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10亿参数大模型实时运行，GPT推理加速21倍

12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数的NLP模型进行了优化，其中就包括用于翻译和文本生成的T5和GPT-2。...虽说都是语言模型，GPT-2的长处在于生成优秀的文本。 GPT-2（Generative Pre-Trained Transformer 2）是一种自回归无监督语言模型，最初由OpenAI提出。...不过，在将T5模型转换为TensorRT引擎之前，需要将PyTorch模型转换为一种中间通用格式：ONNX。 ONNX是机器学习和深度学习模型的开放格式。...它能够将深度学习和机器学习模型从不同的框架（如TensorFlow、PyTorch、MATLAB、Caffe和Keras）转换为一个统一的格式。...由于TensorRT执行了许多优化，例如融合操作、消除转置操作和内核自动调整（在目标GPU架构上找到性能最佳的内核），因此这一转换过程可能需要一段时间。

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将Pytorch模型移植到C++详细教程（附代码演练）

说明 在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。...主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。 我们将研究不同的管道，如何将PyTrac模型移植到C++中，并使用更合适的格式应用到生产中。...ONNX（开放式神经网络交换） ONNX是一种开放格式，用于表示机器学习模型。...将PyTorch模型转换为TensorFlow lite的主管道如下： 1） 构建PyTorch模型 2） 以ONNX格式导模型 3） 将ONNX模型转换为Tensorflow（使用ONNX tf） 在这里...，我们可以使用以下命令将ONNX模型转换为TensorFlow protobuf模型： !

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利用TensorRT的视觉辅助设备为盲人和视力受损者提供帮助

为了训练用于Kazakh字幕的模型，小哥遵循了ExpansioNet v2中定义的模型架构。使用预训练的Swin Transformer作为骨干网络，从输入图像中生成视觉特征。...然后，将拍摄的图像调整大小为384×384，并将其传递给ExpansionNet v2模型以生成字幕。接下来，使用文本转语音模型将生成的字幕文本转换为音频。...它允许你将来自不同框架（如TensorFlow、PyTorch、MATLAB、Caffe和Keras）的深度学习和机器学习模型转换为单一格式。...该工作流程包括以下步骤： -将普通的PyTorch模型文件转换为ONNX格式。...这是由NVIDIA开发的一个强大的工具，可以优化神经网络模型并生成高度优化的推理引擎，可以在NVIDIA GPU上运行。

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OpenVINO部署加速Keras训练生成的模型

基本思路 大家好，今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。...要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线： 选择一： 把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件 选择二： 把预训练权重文件h5转为...，压根无法安装，好像是网络的问题！...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?

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实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码）

模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？...github.com/onnx/models ONNX Model Zoo的模型opset版本都较低，可以通过tools下的convert_onnx_opset_version.py将opset转换为11...，通常是在py文件里定义网络结构的，但是官方代码是在yaml文件定义网络结构，利用pytorch动态图特性，解析yaml文件自动生成网络结构。...，也存储有网络结构，还储存了一些超参数等等的，这会严重影响转onnx文件。...五、pytorch转onnx常见坑： onnx只能输出静态图，因此不支持if-else分支。一次只能走一个分支。如果代码中有if-else语句，需要改写。 onnx不支持步长为2的切片。

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使用OpenVINO加速Pytorch表情识别模型

微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 关于模型 OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络...1x8x1x1 支持八种表情识别，列表如下： ["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy", "sadness","surprise"] 转ONNX...训练好的Pytorch模型可以保存为pt文件，通过pytorch自带的脚本可以转换为ONNX模型，这一步的转换脚本如下： dummy_input = torch.randn(1, 3, 64, 64,...ONNX模型测试 转换为ONNX格式的模型，是可以通过OpenCV DNN模块直接调用的，调用方式如下： 1landmark_net = cv.dnn.readNetFromONNX("landmarks_cnn.onnx...ONNX转IR 如何把ONNX文件转换OpenVINO的IR文件？

