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  • Pytorch转NCNN的流程记录

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  • 业界 | 腾讯优图首个开源项目 ncnn 加入 ONNX

    AI 科技评论按:腾讯优图首个 AI 开源项目 ncnn 目前已正式加入 ONNX,现已支持将 ONNX 文件转换为 ncnn 模型。目前支持 ONNX 的包括 Microsoft Cognitive Toolkit,PyTorch 和 Caffe2 等。据 GitHub 主页显示,ncnn 目前已收获 4465 个 star , 1129 个 folk。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等。在 ncnn 支持 ONNX 格式转换后,pytorchcaffe2 训练的模型便能通过平台轻松部署到手机端。与此同时,ncnn 也能借助 ONNX 良好的项目生态,帮助打破不同框架间的模型转换壁垒。
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  • 腾讯优图首个开源项目ncnn加入ONNX 将AI带到用户指尖

    近日,腾讯优图首个AI开源项目ncnn 正式加入ONNX,现已支持将ONNX文件转换为ncnn模型。目前,Microsoft Cognitive Toolkit,PyTorch 和 Caffe2 均已支持 ONNX。?腾讯优图ncnn是腾讯社交网络事业群公布的首个AI开源项目,也是腾讯优图实验室第一次对外公开深度学习的研究成果。作为目前已知同类框架中CPU运算最快的ncnn,不仅具有最小的安装包体积,还拥有最佳的跨平台兼容性。在ncnn支持ONNX格式转换后,pytorchcaffe2训练的模型便能通过平台轻松部署到手机端。京东APP使用ncnn?支付宝APP使用ncnn 腾讯一直以来秉承“开放”战略,不断推动技术研发向共享、复用和开源迈进。截至目前,腾讯正式发布的开源项目共计58个。
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  • 新闻动态| 腾讯优图首个开源项目ncnn加入ONNX,将AI带到用户指尖!

    640 (1).gif腾讯科技讯 近日,腾讯优图首个AI开源项目ncnn 正式加入ONNX,现已支持将ONNX文件转换为ncnn模型。目前,Microsoft Cognitive Toolkit,PyTorch 和 Caffe2 均已支持 ONNX。image.png腾讯优图ncnn是腾讯社交网络事业群公布的首个AI开源项目,也是腾讯优图实验室第一次对外公开深度学习的研究成果。ncnn于2017年7月正式开源,作为一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架,在设计之初便将手机端的特殊场景融入核心理念,是业界首个为移动端优化的开源神经网络推断库。作为目前已知同类框架中CPU运算最快的ncnn,不仅具有最小的安装包体积,还拥有最佳的跨平台兼容性。在ncnn支持ONNX格式转换后,pytorchcaffe2训练的模型便能通过平台轻松部署到手机端。
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  • Keras2NCNN?Yes

    转换路线我的转换路线为:Keras->Caffe->NCNN首先Caffe->NCNN是NCNN默认支持的,所以不需要我做任何工作,所以我的工作主要就是Keras->Caffe。模型编译NCNN,执行模型转换命令:~ncnnbuildtoolscaffecaffe2ncnn new.prototxt new.caffemodel new.param new.bin 5..) # 分别设置ncnn的链接库和头文件set(NCNN_LIBS homepcbbuf_projectncnnbuildinstallliblibncnn.a)set(NCNN_INCLUDE_DIRS}) # 建立链接依赖add_executable(NCNN_SEG main.cpp)target_link_libraries(NCNN_SEG ${NCNN_LIBS})target_link_libraries(NCNN_SEG ${OpenCV_LIBS}) 5.2 编写NCNN推理代码#include net.h#include #include #include #include #include #include
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  • 容器服务

    回环问题,获取导入第三方集群YAML定义,IDC 集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI 概述,管理 AI 环境,AI 组件管理,Fluid,TF Operator,PyTorchOperator,MPI Operator,Elastic Jupyter Operator,运行 TF 训练任务,运行 PyTorch 训练任务,运行弹性训练任务,产品简介,容器服务,产品功能,产品优势集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI 指南,云原生 AI 概述,运维控制台指南,模型训练,管理 AI 环境,AI 组件管理,AI 组件列表,Fluid,TF Operator,PyTorchOperator,MPI Operator,Elastic Jupyter Operator,运行 TF 训练任务,运行 PyTorch 训练任务,运行弹性训练任务,分布式云,注册集群管理
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  • 【开业大吉】ncnn君是大厨师

