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深度学习模型在FPGA上的部署

今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。...阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写 ? 。 ?...模型库在如下链接中。...模型库：https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/tree/v1.3 对于DPU的设计，我们需要在自己的电脑上进行，在添加模块后，我们使用如下命令进行编译： make BOARD...编译后的文件：https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Yk3b95s8o 1.安装测试 我们首先在有在开发板上编译Paddle Lite，编译的时候需要设置cmake的参数，设置

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【论文】使用bilstm在中文分词上的SOTA模型

文章模型使用的是字和字bigram作为输入，所以使用wang2vec（https://github.com/wlin12/wang2vec），在word2vec中加入了顺序信息。...2.在LSTM中加入了dropout。3.使用momentum-based averaged SGD（Weiss et al.2015）方法训练模型。主要就是优化算法的小改进加上超参数的网格搜索。...在大部分的数据集上加入预训练的字向量都能有一个点左右的提升，除了MSR和PKU两个数据集，这两个数据集上本文算法表现并不好。...，对pretrain word embedding肃然起敬（今年elmo、GPT、bert的惊艳效果也证明了预训练模型和迁移学习在NLP中的巨大发展前景）。...结论： 作者没有对本文做过多的总结，给出了中文分词两个挑战，也可以说是展望吧：1.模型结构上的调优，2.外部知识库的使用。

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在Nebula3中加载自定义模型的思路

之前看了下WOW的地形组织方式, 一直在想怎么把它加进来 模模糊糊地感觉到, 它应该是把Model当成了最基本的渲染单位 地形是不是也需要包装成模型呢?...嗯, 虽说地形也是一种特殊的模型, 但它的管理方式相对来说太过于特殊了, 不知道还能不能跟模型走一条管线. 先看看植被是怎么组织的: ?...资源的管理/加载都是在这一模块中进行的 Model就代表实际的模型了, 它由一系列层次结构的ModelNode组成. 在这里只有ShapeNode, 即静态图形....的构造就简单多了, 之前写的几个小例子都是直接从内存加载的....创建ShapeNode, 利用MemoryMeshLoader加载1中的数据到实例中, 同时设置shader和相应参数(纹理也是shader 参数的一种, 渲染状态是包含在fx中的, 所以也属于shader

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将公平注入AI：机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

大数据文摘转载自数据派THU 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。...即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。...他们开发的解决方案不仅可以使模型做出更平衡的预测，还可以提高它们在面部识别和动物物种分类等下游任务中的表现。 「在机器学习中，将数据归咎于模型偏差是很常见的。但我们并不总是有平衡的数据。...她说，即使用户在下游任务的平衡数据集上重新训练模型（这是解决公平问题的最佳情况），仍然存在至少 20% 的性能差距。 解决这个问题的唯一方法是确保嵌入空间一开始是公平的。...他们在面部识别和鸟类分类这两项任务上测试了他们的方法，发现无论他们使用什么数据集，它都能减少嵌入空间和下游任务中由偏差引起的性能差距。

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探索大语言模型在图学习上的潜力

其次，通过在大规模语料上的预训练，LLM一般被认为有更强的语义理解能力，这点可以从其在各类NLP任务上卓越的性能体现出来。 考虑到LLM的多种多样性，本文的目标是针对不同种类的LLM设计出合适的框架。...图9.KEA与TAPE的比较 实验结果中，KEA与TAPE相比原始特征都有一定的提升。其中，KEA在Cora上可以取得更好的效果，而TAPE在Pubmed上更为有效。...经过下一章的讨论后，会发现这与LLM在Pubmed上本身就有良好的预测性能有关。相比于TAPE，由于KEA不依赖LLM的预测，所以在不同数据集上的表现会更稳定一些。...因此，在涉及到这些场景的问题时，可以通过ChatGPT这类大模型对原有的内容进行转换。在转换过后的数据上训练一个较小的模型可以有更快的推理速度与更低的推理成本。...LLM在不同的数据集上的性能差异非常大。在Pubmed数据集上，可以看到LLM在zero shot情况下的性能甚至超过了GNN。而在Cora,Arxiv等数据集上，又与GNN有较大的差距。

