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: https://github.com...
前段时间投入了大量的时间与精力编写了 Planer (PowerfulLightArtificialNEuRon)框架,该框架仅依赖 NumPy 作为其矩阵计算库,并设计了 JSON 格式的及其精简的中间表达格式。最终通过正则表达式对 PyTorch 模型 TorchScript 进行解析实现模型自动转换到 Planer 框架进行推理。笔者已经转换了多种 CNN 模型在 Planer 实现成功推理。
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ONNX深度学习推理引擎libonnx立项宣言 2020年10月中旬,我在挖坑网发布了一个项目计划,计划手写一份纯C版AI深度学习推理引擎,并支持硬件加速接口,大家有啥意见及建议,还请不吝惕教。受到了广大“坑友”的积极响应,并立即开展了项目研发工作… 阅读全文 ...
ncnn是 Tencent nihui 大佬推出的一个用于深度学习部署加速推理的框架,本文将介绍该框架环境的配置方法1。 所需原材料 正所谓 “兵马未动,粮草先行”,在配置环境之前,先把所需的文件下载齐全,配置该环境编译的时候需要protobuf和ncnn这两个文件。 按步骤开始配置 ...
特别是ONNX标准的流行,让我觉得有必要自己开发一个微型推理框架,不为别的,就只为能在低端嵌入式设备上运行各种开源的预训练模型,且不要对模型动刀,况且训练模型,吃力不讨好,还不如用现成的,本来,好用的深度学习模型,就那么些,大家基本都差不多。 说了这么多,再说点技术架构:...
用于快速特征嵌入或 Caffe 的卷积架构是用 C++ 编写的,用于深度学习框架,由伯克利视觉和学习中心开发。 https://github.com/intel/caffe 3.微软认知工具包(CNTK) Microsoft Cognitive Toolkit 是一个统一的深度学习工具包,有助于通过有向图将神经网络转换为一系列计算步骤。
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百度飞桨总架构师于佃海首先解释说，深度学习框架位于硬件芯片模型和应用之间的关键位置。随着大模型的复杂性不断增加，包括预训练、微调等，框架需要具备通用性，以支持这些不同的训练环节。此外，性能要求也变得更加严格。在这个过程中，框架和硬件之间的协同也变得至关重要。框架需要在不同硬件平台上高效运行，以满足...
如果你确定方向为算法岗的话，建议深入学习c++，而不是java。很多深度学习框架底层都是由 C/C++ 语言...