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。
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）
anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
上个月，谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前，今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现，TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载：download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码：https://github
anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本（pip install tensorflow==1.5）
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版，它已经支持在Android和iOS平台上运行，并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型，例如MobileNet和Inception V3，并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览！该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的，据Google网站描述，对移动和嵌入式设备来说，TensorFlow是一种轻量级的解决方案，支持多平台运行，从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来，由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长，所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中，Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
矩阵 matrix :[[0.7,1.5],[2.1,3],[5,6]]
十分重要且要注意的是，同一类的实例并不会分开，模型只关心像素的类别。如图1所示，该方法可以说在某些位置有椅子，但无法区分它们。
Keras的.h5模型转成tensorflow的.pb格式模型，方便后期的前端部署。直接上代码
深度学习是人工智能（AI）近几年重新走红的功臣，也是吞噬算力的巨大“黑洞”。据评估，仅对一个图像分类器进行训练，可能就需耗费次单精度操作[1]。在商业化深度学习应用纷纷落地的今天，用户的既有算力储备正受到前所未有的挑战。
浮点型：12.234、2.3e5 = 230000.0、1.5e-3 = 0.0015
因此，一位好奇的学者 Tikeswar Naik，通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码，希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕，并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
介绍：当 C 程序在进行赋值或者运算时，精度小的类型自动转换为精度大的数据类型，这个就是自动类型转换。
萧箫 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 收获接近16.6万个Star、见证深度学习崛起的TensorFlow，地位已岌岌可危。 并且这次，冲击不是来自老对手PyTorch，而是自家新秀JAX。 最新一波AI圈热议中，连fast.ai创始人Jeremy Howard都下场表示： JAX正逐渐取代TensorFlow这件事，早已广为人知了。现在它就在发生（至少在谷歌内部是这样）。 LeCun更是认为，深度学习框架之间的激烈竞争，已经进入了一个新的阶段。 LeCun表示，当初谷歌的Tens
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/80893844
日前，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要功能——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息， AI研习社编译如下。 今天，我们正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在许多平台上
在过去的几年里，机器学习为各行各业开创了新纪元，诞生了许多成功的案例： Facebook 的面部识别，Netflix 的智能电影推荐系统，PrimaAI 的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。
作者：萧箫 丰色 来源：量子位公众号 QbitAI 收获接近16.6万个Star、见证深度学习崛起的TensorFlow，地位已岌岌可危。并且这次，冲击不是来自老对手PyTorch，而是自家新秀JAX。 最新一波AI圈热议中，连fast.ai创始人Jeremy Howard都下场表示： JAX正逐渐取代TensorFlow这件事，早已广为人知了。现在它就在发生（至少在谷歌内部是这样）。 LeCun更是认为，深度学习框架之间的激烈竞争，已经进入了一个新的阶段。 LeCun表示，当初谷歌的TensorFlo
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：
一个完整的神经网络由这两部分构成，Tensorflow 在保存时除了这两个文件还会在目录下自动生成 checkpoint， checkpoint的内容如下，它只记录了目录下有哪些网络。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
（可以跳过的废话） Dialect可以算是MLIR设计的灵魂所在，但是在学习MLIR过程中，众多Dialect也会带来很多困惑：某个Dialect具体作用和含义是什么？为什么要lowering到某个Dialect？虽然官方文档中有Dialect相关的文档，但是一方面文档给出的信息有限，有的文档并没有对Dialect做整体介绍（比如SCF Dialect，甚至都没介绍其全称）；另一方面缺少对各个Dialect之间关系的介绍。这给深入理解Dialect带来一些困难。在翻阅MLIR讨论区的时候意外发现了一篇对Dialect的介绍：codegen-dialect-overview，觉得受益匪浅，整理分享给大家。
来源：Google blog 编译：马文 Cecilia 【新智元导读】谷歌宣布推出 TensorFlow Lite，这是 TensorFlow 的针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化，重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite，即使在半监督的设置下，也可实现在手机端跨平台训练ML模型。 今年早些时候，谷歌推出了 Android Wear 2.0，这是“设备上”（on-device）机器学习技术用于智能通讯的第一款产品。这使得基于云的
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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。
以前tensorflow有bug 在winodws下无法转，但现在好像没有问题了,代码如下
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后，终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢，可是真当下手的时候就有点懵了：模型要怎么部署？部署在哪里？有什么限制或要求？
摘要：小米业务线众多，从信息流，电商，广告到金融等覆盖了众多领域，小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案，主要包括数据采集，数据集成和流式计算三个模块。目前每天数据量达到 1.2 万亿条，实时同步任务 1.5 万，实时计算的数据 1 万亿条。
单位向量时需要用到平方根倒数，而计算单位向量在游戏引擎中会大量使用，属于底层代码，因此其效率将会直接影响游戏体验。
随着 2012 年深度神经网络在 ImageNetchallenge 比赛上以 AlexNet 模型获胜，深度神经网络开创了空前的高潮。AI 工程师已经将深度学习技术应用到越来越多的问题域，包括预训练的深度美国有线电视新闻网模型。还有什么比创造艺术更富有创造力呢？
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
文章目录 基本数据类型转换 1. 自动类型转换 2. 自动类型转换注意和细节 3. 强制类型转换 4. 强制类型转换细节说明 5. 基本数据类型转换-练习题 基本数据类型转换 1. 自动类型转换 /
下面划重点：因为MNIST使用的是黑底白字的图片，所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的，否则会识别错（至少我得到的结论是这样的 ，之前用白底黑字的图总是识别出错）
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理，以及Quantization量化对TinyML的重要性，但是没有深入说明Quantization的实现机制，本篇博文打算从TFlite的案例代码切入，从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ，QAT技术等。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2oeaaqaaaqmagboioizpva4odbbyqacaa.f10002.mp4?dis_k=993936e47cdc2b6012ebffd
主要讲述如何把DrakNet框架下支持的YOLO系列模型通过OpenVINO模型优化器与推断引擎实现对YOLO网络模型的加速执行。完整实现YOLO模型在OpenVINO上运行可以分为两个部分
Artflow.ai 是一款人工智能工具，旨在帮助用户创建自定义头像并让他们的故事栩栩如生。主要特点和优势包括：
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！
选自Medium 作者：Mike Shi 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换，再到 Tensorflow.js 的转换，如何利用其作一些预测，在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题，以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址：https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客，经原作者 Ran Rubin 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
作者：Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。
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