首先，我们会下载 Insightface 源码及其训练好的模型文件，在这个源码的基础上，我们开发一个 API 程序，程序调用模型进行人脸检测、人脸对齐、生成特征编码，然后完成人脸入库、人脸搜索功能。...将 /opt/insightface/src/api/face_model 第 61 行 ? 改为 ? 将第 34 行 ? 改为： ? 下载作者训练好的模型文件。...首先，我们先创建用于图片入库及图片搜索的目录。 然后编码 API 程序，在 /opt/insightface/src/api 创建 app_flask.py 。 代码详见 Github。 3....构建 Docker Insightface 镜像 我们从一个基础镜像 python:3.5 来构建我们的 Insightface 镜像 ?...然后我们使用 Dockerfile 来构建 Insightface 镜像，主要是进行 Python 库环境的安装，比如 Tensorflow、Mxnet 。
问题1：模型中断后继续训练出错在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件，以防不测，下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，但是在重新加载时发现类似报错:size mismatch for...64，现在准备在另外的机器上面续训的时候某个超参数设置的是32，导致了size mismatch解决方案：查看size mismatch的模型部分，将超参数改回来。...问题2：模型中断后继续训练 效果直降加载该轮epoch的参数接着训练，继续训练的过程是能够运行的，但是发现继续训练时效果大打折扣，完全没有中断前的最后几轮好。...问题原因：暂时未知，推测是续训时模型加载的问题，也有可能是保存和加载的方式问题解决方案：统一保存和加载的方式，当我采用以下方式时，貌似避免了这个问题：模型的保存：torch.save(netG.state_dict...，其中的一些函数已经在较新的版本中被移除或迁移到其他模块中。
本教程的人脸识别是使用的是insightface库进行开发的，该库使用的框架为mxnet。安装环境安装mxnet，支持1.3~1.6版本，安装命令如下。...pip install flask flask-cors PyYAML scikit-learn opencv-python人脸识别和人脸注册为了方便参数的修改，使用yaml格式进行配置参数，yaml格式文件加载如下...()可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。...FaceRecognition: def __init__(self, conf_file): self.config = DeployConfig(conf_file) # 加载人脸识别模型...其中使用人脸识别的就是通过欧氏距离来对比人脸库中的人脸特征，默认如何它们的欧氏距离小于1.24，我们就可以认为他们是同一个人。
▌以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来说，在这篇文章中你会了解到： 图像分类和目标检测的区别； 深度学习目标检测模型的构成，包括目标检测框架和基本模型框架的不同； 如何将训练好的深度网络模型用于目标检测...我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成的内容，包括提供使用预先训练的目标检测模型实现深度学习的 OpenCV + Python 的源代码（地址：https://www.getdrip.com/forms...接下来，我们将生成随机标签和边框颜色，加载我们的模型，并开始 VideoStream： 在第 27 行，生成的 COLORS 的随机数组，被用于对应 21 个 CLASSES。...然后，我们回顾了深度学习目标检测的核心部分： 框架 基础模型 基础模型通常是预先训练好的网络（分类器），通常是在大型图像数据集中完成训练的，比如 ImageNet ，为的是让网络去学习鲁棒性的判别过滤器集合...我们也可以重新训练基础网络，不过这通常需要训练很长的时间，目标检测模型才能达到合理的精度。 在大多数情况下，你应该从预先训练好的基础模型入手，而不是重新训练。
模型导出ONNX协议 ONNX (Open Neural Network Exchange) 是针对机器学习所设计的开源文件格式，用于存储训练好的模型。...Program描述，转到 C++ 端重新解析执行，脱离了 Python 依赖，往往执行性能更佳，并且预先拥有完整网络结构也更利于全局优化。...Paddle Inference 功能特性丰富，性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，保证了飞桨模型在服务器端即训即用，快速部署。...，可联动PaddleSlim，支持加载量化、裁剪和蒸馏后的模型部署。...Model.predict适用于训练好的模型直接进行预测，paddle inference适用于对推理性能、通用性有要求的用户，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，保证模型在服务器端即训即用
以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来说，在这篇文章中你会了解到： 图像分类和目标检测的区别； 深度学习目标检测模型的构成，包括目标检测框架和基本模型框架的不同； 如何将训练好的深度网络模型用于目标检测...我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成的内容，包括提供使用预先训练的目标检测模型实现深度学习的 OpenCV + Python 的源代码（地址：https://www.getdrip.com/forms...接下来，我们将生成随机标签和边框颜色，加载我们的模型，并开始 VideoStream： 在第 27 行，生成的 COLORS 的随机数组，被用于对应 21 个 CLASSES。...然后，我们回顾了深度学习目标检测的核心部分： 框架 基础模型 基础模型通常是预先训练好的网络（分类器），通常是在大型图像数据集中完成训练的，比如 ImageNet ，为的是让网络去学习鲁棒性的判别过滤器集合...我们也可以重新训练基础网络，不过这通常需要训练很长的时间，目标检测模型才能达到合理的精度。 在大多数情况下，你应该从预先训练好的基础模型入手，而不是重新训练。
