一、DJL 项目在maven引用 Pytorch引擎 1. 引用 pytorch-engin <dependency> <groupId>ai.djl.pytorch</groupId> <artifactId>pytorch-engine</artifactId> <version>0.13.0-SNAPSHOT</version> <scope>runtime</scope></depe
一、DJL 项目在maven引用 Pytorch引擎 1. 引用 pytorch-engin <dependency> <groupId>ai.djl.pytorch</groupId> <artifactId>pytorch-engine</artifactId> <version>0.13.0-SNAPSHOT</version> <scope>runtime</scope> </dependency> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. 引用 pytorch-native-auto库 目前pytoch-en...
修改maven的配置 - 设置默认JDK版本、设置依赖镜像地址 一、设置 maven 项目的默认使用 JDK 1.8 的编译版本 maven项目默认创建之后,并不是直接就是使用 JDK 1.8 的版本的...,默认编译版本是1.5或者1.4版本。...虽然我们每次都可以在 pom.xml 中修改指定,但是次数多了也是比较繁琐的。...profiles>标签中 二、设...
首先,我们需要安装DJL库,它是一个用于在Java中进行深度学习的开源库。通过以下代码可以在Maven项目中添加DJL依赖: <dependencies><dependency><groupId>ai.djl.pytorch</groupId><artifactId>pytorch-engine</artifactId><version>0.16.0</version></dependency></dependencies> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.2 ...
4. TensorRT(TensorRT Engine,.trt或.plan) 格式:转换后的 TensorRT 引擎保存为.trt或.plan文件。 用途:用于在 NVIDIA GPU 上进行高性能推理。 优缺点: 优点:显著提高推理速度和效率,尤其是在 NVIDIA 硬件(如 GPU)上。 缺点:仅适用于 NVIDIA 硬件,可能涉及较复杂的优化和硬件特性依赖。
根据项目构建工具(如Maven或Gradle)进行依赖下载和配置。 加载和运行PyTorch模型。在Java中,可以使用PyTorch的Java库加载和运行已转换的模型。具体步骤如下: 使用TorchScriptModule类加载转换后的模型文件。 准备输入数据,将其转换为Java中的Tensor对象。 调用加载的模型对象的forward方法,传入输入数据进行推理。
// 假设使用Maven管理依赖,你可以添加类似下面的依赖到你的pom.xml(注意,这只是一个示例,具体依赖可能会变化) <dependency> <groupId>ai.djl</groupId> <artifactId>api</artifactId> <version>版本号</version> </dependency> <dependency>...
语言类开发开源组件镜像 以Maven镜像为例,介绍语言类开发开源组件镜像加速下载操作步骤。 进入开源镜像站首页。 选择“语言类”,筛选镜像;或者直接搜索目标镜像。 单击卡片右下角的“查看镜像源”,可查看该镜像代理或同步的镜像源。 Maven2 https://repo1.maven 来自:帮助中心 查看更多 → 共105条 1 2 3...
backends Qualcomm AI Engine Direct - Support topk (#5870) Oct 12, 2024 build Let find_package(executorch) find the correct include directory (#6102) Oct 11, 2024 codegen Hide and simplify operator registry internals Sep 10, 2024 configurations Preserve undelegated Linear ops in Llama demo expor...
开发环境:IDEA、JDK1.8、Maven、Gitlab、Pycharm、Anaconda3 软件架构:Nginx + SpringBoot + Vue + Shell + Python 前端框架:Vue + Nodejs Web框架:SpringBoot Orm框架:MyBatis3 数据库:Mysql、Redis、MongoDB 消息队列:RocketMq 文件服务: Minio 代码生成: FreeMarker自动生成后端Java代码和前端Vue代码 ...