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嵌入式中的人工神经网络

人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。...Snapdragon NPE 为开发者提供软件工具，深度神经网络上的工作负载在移动和其他边缘物联网(IoT)设备上，由 Snapdragon 处理器提供软件工具。...本文探讨了利用 Matlab 工具在 Snapdragon 平台上开发和实现神经网络，并主要关注 ONNX 格式。...图1 训练结果 为了验证网络，使用这个图像作为分类器，网络可以正确地对它进行分类。 ? 图2 分类器 现在，在将网络转换为 ONNX 格式之后，进入了下一步，即使用 SNPE 工具。...首先，需要将 ONNX 格式转换为 DLC。 snpe-onnx-to-dlc -m handwritten-onnx --debug 这将创建一个 DLC 格式网络，可用于SNPE。

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重磅！微软将在Windows 10系统中添加人工智能功能

此外，微软宣布的Windows的下一个重大更新将包括在硬件加速的情况下，运行开放的神经网络交换（ONNX）模型。...这是一种由微软、Facebook和亚马逊网络服务驱动的行业标准格式，由Windows IHVs支持，包括英伟达、英特尔、高通和AMD。...开发人员可以通过多种方式获得ONNX模型，包括： 使用目前支持生成ONNX模型的任何框架来创建和训练ONNX模型，包括Caffe2, Chainer, PyTorch, 和Microsoft Cognitive...通过使用ONNXML工具将包括SciKit-Learn和CoreML在内的各种来源的模型转换为ONNX模型。 从ONNX model zoo获得预先训练的ONNX模型。...点击下方网址，你可以了解更多关于如何将ONNX模型集成到Windows应用程序中的信息。

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自编码器AE全方位探析：构建、训练、推理与多平台部署

它通常由一个神经网络组成，并通过减小数据维度来学习数据的压缩表示。 解码器：解码器部分则试图从潜在空间表示重构原始数据。与编码器相似，解码器也由一个神经网络组成，但是它工作的方式与编码器相反。...工作原理：自动编码器能够通过深度神经网络提取更抽象和有用的特征。 应用示例：在计算机视觉中，用于提取图像的关键特征。 生成模型 定义：生成模型是用于生成与训练数据相似的新数据的模型。...加载数据：从文件、数据库或网络服务加载数据。 转换数据：例如，将图像转换为模型所需的维度和类型。 4.4.3 模型推理 使用处理过的输入数据对模型进行推理，并获取重构的输出。...使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式可以方便地在不同平台上部署模型。 4.5.1 转换为ONNX格式 首先，需要将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。...多平台推理 通过ONNX等开放标准，我们展示了如何将自动编码器部署到不同平台上。这一部分反映了现代AI模型部署的复杂性和多样性，并提供了一些实用的工具和技巧。

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8种主流深度学习框架介绍

不支持模型级并行，只支持数据级并行。 不适合非图像任务。 虽然Caffe已经提供了Matlab和Python接口，但目前不支持R语言。...CNTK允许用户非常轻松地实现和组合流行的模型，包括前馈神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN、LSTM）。...08 ONNX ONNX（Open Neural Network eXchange，开放神经网络交换）项目由微软、亚马逊、Facebook和IBM等公司共同开发，旨在寻找呈现开放格式的深度学习模型。...ONNX简化了在人工智能不同工作方式之间传递模型的过程，具有各种深度学习框架的优点。 ONNX的基本特性如下。 ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行预测。...ONNX模型目前在Caffe2、CNTK、MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有与其他常见框架和库的连接器。 onnx-r包提供了R与ONNX的API接口。

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Pytorch的API总览

torch.nn定义实现神经网络的各种函数。torch.nn.functional定义实现神经网络的各种函数。torch.Tensor用于生成新的张量。Tensor Attributes张量的属性。...我们提供了一些工具来增量地将模型从纯Python程序转换为能够独立于Python运行的TorchScript程序，例如在独立的c++程序中。...PyTorch支持多种方法来量化深度学习模型。在大多数情况下，模型在FP32中进行训练，然后将模型转换为INT8。...在量化感知训练的最后，PyTorch提供了转换函数，将训练后的模型转换为较低精度的模型。在底层，PyTorch提供了一种表示量子化张量的方法，并使用它们执行操作。...对于PyTorch模型和张量以及咖啡因2网络和blobs，都支持标量、图像、直方图、图形和嵌入可视化。Type Infotorch的数值特性。