=python安装文档https://glucauze.github.io/sd-webui-faceswaplab/报错解决暂时不支持SDXL模型C盘空间预留8G以上资料整合包下载：https://pan.xunlei.com...://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/]模型下载地址：https://huggingface.co/henryruhs/roop/resolve.../main/inswapper_128.onnx没有pip或者报错不是内部命令请提前安装python3.10+设置系统环境右键我的电脑属性--->高级系统设置环境变量系统变量里的Path配置系统已经安装的...python环境exe所在路径的Scripts目录安装教程根目录下无法安装进入虚拟环境解决执行创建虚拟环境命令pip install virtualenv激活本地虚拟环境virtualenv venv进入虚拟环境...pypi.sdutlinux.org/ 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/2.检查安装是否成功pip show insightfaceVisual安装非空目录3.插件安装扩展--->从网址安装/加载自
有了训练好的模型之后，就要在线上环境中应用模型，实现对未知数据做出预测，这个过程在AI领域叫做推理。 在实际应用中，推理阶段可能会面临和训练时完全不一样的硬件环境，当然也对应着不一样的计算性能要求。...Paddle Inference功能特性丰富，性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化,做到高吞吐、低时延，保证了飞桨模型在服务器端即训即用，快速部署。...支持加载PaddleSlim量化压缩后的模型 PaddleSlim是飞桨深度学习模型压缩工具，Paddle Inference可联动PaddleSlim，支持加载量化、裁剪和蒸馏后的模型并部署，由此减小模型存储空间...支持所有飞桨训练产出的模型，完全做到即训即用。 多语言环境丰富接口可灵活调用 支持C++, Python, C, Go和R语言API, 接口简单灵活，20行代码即可完成部署。...Paddle Inference提供了多项图优化的方式，创建预测器时将会加载推理模型并自动进行图优化，以增强推理性能。
我们使用平均词嵌入（AWE）模型基于职业描述来检索相关的CV。我们在这提供了一个循序渐进的指南，通过使用西班牙语的文件（简历）训练，将已训练的领域词嵌入与预先训练好嵌入结合起来。...在检索过程中，评分功能根据检索到的文档与用户查询的相关性来对检索到的文档进行排序。诸如像BM25和语言模型这样的经典IR模型都是基于bag-of-words（BOW）索引方案。...CBOW默认使用的就是Word2vec模型。 我们在Linux Ubuntu 16.04 LTS上使用Python 3.6.1和64位的Anaconda 。...步骤3：构建混合词嵌入空间并检索相关简历（CV） 我们展示了一个在实验室中开发的服务，我们实际上加载了两个嵌入空间，当请求到来时，这个潜入空间必须被选择使用。...例如，如果用户公布了一个职位名称“Java”，我们将会加载训练的嵌入空间。当输入另一个未知的配置文件，例如说“Cobol Analyst”时，则使用预先训练的词嵌入。
前言 在人工智能盛行的当下，各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出，AI绘画作为其中极其重要的一员也不停地向我们展示出它的强大能力。...这些是我们的生成结果: [2] [3] 我们的ui界面如下: 训练部分: [4] 预测部分: [5] [6]新功能 •创建代码！现在支持 Windows 和 Linux。...环境检查 我们已验证EasyPhoto可在以下环境中执行： Windows 10 的详细信息： •操作系统： Windows10•python: python 3.10•pytorch: torch2.0.1...[17] [18]算法详细信息 [19]1.架构概述 [20] 在人工智能肖像领域，我们希望模型生成的图像逼真且与用户相似，而传统方法会引入不真实的光照（如人脸融合或roop）。...我们使用一个预先准备好的模板作为所需的生成场景，并使用一个在线训练的人脸 LoRA 模型作为用户的数字二重身，这是一种流行的稳定扩散微调模型。
，这里展示一下IFRT的结果，IFRT又称国产FRVT, IFRT测试集主要有不同肤色的素人构成，相比起IJB-C和megaface更具有模型的区分度。...InsightFace Recognition Test (国产FRVT): https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/IFRT ?...3.如何训练大规模的数据 人脸识别任务特点就是数据多，类别大，几百万几千万类别的数据集在大公司非常常见，例如2015年的时候，Google声称他们有800w类别的人脸训练集。...训如此规模的数据时，很直接的方法就是混合并行，即backbone使用数据并行，分类层使用模型并行， ? ( ? 线性变换矩阵)分卡存储，这样优点有两个： 1. 缓解了 ? 的存储压力。...后续的过程就就是分类层的模型并行部分了，需要注意的是，只有采样出来的类中心的权重和动量会更新。 5.
