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:...
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。
收藏 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 赞同15 3 条评论 分享收藏...
nmake install 至此,ncnn环境已全部配置完毕,ncnn会被安装在 build-vs2017/install 里,ncnn转换工具在 build-vs2017/tools 里。 步骤三:在VS开发环境中配置ncnn 接下来是在VS开发环境中配置ncnn,即配置.props文件。 ① 包含目录(不会配置的小伙伴,可以点击参考之前的这篇文章) 实际中,为了防止出现“找不到ne...
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。
【基于pytorch的OCR文字识别】CTPN、CRNN、卷积3D、PyTorch框架一次学完!学完就能跑通!-AI/人工智能/深度学习/pytorch共计15条视频,包括:1. OCR文字识别要完成的任务、2. CTPN文字检测网络概述、3. 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
C++模板元编程实战-一个深度学习框架的初步实现 一般来说,框架同时具备训练和推理功能。但训练部分写起来挺难,如果是只写推理功能的话,又简单一些。很多框架只有推理功能,感兴趣的可以参考一哈,简单列了一些(并不全): NCNN MNN TVM 如果是硬件公司(很多这样的硬件创业公司)使用自己的芯片,也会有相应的AI底层算法...
C++是动态负载平衡、自适应缓存、开发大型数据框架和库的理想选择。谷歌的MapReduce,MunGDB,下面列出的大多数深度学习库都是用C++实现的。以超低延迟和极高吞吐量著称的Scylla,使用C++作为Apache Casand and Amazon DynDoDB的替代者进行编码。 引言和动机--为什么是C++?
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...
深度学习的实质是( )。A、推理机制B、映射机制C、识别机制D、模拟机制搜索 题目 深度学习的实质是( )。 A、推理机制 B、映射机制 C、识别机制 D、模拟机制 答案 解析收藏 反馈 分享