在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#include<tensorflow/c/c_api.h>intmain(){// 创建一个会话TF_Session*session=TF_Ne...
输出: Khadas VIM3上MobileNet v1 模型平均识别是943.29ms,这并没有发挥出Khadas VIM3的真正实力,比较它NPU算力可以达到5 TOPS,既然NPU这么强就不能浪费,下一篇文章将介绍如何使用Khadas VIM3 NPU部署深度学习模型,另外如果小伙伴们有需要,我可以写一个番外篇,讲解一下tm_classification.c代码 参考:...
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。 其中,OpenVINO...
因为大多数 GPT 模型的实现都过于庞大,而 minGPT 做到了小、干净、可解释和具有教育意义,所以 Karpathy 的这 300 行代码是学习 GPT 的最佳资源之一,可以用来深入理解 GPT 是如何工作的。 用C 语言实现 LLM 这次,Andrej Karpathy 单纯通过 C/CUDA 实现大语言模型训练,且无需 245 MB PyTorch 或 107 MB cPyt...
? 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO?、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。
深度神经网络 笑死根本没做(orz)。 学到这里,我们对logistic回归和多层神经网络都有一个粗浅的概念了,上面的四个从左到右从上到下,分别为单层神经网络(logistic回归),双层神经网络,三层神经网络,多层神经网络。 人工智能的初期阶段多用第一个浅层的神经网络,但是后来大家发现很多函数只有深层的神经网络才可以学习,将...
将大模型原理拆解得无比简单 Andrej Karpathy 是全球人工智能领域的知名科学家,也是 OpenAI 的创始成员和研究科学家。 他于2009 年本科毕业于多伦多大学,获得计算机科学和物理学学士学位。2011 年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学,随后前往斯坦福大学 AI Lab(SAIL)读博,师从著名学者李飞飞,是全球最早将深度学习应用于计算...
深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析,今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。
从百度云或GoogleDrive下载预训练模型。目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。 3.3 修改 label.txt 文件 源码中 数据集包括 ...
让我们仔细研究一下不同的 C++ 库,这些库对于传统和深度学习模型的每位数据科学家来说都很有用。 1.来自 Google AI 的 TensorFlow 由Google 开发的流行深度学习库,拥有自己的工具、库和社区资源生态系统,可让研究人员和开发人员轻松构建和部署基于 ML 的应用程序 ...