其中主要的是detection函数,接收的图像为numpy array格式,通道为BGR;输出为检测的文本框,shape为(#boxes, 8),8代表四个点的横纵坐标,从左上角开始顺时针排序。 PAGE是一个简单的网页,创建表单。可在浏览器中进行验证,也可以通过脚本验证,后面详述。 创建镜像 需要先编写Dockerfile文件: gaolijun/pytorch:1.2-cuda...
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器,便于终端调用API。 镜像文件也上传到docker hub了,可以一步步运行起来,不过需要先安装好docker。 docker的安装可参考官方文档。 搭建服务端API 为了便于测试,可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器,服务端创建接口部分代码如下: PAGE = '''<!doctype ...
(3) docker 镜像(Image): 类似与操作系统的ISO 镜像文件,docker hub上有很多大家都封装好的镜像,例如可以直接pull 深度学习镜像。 (4)docker 容器(Container)中无法直接使用主机的GPU,因为主机的GPU使用需要专有的NVIDIA驱动,所以容器要使用GPU硬件必须有个能用驱动的桥梁就是docker-nvidia。镜像(Image)和容器(Conta...
最后只能尝试选择利用docker中配置的ubuntu环境来render github repository中更新的内容，然后再像以前一样，...
You can also pull a pre-built docker image from Docker Hub and run with docker v19.03+ docker run --gpus all --rm -ti --ipc=host pytorch/pytorch:latest Please note that PyTorch uses shared memory to share data between processes, so if torch multiprocessing is used (e.g. for multithrea...
Docker Image Using pre-built images You can also pull a pre-built docker image from Docker Hub and run with docker v19.03+ docker run --gpus all --rm -ti --ipc=host pytorch/pytorch:latest Please note that PyTorch uses shared memory to share data between processes, so if torch multiproce...
在模型实际的应用中,一般有两种使用方法,一个是跑批数据,就像我们之前跑验证集那样。比如说我们收集到了很多需要去分类的图像,然后一次性的导入并使用我们训练好的模型给出结果,预测完这一批之后程序就自动关闭了,等到下一次我们有需要的时候再启动。另外一种就是应用于线上服务,构建一个服务等待新的请求,当有请求发...
You can also pull a pre-built docker image from Docker Hub and run with docker v19.03+ docker run --gpus all --rm -ti --ipc=host pytorch/pytorch:latest Please note that PyTorch uses shared memory to share data between processes, so if torch multiprocessing is used (e.g. for multithr...
docker run --gpus all -it ghcr.io/pytorch/pytorch-nightly:latest /bin/bash 开始 简单示例 先来看一个简单示例,注意,GPU 越新速度提升越明显。 import torch def fn(x, y): a = torch.sin(x).cuda() b = torch.sin(y).cuda() return a + b ...
🤗 Transformers 支持的所有的模型检查点由用户和组织上传,均与 huggingface.comodel hub无缝整合。 目前的检查点数量: 🤗 Transformers 目前支持如下的架构(模型概述请阅这里): ALBERT(来自 Google Research and the Toyota Technological Institute at Chicago) 伴随论文ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Lear...