深度学习模型加速:Pytorch模型转TensorRT模型

前段时间接到一个工程任务,对「MVSNet_pytorch」(链接:https://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch)模型进行加速,以实现效率的提升。经过一段时间的调研与实践,算是对模型加速这方面有了一定的了解,便促成了此文。 1、如何实现模型加速? 既然要提升效率,...

函数计算部署深度学习模型时,打包的文件容量不同但是下载的时间相同是有优化么?

我在部署深度学习模型时,将代码和模型pt打包存储在远程存储oss中(95M),当我激活这个函数时,代码的下载时间和我把单独把代码部署打包存储在oss中(1.2K)的下载时间一样,请问一下函数计算是对这一部分进行了优化嘛?

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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使用函数计算部署深度学习模型时用到了pytorch,按照官方推荐的方法,并没有找到torch层?

使用函数计算部署深度学习模型时用到了pytorch,按照官方推荐的方法,并没有找到torch层? 请问这个现在是不支持了嘛

【Hello AI】安装和使用AIACC-AGSpeed(优化PyTorch深度学习模型)

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AIACC-AGSpeed(简称AGSpeed)专注于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能,相比原始的神龙AI加速引擎AIACC,可以实现无感的计算优化性能。本文为您介绍安装和使用AGSpeed的方法。前提条件已创建阿里云GPU实例,且GPU实例需满足以下要求:操作系...

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基础介绍:Bert模型是一个通用backbone,可以简单理解为一个句子的特征提取工具更直观来看:我们的自然语言是用各种文字表示的,经过编码器,以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了下游任务:提取特征后,我们便可以自定义其他自然语言处理任务了,以下是一个简单的示例(效果可能不好,但算是一个基本流...

极智AI | 教你使用深度学习模型调试器polygraphy

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大家好,我是极智视界,本文讲解一下 深度学习模型调试器 polygraphy 的使用方法。对于深度学习模型的部署,往往涉及多种框架之间的转换,一般是 训练框架 ( PyTorch、TensorFlow ... ) => 推理框架 ( TensorRT、OnnxRuntime ... ),每个框...

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解(超详细必看)

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1)Adam算法: 基于一阶或二阶动量(Moments)的随机梯度下降算法,动量是非负超参数,主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。(2)SGD算法: 动量梯度下降算法。(3)Adagrad算法: 学习率与参数更新频率...

AI Earth深度学习模型建好后如何获取提取的矢量边界啊?

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# 工业视觉在生产和制造中扮演着关键角色,而缺陷检测则是确保产品质量和生产效率的重要环节。工业视觉的前景与发展在于其在生产制造领域的关键作用,尤其是在少样本缺陷检测方面,借助AidLux技术和深度学习分割模型UNET的实践应用,深度学习分割模型UNET的实践部署变得至关重要。 1.质量优化与成本降低...

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