TensorFlow:简单,模块封装比较好,容易上手,对新手比较友好。在工业界最重要的是模型落地,目前国内的大部分企业支持TensorFlow模型在线部署,不支持Pytorch。 PyTorch:前沿算法多为PyTorch版本,如果是你高校学生or研究人员,建议学这个。相对于TensorFlow,Pytorch在易用性上更有优势,更加方便调试。 当然如果你时间充足,我建议...
这使得PyTorch在设备管理上更加灵活和用户友好。 社区支持和生态系统:PyTorch和TensorFlow在社区支持和生态系统方面也存在差异。PyTorch的社区非常活跃,并且由于其易于使用的特性,吸引了大量的初学者和研究人员。这使得PyTorch的生态系统非常丰富,有很多预训练的模型和工具可供选择。虽然TensorFlow的社区也非常大,但它的生态系...
Pytorch建立的神经网络是动态的,而Tensorflow建立的神经网络是静态的 Tensorflow的高度工业化,它的底层代码很难看懂 官网:http://pytorch.org/ Pytorch主要有两个模块: 一个是torch,一个是torchvision,torch是主模块,用来搭建神经网络。torchvision是辅模块,有数据库,还有一些已经训练好的神经网络等着你直接用比如(VGG,...
YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs Class ...
深度学习模型的轻量化部署:从高效剪枝到性能优化全解析-PyTorch、YOLO、TensorFlow模型部署,Mobilenet、docker共计45条视频,包括:0-课程简介.mp41、1-所需基本环境配置.mp4、2-模型加载与数据预处理.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
【1.基础知识】:Python基础+高数基础 【2.机器学习理论入门】:机器学习经典算法详解 【3.机器学习实战项目】:Kaggle竞赛案例/推荐系统实战/数据分析建模等 【4.深度学习理论入门】:必备框架(Pytorch+TensorFlow)+神经网络模型基础 【5.计算机视觉实战项目】:OpenCV图像处理+物体检测YOLO实战+Unet图像分割实战等 ...
https://github.com/pytorch/pytorch TensorFlow TensorFlow 是用于机器学习的端到端开源平台。它拥有一个由 工具 、库 和 社区 资源组成的全面、灵活的生态系统，让研究人员能够推动 ML 的最新技术，开发人员可以轻松构建和部署基于 ML 的应用程序。TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究组织内的 Google Brain ...
最近因为工作原因,需要在tensorflow 1.13版本上部署yolov5,目前github上也没找到靠谱的tf实现,同时也没有这么低版本的tf。所以考虑对官方的pytorch模型进行转换,转换成tf模型,首先自己采用tf来搭建yolov5模型,再加载pytorch上yolov5的模型参数,这样就ok了。除此之外,也可以将pytorch模型转换成onnx模型,再通过onnx_tf库...
.5:.95]提高了6.42%，mAP@0.5提升了9.38%。我们将HIC-YOLOv5的改进应用在YoloV8中，观察结果。令人意外的是，测试结果出现了下降，这表明增加检测头是必要的。总结，通过在YoloV8中实现HIC-YOLOv5的改进，尽管效果不显著，但为其他数据集的实验提供了基础。实验结果和详细分析可参阅相关文档。