深度学习加载模型
社区干货
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... # 优化模型以适应边缘设备 optimized_model = optimize_for_mobile(model) optimized_model.save("optimized_model.pt") # 在边缘设备上加载和运行优化后的模型 import torch.jit.mobile as mobile o...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 相比于传统的 COW 方式大大降低了特征调研导入的开销。然而 Hudi 在读取时的合并性能不太理想,涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribution of OpenVINO™ Toolkit中的行为识别...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... # 加载诗歌数据 poems = ["云彩飘过山峰间", "夜色映照着江水清", "晨曦照亮大地新", "春风拂面心自静"] # 文本预处理 tokenizer = Tokenizer(num_words=10000, oov_token=" ") tokenizer.fit_on_texts...
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深度学习加载模型-优选内容
深度学习加载模型-相关内容
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 模型进行权重划分,将模型的不同部分或模块的权重进行分类。这可以根据模型结构、层级或其他相关因素进行,确保权重的划分具有合理性和可行性。**初始加载到CPU:** 将整个模型或划分后的部分模块的权重初始加载到C...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Canvas的意义十分巨大,我给予这块产品一个好评,期待以后会迭代的更好! 在实验的初期,可以看到我导入数据集和创建模型的步骤都相当直观,而且Can...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面光带、剥离掉块、疲劳裂纹等这些伤损的各类难例都能进行较好的兼容。有了目标检测算法之后,就可以提...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 通过训练机器学习模型,我们可以实现根据接口定义自动生成对应的API路由、控制器方法以及基本的增删改查逻辑。开发者只需要定义好接口规范,其他核心CRUD代码就可以一键生成,大大提高了效率。例如,定义一个用户管理...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的... 加载数据集```python#2、加载数据集train_dataset_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64)test_dataset_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64)``` 在得到数...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。... 下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需库:```bashpip install torch transformers```2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, Bert...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... **客户端消费**:业务图片加载 SDK ,完成图片下载、解码、展示、访问数据上报一系列操作。客户端上报的数据,经数据上报中心清洗后,会存储到数据仓库,供查询、监测图片的访问性能、错误率等指标使用。**网络分发**...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321227&x-signature=2%2FhPMB9kYnJEAUDWUX1euH9i%2Fd4%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶...
