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Fitten Code是一个GPT驱动的代码生成和完成工具,支持多种语言:Python、Javascript、Typescript、Java等。它能够自动为您的代码补充缺失的部分,节省您宝贵的开发时间。基于AI大模型对代码进行语义级翻译,支持多种编程语言互译。同时,它能够根据您的代码自动生成相关注释,为您的代码提供清晰易懂的解释和文档。除此之外,它...
ZenML - 用于构建、管理和部署机器学习管道和工作流的开源平台。 Anaconda - 用于数据科学和机器学习的 Python 和 R 编程语言的开源发行版,包含用于管理依赖项和环境的包和工具。 网页设计和幻灯片 Glimmer AI - 一个由人工智能驱动的平台,可帮助用户轻松设计和创建具有专业外观的网站 Magician - 一个由人工智能驱...
以ONNX 为例,要实现 ONNX 模型的动态输入尺寸,首先需要加载原始 ONNX 模型,可以通过 ONNX 提供的 Python API 实现,例如使用onnxruntime.InferenceSession加载模型。 然后创建输入张量,并将其尺寸设置为想要的动态尺寸。这里的关键是要了解哪些维度是可以动态变化的,哪些维度是固定的。例如,对于图像分类任务,输入图像...
Python Code 使用 import xquantdemo_json = dict()# 以下缺省对demo_json内容的填入demo_json_path = "./demo_json.json"# 使用字典的方式xquant.quantize_onnx_model(demo_json)# 使用json文件的方式xquant.quantize_onnx_model(demo_json_path)# 支持API调用时传入模型路径或模型Proto# xquant.quantize_...
代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportonnximportonnxruntime# 生成两个随机输入数据input_data1=np.random.rand(4,3,256,256).astype(np.float32)input_data2=np.random.rand(8,3,512,512).astype(np.float32)# 导入 ONNX 模型Onnx_file="./Dynamics_InputNet.onnx"...
{ "row": "1", "word": "94339.62" } ], "InvoiceType": "专用发票", "AmountInWords": "壹拾万圆整", "TotalTax": "5660.38", "MachineCode": "", "City": "", "InvoiceNumDigit": "", "Checker": "沈园园", "InvoiceCode": "3100153130", "SellerAddress": "嘉定区胜辛南路500号15...
VS Code:轻量级编辑器,通过插件支持Jupyter Notebook、Git集成 DeepNote:云端协作开发环境,内置GPU资源支持 7.2.2 调试和性能分析工具 TensorBoard:可视化模型训练过程与性能指标 NVIDIA Nsight Systems:GPU性能分析与优化 Py-Spy:Python程序性能剖析工具 7.2.3 相关框架和库 ...
4. 使用Python分析的结果都分析到哪去了，一个也不输出5. 貌似暴露了某些内置Prompt，而且好像是口诀的...
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