parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--weights_path", type=str, default="weights/yolov3.weights", help="path to weights file") parser.add_argument("--class_path", type=str, default="da...
builder.SavedModelBuilder(hdfs_path) tensor_input_ids = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_ids) tensor_input_type_ids = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_type_ids) tensor_input_mask = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_mask) tensor_lm_prob = tf.saved_...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
MODEL_FILE = "lenet5.uff" # 模型路径 INPUT_NAME ="input_1" # 输入层名称 (convert-to-uff时可显示) INPUT_SHAPE = (1, 28, 28) # 输入尺寸 OUTPUT_NAME = "dense_1/Softmax" # 输出层名称(convert-to-uff时可显示) def build_engine(model_file): # For more information on TRT basics,...
Tensor本质上是一个由数值型元素组成的高维矩阵,而深度学习的过程其实也就是各种矩阵运算的过程,所以Tensor作为其基础数据结构,自然也就需要支持丰富的函数操作。构建一个Tensor实例,通过Python中的dir属性获取tensor实例支持的所有API,过滤以"_"开头的系统内置方法外(例如"__str__"这种),剩余结果仍有567种,其支持的...
首先，我们需要明确大模型训练与推理的基本需求。大模型通常意味着更高的计算需求和数据存储需求。因此，...
大致就是以更加紧凑、跨框架的方式存储Dict[str, Tensor]，主要存储的内容为tensor的名字（字符串）及...
torch.Tensor.t()函数是 PyTorch 中用于计算张量转置的方法。但是方法仅适用于2D张量(矩阵),并且会返回输入矩阵的转置。当然不会对原始矩阵进行修改,而是返回一个新的张量。 代码语言:javascript 复制 importtorch # 创建一个2D张量(矩阵) x=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 计算矩阵的转置 ...
< Use the data directory provided by the user{params.dataDirs=args.dataDirs;}params.onnxFileName="mnist.onnx";//onnx模型名params.inputTensorNames.push_back("Input3");//网络输入变量名params.batchSize=1;// 批大小params.outputTensorNames.push_back("Plus214_Output_0");//网络的输出名params...
『TensorFlow』读书笔记_ResNet_V2 对比之前的复杂版本,这次的torch实现其实简单了不少,不过这和上面的代码实现逻辑过于复杂也有关系。 一、PyTorch实现 上面代码中,我们注册了钩子尝试分析一下中间的输出,可以看到,torch中的卷积层默认是SAME模式,输出就是in/str