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深度学习 之 模型部署【4】-libtorch入门 - pytorch部署torchscript 以及 c++ libtorch 调用 pytorch 模型

pytorch 部署 torchscript from torchvision.models import resnet34 import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import torch import cv2 #读取一张图片,并转换成[1,3,224,224]的float张量并归一化 image = cv2.imread("flower.jpg") image = cv2.resize(image,(2

FLOPS和FLOPs、GFLOPs区别与计算

FLOPS (全部大写)是floating-point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。FLOPs 是floating point of operations的缩写,是浮点运算次数,可以用来衡量算法/模型复杂度。常用当然还有GFLOPs和TFLOPsGFLOPS 就是 Giga Floating-point Operations Per S

PyTorch生态简介

PyTorch的强大并不仅局限于自身的易用性,更在于开源社区围绕PyTorch所产生的一系列工具包(一般是Python package)和程序,这些优秀的工具包极大地方便了PyTorch在特定领域的使用。比如对于计算机视觉,有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理;对于自然语言处理,有torchtext;对于图卷

[.NET6]使用ML.NET+ONNX预训练模型整活B站经典《华强买瓜》

        最近在看微软开源的机器学习框架ML.NET使用别人的预训练模型(开放神经网络交换格式.onnx)来识别图像,然后逛github发现一个好玩的repo。决定整活一期博客。         首先还是稍微科普一下机器学习相关的知识,这一块.NET虽然很早就开源了ML.NET框架,甚至在官方的ML.NE

pytorch模型部署到安卓端

模型转化(.pth--->.pt) import torchimport torch.utils.data.distributed# pytorch环境中model_pth = 'model_31_0.96.pth' #模型的参数文件mobile_pt ='model.pt' # 将模型保存为Android可以调用的文件model = torch.load(model_pth)model.eval() # 模型设为评估模式device = tor

Android 图像显示 -- setClientTarget的流程

  SurfaceFlinger端的 setClientTarget的流程   11-13 00:47:20.455 224 224 E HwcComposer: stackdump:#00 pc 00086f8f /system/bin/surfaceflinger (android::Hwc2::impl::Composer::setClientTarget(unsigned long long, unsigned int, android::sp<android::GraphicBu

keras调用flow_from_directory()出现“Found 0 images belonging to 2 classes”问题

图像分类时,keras调用flow_from_directory()出现“Found 0 images belonging to 5 classes”问题 代码如下: from tensorflow import keras from keras_preprocessing import image train_datagen = image.ImageDataGenerator( #..... fill_mode = 'nearest', v

MTK平台如何查看modem是否正常

        最近接触了几个MTK平台项目(mt6762s、mt6833、mtk6765、mt6762等),在调试modem 和RF工作过程中,经常需要先判断该平台的modem是否可用。 以mt6833为例: 如下为modem异常,报TX 有问题,说明RF 这块是有问题,需要检查RF 通路配置 [ 21.266002] <2>.(2)[224:ccci_fsm1][cc

K210,yolo,face_mask口罩检测模型训练及其在K210,kd233上部署

前段时间考研,再加上工作,时间很紧,一直没有更新博客,这几天在搞k210的目标检测模型,做个记录,遇到问题可以添加qq522414928或添加微信13473465975,共同学习   首先附上github地址,本人自己改的,绝对好用,只要有数据,就能跑通https://github.com/LiuXinyu12378/yolo-k210-face-mask 也是想在

【leetcode】224. Basic Calculator

Given a string s representing a valid expression, implement a basic calculator to evaluate it, and return the result of the evaluation. Note: You are not allowed to use any built-in function which evaluates strings as mathematical expressions, such a

224. 基本计算器

给你一个字符串表达式 s ,请你实现一个基本计算器来计算并返回它的值。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/basic-calculator 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。 import java.util.Scanner; import java.util.Stack; cla

224_基本计算器

224_基本计算器   package 栈; import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; /** * https://leetcode-cn.com/problems/basic-calculator/ */ /** * 思路:只有加减法,可以把括号全都展开来写,例如 2 - (1 - 3)展开成 2 - 1 + 3。 * -2 +

CNN

稀疏交互 每个输出神经元仅与前一层特定局部区域内的神经元存在权重连接。 假设网络中相邻两层分别具有m个输入和n个输出。全连接网络中的权值参数矩阵为m*n个参数。对于CNN,如果限定每个输出与前一层的神经元连接个数为K,那么该层的参数总量为k*n 物理意义:先学习局部特征,再将局部特

Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recogniton(VGG)

Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recogniton 1. 摘要 ​ 作者调查了卷积网络深度对其在大规模图像识别的准确率上的影响。 ​ 主要贡献是对网络深度增加进行彻底的评估,用一个具有非常小卷积核的网络结构,展示了一个在现有技术配置上的重大提升,可以通

c# 部署onnx模型

1.环境 gpu3060+cuda11.1+vs2019 +Microsoft.ML.OnnxRuntime +SixLabors.ImageSharp  2.代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; // DenseTensor using SixLabors.ImageSharp; // Image, Size

AtCoder Beginner Contest 224

AtCoder Beginner Contest 224 A - Tires 思路分析: 判断最后一个字符即可。 代码如下: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0); string s; cin >> s;

Leetcode16——224.基本计算器

写的第二道hardQAQ菜鸡落泪,感觉写的太复杂了,先写下自己的思路 思路: 直接用中缀表达式计算比较困难,一般先转成后缀表达式后计算 后缀表达式计算参考Leetcode上150.逆波兰表达式求值 中缀表达式转后缀表达式方法: 如果遇到一个数,则输出该数 如果遇到左括号,把左括号入栈 如果遇

深度学习matlab图像分类,手把手教程系列

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《只管去做》读书笔记

只管去做 作者: 邹小强 出版社: 湖南文艺出版社 出版年: 2018-1-1 页数: 224 ISBN: 9787540484026  

TI深度学习(TIDL)--2

1.3.4. 目标文件系统 1.3.4.1. 固件 OpenCL固件包括预封装的DSP TIDL库(带有硬编码内核)和遵循定制加速器模型的EVE TIDL库。OpenCL固件在Linux引导后立即下载到DSP和M4/EVE: - dra7-ipu1-fw.xem4 -> /lib/firmware/dra7-ipu1-fw.xem4.opencl-monitor - dra7-dsp1-fw.xe66 -> /l

宝藏昇腾AI应用推荐!CANN带你体验黑白图像自动上色的快乐~

摘要:属于“你”那边的麦田 天空 河水 骏马 树木……会是什么颜色呢? 黑白与色彩 似乎把时代分割了两半~ 我在这头看见了错乱繁华,琳琅满目,看见快速消长的色彩缤纷。 翻开一张黑白照片 我能看到世代流传的印记,一种历久弥新的美 我能看到但我却又看不到“你”能看到的景色 这看似不

RuntimeError:stack expects each tensor to be equal size,but got [3,224,244] at entry 0 and [1,224,24

     报错原因:没有转换图片格式,不同的图片格式的颜色空间不同 参考: https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/85331493

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224. 基本计算器

224. 基本计算器 题目描述 给你一个字符串表达式 s ,请你实现一个基本计算器来计算并返回它的值。 1 <= s.length <= 3 * 105 s 由数字、'+'、'-'、'('、')'、和 ' ' 组成 s 表示一个有效的表达式 思路分析 ​ 这道题目只考虑加减符号还有括号,不需要考虑乘除的优先级,可以把括号

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