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推理(Inference)与预测(Prediction)

在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务，以便找到一个描述自变

【百度飞桨】手写数字识别模型部署Paddle Inference

目录模型开发环境配置加载数据集模型组网模型训练模型训练模型评估、验证模型保存模型部署环境配置代码从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始，快速了解飞桨框架 API 的使用方法。回到顶部模型开发『手写数字识别』是深度学习里的 H

casual inference

因果推断：Matching, Weighting, or Regression? py: casual ml 文档

推理(Inference)与预测(Prediction)

变分推断(Variational Inference)初探

本文从inference问题出发，引出变分推断方法，通过详细的推导和解释讲解了变分推断算法以及其中每个部分的作用，最后介绍了一种最简单的变分推断算法：平均场变分推断。 1. 前言在贝叶斯体系中，推断(inference)指的是利用已知变量推测未知变量的分布，即我们在已经输入变量\(x\)后，如何获得

Image sizes for training and prediction

Image sizes for training and prediction Often, images that you use for training and inference have different heights and widths and different aspect ratios. That fact brings two challenges to a deep learning pipeline: PyTorch requires all images in a bat

pytorch：U-Net基于TensorRT部署

1. 网络训练本项目采用的代码为pytorch-Unet，链接为：GitHub - milesial/Pytorch-UNet: PyTorch implementation of the U-Net for image semantic segmentation with high quality images。该项目是基于原始图像的比例作为最终的输入，这个对于数据集中图像原始图片大小不一致的情

【ECCV2020】Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolation

论文：https://arxiv.org/abs/2003.08866 代码：https://github.com/zdaxie/SpatiallyAdaptiveInference-Detection 这个论文的关键词是动态网络。如下图所示，动态网络目标是可以对简单和困难的样本分别采用不同的网络进行推理。对于简单样本采用小网络，对于困难样本采用大网络，

【ECCV2020】Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolation

PaddlePaddle inference 源码分析（四）

本节介绍预测处理的流程。预测处理流程主要分为3部分，包括准备输入数据、执行、获取输出数据。一、放入输入数据简单的使用方法如下所示： vector<string> input_names = predictor->GetInputNames(); unique_ptr<Tensor> input_t = predictor->GetInputHandle(input_names[0]); i

[论文理解] Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials

Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials Intro 回顾一下经典，文章是早期CNN直接做分割效果不好的情况下，利用条件随机场建模，解决细节分割问题的一篇文章，文章主要贡献是提出了Mean Field Approximation来近似原来的全连接条件随机场，同时提出一个

【Inference】变分推断以及VIEM

在包含隐变量（latent variables）的推断问题中，针对连续性随机变量的情况，隐变量的高维以及被积函数（intergrand）的复杂度使积分（intergration）无法进行。而针对离散型随机变量，隐变量呈指数（exponentially）增长的隐状态使得精确计算的花费过高（prohibitively）。因此人们有了近似推断的想法

轻量级姿态估计技巧总结（2021.11.17更新）收藏

总结目前自己实验过的一些姿态估计的技巧，持续更新，欢迎点赞~ 数据处理&增强篇 1. 正确的归一化将坐标值归一化到(-0.5, 0.5)之间，公式为：由于目标检测的关系，姿态估计的对象大都会在图像的中央，用这样的归一化能很大的加速模型收敛 2. Augmentation by Information Dropping(AI

英伟达TensorRT 8-bit Inference推理

英伟达TensorRT 8-bit Inference推理引论 ● 目标：将FP32 CNN转换为INT8，不会造成显著的精度损失。 ● 原因：Int8 Math具有更高的吞吐量和更低的内存需求。 ● 挑战：INT8的精度和动态范围，明显低于FP32。 ● 解决方案：在将训练模型权权重化为INT8时，及在INT8计算激活时，将信息损失

【我不会用 Triton 系列】Triton Inference Server 简介

Triton Inference Server 定位在接触了一段时间的 Triton 之后，我认为它的定位在于模型服务，即它的主要职责和服务紧密相关，服务中常见的需求它需要做处理。比如 Batching，Sequence，Pipeline 等，再比如模型仓库的管理，模型后端引擎的管理等，还有性能测试工具等。至于模型部署优化，我觉得

人工智能-Project 4: Inference in Bayes Nets（2）

官网项目介绍源码框架下载这次实习是继续上一次Inference in Bayes Nets剩下的问题进行完善 1、实习介绍前面已经介绍过了，就不再重复了 2、问题编码 1、Question 4-Eliminate 在factoropertions.py中实现消除功能。它需要一个Factor和一个变量来消除，并返回一个不包含该变

PaddleInference：config类

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、设置预测模型1.加载预测模型 - 非Combined模型1.1 API定义如下：1.2示例 2.加载预测模型 - 非Combined模型2.1 示例 3.加载预测模型 - Combined模型3.1 API定义如下：3.2 示例：三、使用CPU进行

CS188-pj4-Project 4: Inference in Bayes Nets

1、任务描述　　同 project2 一样，project4 也是要求我们编写代码来控制 pacman 的行动来刷分。　　在这一次的任务中，最初，整个地图是不可见的。　　pacman 需要根据探索到的已知信息来推断地图上的房子哪一个有食物，哪一个是鬼屋。　　最终进入食物屋吃到食物。　　为了从已知

Paddle Inference和Paddle Serving

部署方式服务器端高性能部署：将模型部署在服务器上，利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务。模型服务化部署：将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端，用户通过客户端请求发送需要推理的输入内容，服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户。移动端部署：将模型部署在

Should Graph Convolution Trust Neighbors? A Simple Causal Inference Method

摘要：最近对图卷积网络(GCNs)的研究揭示了局部自适应的有用性，它使调整邻居对目标节点表示的贡献成为可能。现有的工作通常通过引入一个额外的模块，如图注意力，它学习邻居节点的权重，去实现局部自适应。然而，这种方法在实际中效率不好，因为拟合训练数据并不一定会导致合理的局部自

Neural Network Compression Framework for fast model inference

论文背景文章地址代码地址 Alexander Kozlov Ivan Lazarevich Vasily Shamporov Nikolay Lyalyushkin Yury Gorbachev intel 名字看起来都是俄罗斯人期刊/会议: CVPR 2020 Abstract 基于pytorch框架, 可以提供quantization, sparsity, filter pruning and binarization等

论文笔记：Accurate Causal Inference on Discrete Data

小白准备讨论班而看的论文，《Causality for Machine Learning》太长了有空再看着玩吧。惯例先上文献：K. Budhathoki and J. Vreeken, "Accurate Causal Inference on Discrete Data," 2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2018, pp. 881-886, doi: 10.11

Chapter 9 (Classical Statistical Inference): Classical Parameter Estimation (经典参数估计)

本文为 I n t r o d u c t

TVM性能评估分析（五）

TVM性能评估分析（五） Figure 3. A futher speed up with operator fusion Table 1. Performance issue of cuBLAS’ batch matmul Table 2. Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 G