使用自定义 PyTorch 运算符优化深度学习数据输入管道
在这篇文章中，我们讨论 PyTorch 对创建自定义运算符的支持，并演示它如何帮助我们解决数据输入管道的性能瓶颈、加速深度学习工作负载并降低训练成本。 构建 PyTorch 扩展 PyTorch 提供了多种创建自定义操作的方法，包括使用自定义模块和/或函数扩展 torch.nn。在这篇文章中，我们感兴趣的是 PyTorch 对集成定制 C&...
使用计算机视觉深度学习创建现代【OCR】管道
@[toc]在这篇文章中，我们将带您了解我们如何为[【移动文档扫描仪】构建最先进的光学字符识别（OCR）管道的幕后故事。我们使用了计算机视觉和深度学习的进步，如双向长短期记忆（LSTM），连接主义时间分类（CTC），卷积神经网络（CNN）等。此外，我们还将深入研究如何实际使我们的 OCR 管道在 Dropbox 规模上做好生产准备。文档扫描仪可以使用手机拍照并[“扫描”]收据和发票等项目。我们的....
使用计算机视觉和深度学习创建现代 OCR 管道
研究和原型设计字深网字检测器组合式端到端系统生产化性能调优优雅在这篇文章中，我们将带您了解我们如何为[【移动文档扫描仪】构建最先进的光学字符识别（OCR）管道的幕后故事。我们使用了计算机视觉和深度学习的进步，如双向长短期记忆（LSTM），连接主义时间分类（CTC），卷积神经网络（CNN）等。此外，我们还将深入研究如何实际使我们的 OCR 管道在 Dropbox 规模上做好生产准备。在之前的文章中....
使用 PyTorch Lightning 将深度学习管道速度提高 10 倍
当 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年设计 AlexNet 时，训练 6000 万参数模型需要五到六天的时间。八年后的 2020 年，微软 DeepSpeed 团队在不到 44 分钟的时间内成功训练了一个 3.5 亿参数的 Large-Bert 模型！九年后，我们现在看到，AlexNet 只是机器学习革命的冰山一角。....
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