    ncnn 君是做什么的?ncnn君是大厨师(框架),会做很多菜,但凡涉及人工智能的菜(应)肴(用)都可以做,比如类似于 faceu 的贴猫耳贴爱心,比如自动识别照片中的东西,比如自动修图作画等等。ncnn君做菜手法高超,煎、炸、炒、拌、蒸样样都会(支持各种CNN),只要研究人员将研究好的菜(模)谱(型)递给ncnn君,ncnn君就能照着做出来好(智)吃(能)的菜(应)肴(用)。为什么要选择ncnn君?因为ncnn君手速了得(速度快),能在螺蛳壳里做道场(手机差也能用),食材从不浪费(省内存),可以同时烧好几道菜(多线程并行计算),而且能根据顾客的需求调整火候(调度cpu)。雇用 ncnn 君的正确姿势!ncnn君表示,腾讯的好多食客(QQQzone微信)对他的做菜功力赞赏尤佳,迫切期待更多能懂自己的朋友,一同品味人间美味。ncnn君于7月24日开业酬宾,进店地址:https:github.comTencentncnn好吃客在github上赏个star再走!?
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  • PyTorch

    PyTorch 是一个设计精良的深度学习框架。它由 Facebook 的人工智能研究小组在2016年开发,更多详细介绍您可参考 PyTorch 文档。版本说明PyTorch 组件中使用的 Python 版本和支持的第三方模块版本信息如下: Python 3.6SciPy 1.0.0NumPy 1.14.3 如果您需要使用其他第三方的 lib,可使用_internal import mainmain() 操作步骤添加组件从左侧菜单栏中,选择【框架】>【深度学习】列表下的【PyTorch】节点,将其拖拽至画布中。查看 PyTorch 控制台和日志在 PyTorch 节点上单击右键菜单可查看任务状态和详细日志。代码示例以下代码展示了在 PyTorch 框架中,调用 torch.nn 构建一个典型神经网络(NN)的方法。
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  • PyTorch Operator

    简介PyTorch-Operator 是 Kubeflow 社区开发,用于支持在 Kubernetes 上执行 PyTorch DDP(distributed data parallel)模式分布式训练任务的组件ccr.ccs.tencentyun.comkubeflow-oteampytorch-operator image.tagPyTorch-Operator 镜像的版本"latest" namespace.create是否为 PyTorch-Operator创建独立的命名空间true namespace.name部署 PyTorch-Operator 的命名空间"pytorch-operator" 最佳实践请参见 运行 Pytorch
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  • 深度学习必备!解读腾讯优图首个开源项目 ncnn

    ncnn (GitHub地址:https:github.comTencentncnn ) 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等。因此,ncnn 采用原始的滑动窗口卷积实现,并在此基础上进行优化,大幅节省了内存。在前向网络计算过程中,ncnn 可自动释放中间结果所占用的内存,进一步减少内存占用。ncnn 带有 caffe 模型转换器,可以转换为 ncnn 的模型格式,方便研究成果快速落地。可注册自定义层实现并扩展ncnn 提供了注册自定义层实现的扩展方式,可以将自己实现的特殊层内嵌到 ncnn 的前向计算过程中,组合出更自由的网络结构和更强大的特性。
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  • 深度学习必备!解读腾讯优图首个开源项目ncnn

    基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等。因此,ncnn 采用原始的滑动窗口卷积实现,并在此基础上进行优化,大幅节省了内存。在前向网络计算过程中,ncnn 可自动释放中间结果所占用的内存,进一步减少内存占用。ncnn 提供线程数控制接口,可以针对每个运行实例分别调控,满足不同场景的需求。ncnn 带有 caffe 模型转换器,可以转换为 ncnn 的模型格式,方便研究成果快速落地。?可注册自定义层实现并扩展ncnn 提供了注册自定义层实现的扩展方式,可以将自己实现的特殊层内嵌到 ncnn 的前向计算过程中,组合出更自由的网络结构和更强大的特性。
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  • 深度学习框架大PK:TNN决战MNN,ncnn依旧经典