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探索大语言模型在图学习上的潜力

其次，通过在大规模语料上的预训练，LLM一般被认为有更强的语义理解能力，这点可以从其在各类NLP任务上卓越的性能体现出来。 考虑到LLM的多种多样性，本文的目标是针对不同种类的LLM设计出合适的框架。...图9.KEA与TAPE的比较 实验结果中，KEA与TAPE相比原始特征都有一定的提升。其中，KEA在Cora上可以取得更好的效果，而TAPE在Pubmed上更为有效。...经过下一章的讨论后，会发现这与LLM在Pubmed上本身就有良好的预测性能有关。相比于TAPE，由于KEA不依赖LLM的预测，所以在不同数据集上的表现会更稳定一些。...因此，在涉及到这些场景的问题时，可以通过ChatGPT这类大模型对原有的内容进行转换。在转换过后的数据上训练一个较小的模型可以有更快的推理速度与更低的推理成本。...LLM在不同的数据集上的性能差异非常大。在Pubmed数据集上，可以看到LLM在zero shot情况下的性能甚至超过了GNN。而在Cora,Arxiv等数据集上，又与GNN有较大的差距。

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将公平注入AI：机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。...即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。...他们开发的解决方案不仅可以使模型做出更平衡的预测，还可以提高它们在面部识别和动物物种分类等下游任务中的表现。 「在机器学习中，将数据归咎于模型偏差是很常见的。但我们并不总是有平衡的数据。...她说，即使用户在下游任务的平衡数据集上重新训练模型（这是解决公平问题的最佳情况），仍然存在至少 20% 的性能差距。 解决这个问题的唯一方法是确保嵌入空间一开始是公平的。...他们在面部识别和鸟类分类这两项任务上测试了他们的方法，发现无论他们使用什么数据集，它都能减少嵌入空间和下游任务中由偏差引起的性能差距。

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【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...上训练的模型，保存时会在参数名前多加了一个 module.....` state_dict_new[name] = v model.load_state_dict(state_dict_new) 这样就能够在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型了...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！

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拆解VGGNet网络模型在分类和定位任务上的能力

在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。...测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（剪裁，不同大小），把测试数据各种Augmenting后在训练的不同模型上的结果再继续Averaging出最后的结果。...关于正则的理解我觉得还需要进一步分析。 其实最重要的还是多个小卷积堆叠在分类精度上比单个大卷积要好。 小池化核 这里的“小”是相对于AlexNet的3x3的池化核来说的。...用在ImageNet上pre-trained过的模型。...设计自己模型架构很浪费时间，尤其是不同的模型架构需要跑数据来验证性能，所以不妨使用别人在ImageNet上训练好的模型，然后在自己的数据和问题上在进行参数微调，收敛快精度更好。

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3D建模的时候怎么在模型上加字？

3D建模时希望能在模型上写字。建模的时候就要加字，就贴图上去 　　贴图? 　　不可以直接写吗? 　　你们的3D建模模型编辑器怎么贴图? 　　...我们费用没有复杂到要出文档的地步 　　后续地图制作费用，能简单说一下吗 　　就是后续我们要做地图是不是你们来制作 　　有没有什么方法在加载的时候就虚拟化，而不是等到加载后统一虚拟化 　 加载场景时可以先隐藏...， 　　等设置完样式在显示 　　我怎么看有人的项目是加载的时候就是透明的 　　原模型就是透明的 　　找了一个小时加载时候透明化建筑的方法，，， 　　场景加载不完，是拿不到物体的，也就没办法控制样式了。...嗯，只有加载之前隐藏了，加载之后在显示了 　　各位保存不了怎么办呢 　　什么东西保存不了? 　　builder场景 　　哪个Builder?...单聊吧 　　各位大佬 moveto或者movepath在移动过程中，摄像头跟随，车辆行走不流畅 有什么解决办法嘛 　　就像这样 　　有谁知道制作的3320*1080的页面怎么在拼接大屏里显示，公司的LCD

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在Hexo博客上添加可爱的Live 2D模型

在查找资料的偶然间，我发现一个博客上有非常可爱的Live 2D模型，当时我就被打动了，马上开启审查元素，试图找出这个Live 2D模型的信息，可是找了半天没找到。...最后通过截图->谷歌图片的方式，终于一层一层的找到了相关资料，我正好有一个Hexo博客，所以今天就来在博客上添加一波Live 2D模型！...，模型名称可以到这里参考，一些模型的预览可以在这里。...根目录中新建文件夹live2d_models，然后在node_modules文件夹中找到刚刚下载的live2d模型，将其复制到live2d_models中，然后编辑配置文件中的model.use项，将其修改为...本来录了一个GIF，可惜上传上来变成了PNG格式……想看动态图的话只能直接看我的博客了，不过因为所有东西都在Github上托管的原因，可能Live2D不能马上加载出来。