所以这篇推文将展示如何仅用短短的两行代码，便能将优秀的模型下载并加载用于新数据的简便快捷的操作，让效率起飞 快上车~ joblib 下载/加载模型 01 下载最佳模型 反复调优后，我们通常能够获得一个相对精准的模型...常见的做法是将其保存在一个变量中用于后续的预测。...这里以往期推文为例：原理+代码｜深入浅出Python随机森林预测实战 得到相对最优模型后，我们便可用变量将其存起来并进行预测 # 将最佳模型存储在变量 best_est 中 best_est = rfc_cv.best_estimator...这个时候我们便可以通过 sklearn 的 joblib 包来把我们训练好的模型下载成可执行的代码文件（拓展名为 .m）供后续使用 from sklearn.externals import joblib...~ 02 加载模型并用于预测 现在楼上的运营部那个懂一点点 Python 的同事已经收到了我发给TA的 m 文件，现在TA只需要一行代码就可将其加载出来，而后便可愉快的使用我训练好的模型了 # 加载模型
运行环境 2.加载预测模型 3.创建神经网络输入，组织输入数据 4.进行前向计算，获得计算结果 5.清理和结束 2 准备预测模型 准备预测模型部分，我们以手写数字识别任务为例进行介绍。...需要在运行时将神经网络的多个可学习参数放在同一个目录中，C-API可以通过分别指定序列化后的网络结构文件和参数目录来加载训练好的模型 B.合并模型文件(可选) 一些情况为了便于发布，希望能够将序列化后的神经网络结构和训练好的模型参数打包进一个文件...每一个 gradient machine 都会管理维护一份训练好的模型，下面是C-API提供的，两种常用的模型加载方式： A.调用paddle_gradient_machine_load_parameter...来特指PaddlePaddle C-API中神经网络的一个输入/输出，使用paddle_matrix特指argument中用于存储数据的Matrix类的对象 在组织神经网络输入，获取输出时，需要思考完成以下工作...： 为每一个输入/输出创建argument 为每一个argument创建paddle_matrix来存储数据 与输入不同的是，不需在使用C-API时为输出argument的paddle_matrix对象分配空间
通用模型结构 文本分类的模型很多，这次比赛中用到的模型基本上都遵循以下的架构： ?...因为模型过于复杂，太难以训练。这里我尝试了两种改进的方法。 第一种方法，利用预训练好的单模型初始化复杂模型的某一部分参数，模型架构如图所示： ?...失败的模型和方法 MultiMode 只是我诸多尝试的方法中比较成功的一个，其它方法大多以失败告终（或者效果不明显） 数据多折训练：因为过拟合严重，想着先拿一半数据训，允许它充分过拟合，然后再拿另外一半数据训...Boost，和第二名 Koala 的方法很像，先训一个模型，然后再训第二个模型和第一个模型的输出相加，但是固定第一个模型的参数。...label 设权重，对于正样本给予更高的权重，训练模型，然后和正常权重的模型进行融合，在单模型上能够提升 2-3 个千分点（十分巨大），但是在最后的模型融合是效果很有限（0.0002），而且需要调整权重比较麻烦
从模型训练到部署，飞桨都有成熟的配套工具和流程，大大降低了项目开发的时间成本。最终效果如何？怎么做的呢？且看接下来的详细分解。...训练好的MobileNetV2和DenseNet121模型，top1准确率分别为85.33%和87.50%。...项目的数据准备、网络搭建、模型训练步骤均在百度AI Studio一站式开发实训平台完成，无需搭建训练环境。...训练好模型后可以运行eval.py文件评估模型。...将训练好的模型fer_opt.nb放入model文件夹中，并且修改run_camera.sh文件中的模型名称，在终端执行： cd fer_detection sudo .
