为了展现 ML.NET 在其他框架上的通用性，本文将介绍使用 Pytorch 训练的垃圾分类的模型，基于 ONNX 导入到 ML.NET 中完成预测。 ...
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2020-06-22 14:46:22
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import torch.nn as nnimport torchvision.models as modelsclass resnet(nn.Module): def __init__(self): super(resnet,self).__init__() self.model = models ...
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2020-06-21 00:29:09
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说明 在前面讲模型加载和保存的时候，在多GPU情况下，实际上是挖了坑的，比如在多GPU加载时，GPU的利用率是不均衡的，而当时没详细探讨这个问题，今天来详细地讨论一下。 问题 在训练的时候，如果GPU资源有限，而数据量和模型大小较大，那么在单GPU上运行就会极其慢的训练速度，此时就要使用多GPU进行 ...
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2020-06-18 01:42:18
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1.torchtext的一些API torchtext.data.Example : 用来表示一个样本，数据+标签torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关torchtext.data.Datasets: 数据集类，__getitem__ 返回 Example实例torchtext.d ...
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2020-06-16 20:12:25
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DataLoader for various length of data https://discuss.pytorch.org/t/dataloader-for-various-length-of-data/6418 1. 使用pack_padded_sequence 2. 在DataLoade ...
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2020-06-16 16:57:21
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神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络，还能够直接运行常见的网络框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch，DarkNet等，支持用户定制化的网络和计算类型。 功能特点： ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ ...
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2020-06-16 15:05:32
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1.深度学习框架 pytorch与其他框架的比较 pytorch的学习方法： 课程安排： PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点: 类似于NumPy，但是它可以使用GPU 可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用 2.tensor的运算 Tensor类 ...
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2020-06-15 17:41:34
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深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API，并介绍了许多不同的方法来处理模型。 提示 所有框架运行时接口都是相同的，因此本指南适用于所有受支持框架（包括TensorFlow、PyTorch、Keras和TorchScript）中的模型。 导入神经网络 最简 ...
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2020-06-15 15:47:26
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使用mnist数据集实现手写数字识别是入门必做吧。这里使用pyTorch框架进行简单神经网络的搭建。 首先导入需要的包。 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.utils.data as Data 4 import torchvi ...
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2020-06-14 19:02:50
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PyTorch的输入输出格式为： keras的输入输出格式为： input(N,C-in,H-in,W-in) input(N,H-in,W-in,C-in) output(N,C-out,H-out,W-out) output(N,H-out,W-out,C-out) 其中：N是batch的大小， ...
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2020-06-14 13:06:44
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