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Facebook和微软发布机器学习工具ONNX，PyTorch训练的模型轻松转到Caffe2

陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Facebook和微软周四在各自的博客中发布了ONNX，即“开放神经网络转换”工具。...在Facebook内部，研究和产品应用之间就有着很明显的区隔，这家公司一直有两个机器学习团队：FAIR（人工智能研究院）和AML（应用机器学习），FAIR专注于前沿性研究，而AML则关注如何将人工智能产品化...尤其是Caffe2Go特别关注了在性能不足的移动设备上优化机器学习模型。 Facebook和微软的合作帮助研究者方便地将用PyTorch开发的模型转换为Caffe2模型。...大部分机器学习框架的功能，都是让开发者能更容易地建立、运行神经网络的计算图，而这些框架之间的核心区别，就在于它们用各不相同的格式来表示这些计算图。...ONNX提供一种共享的模型表示，提升了AI框架之间的互操作性。 在科研范畴之外，其他人也在试图将机器学习模型更方便地转换为针对特定设备优化的形式。

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【从零开始学TVM】三，基于ONNX模型结构了解TVM的前端

【GiantPandaCV导语】本文基于Pytorch导出的ONNX模型对TVM前端进行了详细的解析，具体解答了TVM是如何将ONNX模型转换为Relay IR的，最后还给出了一个新增自定义OP的示例。...使用TVM加载ONNX模型并预测 由于官方文档示例中提供的ONNX模型因为网络原因一直下载不下来，所以这里在第一次推文的基础上用Pytorch的ResNet18模型导出一个ONNX作为例子。...模型变成TVM可以识别的Graph IR，TVM在Realy中提供了一个frontend.from_onnx用来加载ONNX模型并转换为Relay IR。...默认情况下，ONNX根据动态形状定义模型。ONNX导入器在导入时会保留这种动态性，并且编译器会在编译 时尝试将模型转换为静态形状。 如果失败，则模型中可能仍存在动态操作。...从上面的函数注释中我们可以发现Realy IR在接收到ONNX模型之后新建了一个GraphProto类来管理 ONNX模型的OP转换以及生成Relay IR。

1.8K21

Polygraphy 安装教程

, TensorFlow；比较不同后端的逐层计算结果；由模型生成 TensorRT 引擎并序列化为.plan；查看模型网络的逐层信息；修改 Onnx 模型，如提取子图，计算图化简；分析 Onnx 转 TensorRT...失败原因，将原计算图中可以 / 不可以转 TensorRT 的子图分割保存；隔离 TensorRT 终端 错误 tactic；安装源码安装：Github地址：Polygraphy根据自己的cuda以及...就比如对onnx和trt模型推理对比就需要安装onnxruntime和nvidia-tensorrt包。...模型input name : datainput shape : batchsize x 3 x 224 x 224使用polygraphy 生成trt引擎，并将onnxruntime 和 trt的计算结果进行对比...# 使用onnx模型--onnxrt --trt # 使用 onnxruntime 和 trt 后端进行推理--workspace 256M# 使用256M空间用于生成.plan 文件--save-engine

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裸露土方智能识别算法

裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法，裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。...裸露土方智能识别算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...self.na, ny, nx, 2)).float() return grid, anchor_grid裸露土方智能识别算法用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB...它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...import numpy as npdef convert(size, box): """ 将标注的 xml 文件生成的【左上角x,左上角y,右下角x，右下角y】标注转换为yolov5训练的坐标

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Pytorch转ONNX详解

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货！...转自 极市平台 编辑 机器学习研究组订阅号 之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（github account: drcut），主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch...（1）Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，...ONNX其实就是把上层深度学习框架中的网络模型转换成一张图，因为tensorflow本身就有一张图，因此只需要直接把这张图拿到手，修修补补就可以。...如果换一个输入导致网络结构发生了变化，ONNX是无法察觉的（最常见的情况是如果网络中有if语句，这次的输入走了if的话，ONNX就只会生成if对应的图，把else里面全部的信息都丢掉）。 2.

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