一个指向正在执行的函数的指针，修改后代码如下： function factorial(num){ if(num<=1){...f 的表达式，并将其赋值给factorial，这样一来即便将函数赋值给其他变量，函数名 f 依然有效。

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Mxnet模型性能优化

导语：模型优化有很多方法，比如模型压缩、模型剪纸、转tensorrt等。本文讨论mxnet模型tesorrt优化，主要解决动态batch、Op不支持问题。 1....3.1 支持动态batch mxnet没有dynamic_axes可以配置，此时转好的模型batch固定为1。...ONNX中对shape的处理，可以为text，所以我们可以直接修改onnx模型去支持动态batch。...： [不支持动态batch] 修改后模型结构： [支持动态batch] 3.2 PRelu参数修改报错如下： [TensorRT] ERROR: relu0_1: slope tensor must...： [旧slope模型结构] 修改后模型结构： [新slope模型结构] 4. onnx简化 from onnxsim import simplify model_onnx = onnx.load(onnx_path

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10，模型的优化

搜索超参数空间以优化超参数需要明确以下方面：估计器超参数空间交叉验证方案打分函数搜寻或采样方法（网格搜索法或随机搜索法）优化模型的常见方法包括网格搜索法，随机搜索法，模型特定交叉验证，...使用网格搜索法或随机搜索法可以对Pipeline进行参数优化，也可以指定多个评估指标。 ? ?...四，信息准则优化模型选择主要由两个思路。解释性框架：好的模型应该是最能解释现有数据的模型。可以用似然函数来度量模型对数据集描述能力。预测性框架：好的模型应该是最能预测结果的模型。...通常模型参数越多越复杂，越容易出现过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。...其中L为似然函数，k为模型参数个数，n为样本数量。 linear_model.LassoLarsIC 采用了信息准则进行优化。

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投资组合优化模型

投资组合优化方面的文献已经有数十年的历史了。在今天的推文，我们将介绍一些传统的投资组合优化模型。总体目标是从考虑的所有可能的具有定义的目标功能的投资组合中选择资产的投资组合。...数据数据是使用tidyquant()包的tq_get()函数收集的。然后，使用quantmod()包中的periodReturn函数将每日资产价格转换为每日对数收益。...接下来，使用rsample()包中的rolling_origin()函数构造6个月的每日收益列表。...目标函数是: ? 由于Σ未知，我们可以用协方差矩阵来估计它为Σ^。其中凸解变成： ? 我们的目标是希望从模型中找到最佳权重，从而使我们的风险最小化。...4 结果分析有8种不同的投资组合优化模型。将所有数据汇总在一起，可以更快速地检查结果。 ? ? ? 从图中可以看出，全局最小方差投资组合显示出投资组合收益的最低波动性。

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深度学习模型优化

我是否应该使用它：如果琐碎的并行化和简单性是最重要的，那就去吧。但是，如果你愿意花费时间和精力，那么通过使用贝叶斯优化，你的模型效果将大大提升。...通过使用这种近似函数（在文献中称为代理函数），您不必在设置、训练、评估的循环上花费太多时间，因为你可以优化代理函数的超参数。...例如，假设我们想要最小化此函数（将其视为模型损失函数的代理）：代理函数来自于高斯过程（注意：还有其他方法来模拟代理函数，但我将使用高斯过程）。...本质上，左侧表示将超参数映射到模型的度量的真实函数（如验证准确性，对数似然，测试错误率等）的概率为Fn(X)，给定一些样本数据Xn等于右侧的式子。现在我们有了优化函数，就开始进行优化吧。...一旦找到最佳模型，Nanonets就会把它放在云端，以便你使用其Web界面测试模型，或使用两行代码将其集成到你的程序中。跟不完美模型说拜拜吧。结论在本文中，我们讨论了超参数和一些优化它们的方法。

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SAP RFC函数RFC_READ_TABLE使用与优化2

原来的优化方案问题：对于字段总长超过512X5的表仍然读不了数据量大时性能很差（分页查询效率很低）解决方案将每行记录的数据拆分为多行直接塞入到DATA表而不分到DATA1~DATA4中并将每行记录占用的行数通过字段返回...客户端根据每行记录占用的data行数重新拼接data使用。...优化后的源码全文 function zrfc_read_table . *"---------------------------------------------------------------

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ICCV 2019 | 半监督损失函数，利用无标签数据优化人脸识别模型

训练一个高性能的人脸识别模型，采用监督学习的方式，需要大量的带标签的人脸数据，通常数据量越大，训练的模型性能越好；人物越多，识别性能越好。...这在一定程度上阻碍了模型性能的提升。同时，人脸识别是个open-set问题，有标签数据中的几万个人物只是地球上几十亿人的极小一部分，训练出来的模型泛化能力可能不足。...为了解决上述问题，我们提出用无标签数据优化人脸识别模型。区别于其他半监督学习方法，我们的方法对无标签数据没有过多限制，只需基本保证这人不出现在有标签数据中。...无标签数据的加入，可以轻易扩大训练人物数量，提升模型泛化能力。 UIR Loss 为了利用无标签数据，我们设计了半监督损失函数，Unknown Identity Rejection（UIR）Loss。...总结与展望半监督损失函数UIR loss可以有效的借助海量无标签的人脸数据，优化人脸识别模型性能，提升模型泛化能力。

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JavaScript 高频函数优化-函数防抖&函数节流

什么是高频函数？...this.value); console.log("发送请求"); } // 通过这种方式虽然能满足基本功能效果，但是在输入框每次输入的数据改变时，就会发送请求，那么这样容易造成服务器压力通过函数防抖进行优化...timerID = setTimeout(function () { fn.apply(self, args); }, delay || 500); } } 防抖函数封装使用...setElement(); console.log("发生变化了"); } // 此方法虽然能实现，但是在浏览窗口大小发生改变时，setElement方法被高频率的多次触发通过函数节流进行优化...() { flag = true; fn.apply(self, args); }, delay || 500); } } 函数节流的封装使用

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模型表示、代价函数

一、模型表示上次我们讲到监督学习中，有个预测房价的例子，在这个例子中，我们知道一个房子的面积，要这个房子的预测价格。...从机器学习的角度说，就是需要我们建立一个模型，模型的输入是房子面积，输出是房子价格。那么这个模型到底是个什么东西呢？...在这个例子中简单的来说，这个模型是一条能够体现数据分布的直线或曲线，有了这个模型，我们就可以轻松的找到房子面积对应的房子价格，最终给出预测结果。现在，我们用更严谨的方式表示这个模型。...二、代价函数在一般的回归问题中，代价函数一般采用均方误差（Mean Square Error，MSE）函数，它表示为：那么，我们的假设函数h(x)=θ0+xθ1和代价函数之间有什么联系呢?...在假设函数中，有两个参数θ0和θ1我们是未知的，而这两个参数恰恰决定了模型预测的准确度，也就是说，代价函数是和这两个参数有直接关系的，我们将代价函数、θ0和θ1绘制在一个三维等高线图中。

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MATLAB优化函数fmincon解析

MATLAB，优化函数fmincon解析 [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon（fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon...；输入参数：fun要求解的函数值...；x0函数fun参数值的初始化；参数值的线性不等式约束A,b 参数值的等式线性约束Aeq,beq,...fmincon函数应用四种不同的算法：内点法（interior point）；序列二次规划算法(SQP)；有效集法（active set）；信赖域有效算法（trust region reflective...所有算法中EXITFLAG返回值涵义 1 满足一阶最优性条件 0 函数计算或迭代太多。

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