自己トレーニング Pytorch モデルは OpenVINO を使用して最適化され、AIxBoard™ にデプロイされます - コードワールド

自己トレーニング Pytorch モデルは OpenVINO を使用して最適化され、AIxBoard™ にデプロイされます

情報 2023-06-05 02:37:29 訪問数: null

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転載: blog.csdn.net/gc5r8w07u/article/details/130843595

自己トレーニング Pytorch モデルは OpenVINO を使用して最適化され、AIxBoard™ にデプロイされます

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Pytorch のカスタム (変更された) モデルは、事前トレーニングモデルパラメーターの必要な部分をロードしてフリーズします。

パドルライトはpytorchで訓練されたモデルを使用します

openvino：yolov3はtenserflowモデルに変換され、次にopenvinoモデルに変換され、1世代のニューラルコンピューティングスティックで加速されます。その後、yolo3前編がRaspberry Pi 3b + plus NCSプラットフォームに実装されました。

pytorchは、一般的に使用されるプラグアンドプレイモジュールをいくつか実装しています（長期更新）

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【PyTorchを深く理解する】PyTorchモデルのデプロイメント：トレーニングから本番まで

vue07 ---- axios、JSONPプラグインが使用する最適化するには、データを最適化し、フィルタデータは、サイドバーをハイライト表示するリストを、サイドバーコントロールリストがスクロールし、ハイライト表示されている文字のサイドバーにスクロールをクリックし、ジャンプに右のサイドバーをクリックして、埋め込まれましたリストから詳細にルーチン

教育における人工知能の応用 pytorch フレームワークに基づく 1 モデルトレーニング。数学トピックグラフィックスのインテリジェントな分類に使用されます。

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PointNet でトレーニングされた pth モデルを onnx モデルに変換し、C++ onnxruntime フレームワークに基づいて推論してデプロイします。

jeesite4.0が最適化エンジンを使用する場合、テンプレートに渡される変数は同じタイプであると想定されます。そうでない場合は、ディレクティブ動的変数を使用してください

onnxとmnnでpytorchによってトレーニングされたモデルの使用（python + cpp呼び出し）

プロンプト - 「デザインプロンプトテンプレート: 少ないデータを使用して事前トレーニングされたモデルの優れたパフォーマンスを実現し、フューショットタスクとゼロショットタスクを支援します」

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バグ記録 - nn.Parameter() パラメータは更新されません、重み変数は損失自己学習に従って更新されません、pytorch モデルのカスタムパラメータは更新されません、ネットワーク勾配はなし、パラメータは更新されません、テンソルパラメータには勾配がありますが、更新されていない

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