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深度学习入门基于python

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

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GPU推理服务性能优化之路

包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(mW)级别甚至更低... 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_...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,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,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...

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深度学习入门基于python-优选内容

GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
预置镜像列表
相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、conda 和 apt 使用国内镜像源。 该镜像体积较小,适合作为基础镜像或是在轻量级任务中使用。 CUDA平台提供的 CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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GPU推理服务性能优化之路
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我的深度学习项目经验分享|社区征文

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徒手体验卷积运算的全过程|社区征文

## 前言前置知识:Python基础知识,因为本文主要以Python的角度来介绍卷积运算### 对卷积的理解在学习卷积运算之前,我们先来了解什么是卷积运算?卷积运算 **(Convolution)** 是信号处理和图像处理领域中的重... 卷积运算是深度学习算法中最核心、最基础的概念,参与运算的通常为高维数组(如四维)。但是对于初学者来说,很难直接轻松理解高维数组的卷积运算,因此我们先从卷积运算的最简单的一维开始体验,再逐步增加维度,最终完全...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... 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...

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边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... python复制代码```3. 数据分析在边缘服务器层,使用数据分析算法对处理后的数据进行深入分析,提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split fr...

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... Iceberg 提供了对 Python API 的支持,这对于算法工程师来说是一个很重要的优势。 综上,Apache Hudi 和 Apache Iceberg 都是基于数据湖的新兴样本存储方案,各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存...

一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文

老猿想学习一下 Python,4 月入住国内某程序员汇聚的知名技术博客,开启了老猿学习 Python 并分享学习体会之路,先是 Python 基础,接着是 Python 爬虫,然后是 Python 图像界面开发的 PyQt,再接着是 Python 的音视频剪辑 Moviepy,前后花费了 1 年半左右的时间,这期间发布了近 1000 篇博客,当然有灌水的内容,也有精华的文章,都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识...

官方模型概览

人脸检测-01-FaceNet-TRT TensorRT 物体检测 一种基于 NVIDIA FaceNet 模型的人脸检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位人脸的位置,实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。 YOLOX-Tiny-Python-后处理 Python 其他 模型组合(即自定义的 Ens...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

那是我第一次从学长口中听说到Python,和大多数理科生一样,我不喜欢去写东西,从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我,语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时... TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a97aad2c5af64...

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... ```python#1、准备数据集train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=Ture)test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("....

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