01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsight 实验室对其论文 ArcFace: Additive Angular Margin Loss...论文链接:https://www.paperweekly.site/ papers/1785 项目链接:https://github.com/deepinsight/ insightface 02 #Python...，如何使用深度神经网络将普通人的声音转化为英国著名女演员 Kate Winslet 的声音。...在评估阶段，使用了多进程加速，将 MeanRank 和 Hits@10 的评估时间压缩到小于 1 分钟。...HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。...模型部署简介1.1 模型部署概念模型部署是将训练好的机器学习或深度学习模型集成到应用程序或服务中，使其能够在生产环境中运行并提供预测服务的过程。...这些平台提供了强大的计算资源和工具，支持模型的部署和扩展。3. 模型保存与加载在部署模型之前，我们需要先将训练好的模型保存到文件中，并在需要时加载该模型。...在EC2实例上运行Flask应用：python3 app.py6.3 使用AWS Elastic Beanstalk部署登录AWS管理控制台，创建一个新的Elastic Beanstalk应用。...总结本文详细介绍了如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括模型保存与加载、使用Flask进行API部署、使用Docker进行容器化部署和在云端部署模型。
确保环境适配仅是第一步，如何在部署后展示出犀利的性能，实现工业级的高性能推理，同样是胜利的关键因素！...在这边给大家快速地科普一下：主框架的前向 API 接口 model.predict () 是基于主框架的前向算子进行封装，且直接调用训练好的模型之前向参数，能够快速测试训练完成的模型效果，并将计算后的预测结果返回呈现...深度学习亦然，从获取预训练模型，到使用特定语言的 API 加载模型、编写推理逻辑，最后在特定的硬件与操作系统上执行推理，这一全套流程需要推理引擎提供从上游到下游的全方位适配与服务。...兼容多种操作系统：在这一方面，我们还是一如既往的优秀，不仅兼容 Linux、Mac 和 Windows 系统，还与 UOS、麒麟等国产操作系统打通。支持所有飞桨训练产出的模型，完全做到即训即用。...使用 Paddle Inference 之前，各位 “球员” 可能需要将手头的模型进行格式转换，才可以用 TensorRT 加载。 或者，模型中可能存在不支持转换的 OP，无法运行。
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...然而，深度学习库已经托管了许多这些预先训练过的模型，这使得它们更容易访问： TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练的模型...它通常会有所有的层和权重，你可以根据你的意愿调整网络。 对问题进行微调 现在的模型也许能解决我们的问题。对预先训练好的模型进行微调通常更好，原因有两个： 这样我们可以达到更高的精度。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。
口罩检测模型很有趣，相信不少小伙伴跃跃欲试，想知道如何把训练好的口罩模型部署到服务器上吗？跟着我们的教程，只需简单几步就可轻松搞定，个人笔记本电脑就可以哦！快来体验一下吧！...本文手把手教你如何把训练好的模型部署到服务器（如果没有GPU，个人笔记本电脑也可以，方法是一样的）上，调用摄像头，实现口罩实时检测。 首先，让我们先看一个口罩检测效果。...针对不同平台不同应用场景，均进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，保证了飞桨模型在服务器端即训即用，同时操作简单（不同硬件，操作流程一致），简单几步就能成功部署。...2）创建AnalysisPredictor。根据设定好的AnalysisConfig创建推理引擎predictor，创建期间会进行模型加载，分析优化等工作。 3）准备输入数据。...总结 本文介绍了如何使用Paddle Inference Python API进行模型部署，并对代码进行了详细的解释，接着一步一步讲解如何使用Paddle Inference在服务器上进行口罩模型部署。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