    尤其是深度学习框架,自腾讯2017年将ncnn开源之后,各大AI实验室都「慷慨」的将自己的框架开源,以实现较为快速的创新。今年6月10日,腾讯又宣布基于ncnn设计的深度学习推理框架TNN也将开源。不然用户就没必要放弃生态很好的MNN和大家都熟悉的ncnn来使用TNN了。TNN是基于ncnn开发的,对其进行重构升级。尽管CPU的代码框架上,TNN和ncnn非常像,但是风格和结构远超ncnn,更加的易读。这点MNN也做得很不错,MNN和TNN在代码各结构上还是有很多相似点。从ncnn开始,深度学习框架开源已成大趋势虽然企鹅最近因为一些花边新闻老是被调侃,但是深度学习框架开源这方面,真的要感谢这个傻白甜鹅在2017年7月开源的ncnn。ncnn作为元老级别的框架,本身就是为移动平台优化的高性能神经网络推理计算来开发的。从设计之初,ncnn就在手机上进行部署和使用深思熟虑。
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  • 在Android手机上使用腾讯的ncnn实现图像分类

    ncnn的GitHub地址:https:github.comTencentncnn使用Ubuntu编译ncnn库1、首先要下载和解压NDK。的根目录,就是我们上一部分克隆的ncnn源码。cd ncnn6、在根目录下编译ncnn源码。mkdir -p buildcd buildcmake ..make -j4make install7、把新的Caffe模型转换成NCNN模型。;static ncnn::PoolAllocator g_workspace_pool_allocator; static ncnn::Mat ncnn_param;static ncnn::Matncnn_bin;static ncnn::Net ncnn_net; extern C { public native boolean Init(byte bin, byte = {103.94f,
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  • 运行 PyTorch 训练任务

    本文为您介绍如何运行 PyTorch 训练任务。前提条件AI 环境中已安装 PyTorch Operator。AI 环境中有 GPU 资源。制作训练镜像训练镜像的制作过程较简单,只需基于一个 PyTorch 1.0 的官方镜像,将代码复制到镜像内,并配置好 entrypoint 即可。注意: 训练代码基于 PyTorch 1.0 构建,由于 PyTorch 在版本间可能存在 API 不兼容的问题,上述训练代码在其他版本的 PyTorch 环境下可能需要自行调整代码。create -f .pytorch_job_mnist_nccl.yaml 执行以下命令,查看该 PyTorch Job:kubectl get -o yaml pytorchjobs pytorch-dist-mnist-nccl执行以下命令,查看 PyTorch 任务创建的相关 Pod:kubectl get pods -l pytorch_job_name=pytorch-dist-mnist-nccl
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  • 【犀牛鸟论道】深度学习必备!解读腾讯优图首个开源项目ncnn

    ncnn (GitHub地址:https:github.comTencentncnn)是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等。因此,ncnn 采用原始的滑动窗口卷积实现,并在此基础上进行优化,大幅节省了内存。在前向网络计算过程中,ncnn 可自动释放中间结果所占用的内存,进一步减少内存占用。ncnn 带有 caffe 模型转换器,可以转换为 ncnn 的模型格式,方便研究成果快速落地。可注册自定义层实现并扩展ncnn 提供了注册自定义层实现的扩展方式,可以将自己实现的特殊层内嵌到 ncnn 的前向计算过程中,组合出更自由的网络结构和更强大的特性。
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  • Pytorch 单机训练任务

    操作场景本文档将向您介绍如何使用 TI SDK 训练 Pytorch 模型。操作步骤使用 TI SDK 训练 Pytorch 模型只需要三步 准备训练脚本构造一个 ti.pytorch.Pytorch Estimator调用 Estimator 的 fit 方法 TI 预置了1.1版本 Pytorch 镜像,用户也可以上传自定义镜像,自定义镜像的版本不受限制,只需要参考 TI 容器规范,参考 使用自定义镜像。准备训练脚本TI 中使用的训练脚本和标准的 Pytorch 脚本非常相似,只需少量的修改就可以将用户现有的 Pytorch 训练脚本适配到TI中。训练脚本可以直接读取注入的环境变量和超级参数。将模型保存到约定的目录中 TI 会运行用户的训练脚本,建议将启动训练的入口代码放到 main 方法中(if__name__== '__main__')构造 Estimatorestimator = PyTorch
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  • 【开源公告】优图移动端神经网络前向计算框架ncnn正式开源

    ncnn项目简介ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部属和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等。ncnn是腾讯优图实验室首个开源项目,是将深度学习研究成果落地到用户手机端的重要实践。ncnn(移动端神经网络前向计算框架)于7月24日在正式对外开源。关注公众号,回复“ncnn”你将会收到我们特别烹饪的《ncnn君是大厨师》
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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