1.5K40

具有嵌套关系的可重用API资源——Laravel5.5

在 database/factories 目录下的 PostFactory.php 文件中，你会定义创建posts模型时所用的数据格式和规则。...避免批量赋值是指使用 Laravel 的属性来指定哪些字段可以被批量赋值，以防止不受控制的数据注入。· 播种数据库<?...在Resource中，可以通过 $this 直接访问模型的属性。这个神奇的功能是通过 DelegatesToResource trait 在基础资源类中实现的。...能够在资源类中进行关系的转换，但是有条件：如果数据是可用的（已经预加载），就可以进行转换；如果数据尚未加载，可以选择忽略这个转换。...这样做有利于避免 N+1 查询问题（在获取关联数据时出现的效率问题），同时可以使用单个资源类处理不同的情况。如果关联数据不可用，资源类会忽略它；反之，如果可用，资源类会将其包含在返回的数据中。

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Laravel 控制器：从 MVC 模式聊起

1、控制器概述 到目前为止，我们定义的所有路由都是基于闭包函数实现的，前面已经提到过，随着应用体量的增长，不可能将所有路由都定义在单个文件中，且对于复杂的业务逻辑，闭包函数也不足以支撑，所以和其他 Web...说到这里，我们就不得不提一下 MVC 设计模式，这个模式最早在 Ruby On Rails 中引入，然后被基本上所有的 Web 框架所借鉴和遵循，Laravel 也不例外。...4、依赖注入 正如前面介绍的 Input 门面一样，Laravel 中的门面为 Laravel 代码库中的大部分类提供了简单的接口调用，通过门面你可以轻松从当前获取各种请求数据，比如用户输入、Session...在 Laravel 中所有的控制器方法（包括构造函数）都会在服务容器中进行解析，这意味着所有方法中传入的可以被容器解析的接口/类型提示对应服务实现都会被自动注入，我们将这个过程称之为依赖注入。...5、资源控制器 有时候在编写控制器时命名方法名称可能是最困难的，好在 Laravel 为常见的 REST/CRUD 控制器（在 Laravel 中称之为「资源控制器」）提供了一套约定规则，并为此提供了相应的

11.2K51

Laravel框架关键技术解析

通过__autoload或spl_autoload_register()方法进行自动加载 在Laravel架构中，通过函数spl_autoload_register实现类自动加载函数的注册，其中类的自动加载函数队列中包含了两个类的自动加载函数...，包括路由文件、控制器文件、模型文件等 bootstrap：主要包含几个框架启动和自动加载配置的文件 config：主要包含应用程序常用的配置文件信息 database：主要包含数据库迁移和数据库填充文件...app目录下可以放置模型类文件 app目录已经通过composer包含到自动加载目录中，所以新建目录不需要更新自动加载类，但是类的命名空间需要与文件目录相符 4.vendor目录 composer：主要包含...控制反转是将组件间的依赖关系从程序内部提到外部容器来管理，而依赖注入是指组件依赖通过外部以参数或其他形式注入，两种说法本质上是一个意思 5.Laravel中：Illuminate\Container\Container...//创建，第一次要composer down-autoload一下 php artisan db:seed [—class=类名] B.查询构造器 1.Laravel框架的查询构造器是在PDO扩展基础上设计的一个

11.9K20

在深度学习模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择

然而在模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择，甚至在很多复杂的优化求解场景下，一些非梯度优化方法反而更具有优势。而在众多非梯度优化方法中，演化策略可谓最耀眼的那颗星！...对于深度学习模型的优化问题来说，随机梯度下降（SGD）是一种被广为使用方法。然而，实际上 SGD 并非我们唯一的选择。...黑点是当前代中的样本。样本在初始阶段较分散，但当模型在后期较有信心找到较好的解时，样本在全局最优上变得非常集中。...样本在初始阶段较分散，但当模型在后期以更高的置信度找到较好的解时，样本会集中于全局最优点。...在「评估」阶段，我们将所有网络权重设置成相同的值。这样一来，WANN 实际上是在寻找可以用最小描述长度来描述的网络。在「选择」阶段，我们同时考虑网络连接和模型性能。

1.2K41

BS-Diff | 扩散模型在骨抑制任务上的首次登场！

随后，Juhasz 等人使用主动形状模型分割 CXR 上的解剖结构并抑制骨阴影。他们将该模型应用于 JSRT 数据集，该数据集是目前唯一公开的同类数据集。...在本文中，作者提出了一个名为 BS-Diff 的新框架，该框架集成了一个配备 U-Net 架构的条件扩散模型（CDM）和一个采用 AE 的直接增强模块。...loss），以及基于 Pix2PixHD 方法的补丁判别器上的对抗损失（adversarial loss ）。...作者的方法能够生成具有高骨抑制率的高质量图像，并能增强辨别精细纹理信息的能力。综合实验和临床评估表明，作者提出的 BS-Diff 在多个指标上都优于现有的骨抑制模型。...在本文中没有执行检测或分类等下游任务，可以进一步探索改进模型架构或引入更好的条件引导方法来精确控制生成。

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