毕设有救了!一小时学透基于Pytorch框架的OCR文字识别实战,ABINET、DBNET、CRNN、CTPN全详解,看完就能跑通!神经网络/目标检测共计15条视频,包括:1.1. 074 OCR文字识别要完成的任务、2.2. 075 CTPN文字检测网络概述、3.3. 076 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关
这意味着，我们可以在编译器上大做文章。这就是为什么 PyTorch 和 TensorFlow 这类的项目都有编译器（TorchScript/TorchDynamo/AOT Autograd/PrimTorch/TorchInductor/Glow、XLA 等）。编译模型可以加快训练和推理的速度。因此，这篇文章其实是为了通过一个很小的例子，一探大型项目的真实面貌。在本文中，我们来尝试将...
这就是为什么 PyTorch 和 TensorFlow 这类的项目都有编译器(TorchScript/TorchDynamo/AOT Autograd/PrimTorch/TorchInductor/Glow、XLA 等)。编译模型可以加快训练和推理的速度。因此,这篇文章其实是为了通过一个很小的例子,一探大型项目的真实面貌。 在本文中,我们来尝试将 micrograd 神经网络编译成 C。具体内容如下...
Aten是Pytorch现在使用的C++拓展专用库,Pytorch的设计者想去重构这个库以去适应caffe2. 那么,C++拓展的功能,相比C来说,应该是Pytorch更看重的一点(当然C还是能拓展的),所以我们今天说一说C++拓展,长远来看,是值得去学习的。 以一个例子开始 同样,我们首先设计一个普通的神经网络层: 这个层叫做LLTM,即Long-Long-...
3. 调用PyTorch的函数 从Python API中返回的都是PyObject * 的类型,我们在API里掩人耳目,把PyObject * 进行了typedef,即代码里的 py 类型。、 调用PyTorch里的函数,我们用一种曲折的方法成功实现了Cython导出函数的变长参数,大家可以看看代码里是怎么实现的。用这种方法,可以调用Python库中的任何函数。
这意味着,我们可以在编译器上大做文章。这就是为什么 PyTorch 和 TensorFlow 这类的项目都有编译器(Torch/TorchDynamo/AOT Autograd/PrimTorch/TorchInductor/Glow、XLA 等)。编译模型可以加快训练和推理的速度。因此,这篇文章其实是为了通过一个很小的例子,一探大型项目的真实面貌。
第二:放弃速度,至少一开始是这样的。天下没有免费的午餐 —— 不应该指望仅 1000 行代码就能达到最先进的速度。PyTorch 在后台做了很多工作,以确保神经网络非常高效。不仅所有张量操作都非常仔细地调用最高效的 CUDA 内核,而且还有 torch.compile 等等,以进一步分析和优化神经网络并有效地在计算机上运行。
PyTorch 在后台做了很多工作,以确保神经网络非常高效。不仅所有张量操作都非常仔细地调用最高效的 CUDA 内核,而且还有 torch.compile 等等,以进一步分析和优化神经网络并有效地在计算机上运行。 现在,原则上,llm.c 应该能够调用所有相同的内核并直接运行。但这需要更多的工作,就像上述第一点一样,如果更改神经网络或...
初始化 #include 神经网络模型 pytorch 32模型转fp16模型 # pytorch 32模型转fp16模型实现步骤## 1. 简介在深度学习领域,使用低精度模型(例如fp16模型)可以带来显著的计算速度提升和模型压缩效果,尤其适用于在资源受限的设备上进行推理。本文将介绍如何将pytorch的32位精度模型转换为fp16模型。## 2. 实现步骤概览...
PyTorch 实现第一个神经网络 PyTorch包含一个创建和实现神经网络的特定功能。本文主要介绍将创建一个简单的神经网络,它有一个隐含层,开发一个单独的输出单元。 以及使用PyTorch通过下面的步骤实现第一个神经网络。 1、导入torch和 torch.nn 首先,我们需要使用以下命令导入Pytorch库:...