- 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。本演讲的目的是为你提供一份导航图：为你讲解一个「支持自动微分的张量库」的基本概念结构，并为你提供一些能帮你在代码库中寻路的工具和技巧。我预设你之前已经写过一... 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。本演讲的目的是为你提供一份导航图：为你讲解一个「支持自动微分的张量库」的基本概念结构，并为你提供一些能帮你在代码库中寻路的工具和技巧。我预设你之前已经写过一...
- 本文的目的是尽可能地用简洁的语言介绍 Python 编程语言的所有关键技术点，以帮助初学者能够使用任何 Python 库或实现自己的 Python 包。此外，本文还将重点介绍一些 Python 使用者经常查询的热门问题。下面，让我们开始吧。 本文的目的是尽可能地用简洁的语言介绍 Python 编程语言的所有关键技术点，以帮助初学者能够使用任何 Python 库或实现自己的 Python 包。此外，本文还将重点介绍一些 Python 使用者经常查询的热门问题。下面，让我们开始吧。
- 本文介绍17年图森的文章Neuron Selectivity Transfer，对Attention 和Gram矩阵作一总结；以及使用CGANs来作KD的方法；然后介绍一下KD用于非模型压缩目的互相学习（Mutual Learning）和再生网络（Born Again NN）。 本文介绍17年图森的文章Neuron Selectivity Transfer，对Attention 和Gram矩阵作一总结；以及使用CGANs来作KD的方法；然后介绍一下KD用于非模型压缩目的互相学习（Mutual Learning）和再生网络（Born Again NN）。
- ModelArts 是华为全栈全场景 AI 解决方案面向用户和开发者的门户，作为一站式 AI 开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端 - 边 - 云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是华为全栈全场景 AI 解决方案面向用户和开发者的门户，作为一站式 AI 开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端 - 边 - 云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。
- 近期有机会学习了华为云AI开发平台ModelArts,了解到这是一个面向AI开发者的一站式开发平台，涉及到数据准备和标注，模型训练，部署为上线为在线服务，测试服务等开发全流程。针对不同的开发者有上手快，简便易学，由浅入深熟悉AI开发流程等优点，降低了AI开发难度和门槛，同时也能极大地提升对AI开发感兴趣的初学者的学习热情。针对不同经验的使用人群，ModelArts提供了多种使用方式。业务开发... 近期有机会学习了华为云AI开发平台ModelArts,了解到这是一个面向AI开发者的一站式开发平台，涉及到数据准备和标注，模型训练，部署为上线为在线服务，测试服务等开发全流程。针对不同的开发者有上手快，简便易学，由浅入深熟悉AI开发流程等优点，降低了AI开发难度和门槛，同时也能极大地提升对AI开发感兴趣的初学者的学习热情。针对不同经验的使用人群，ModelArts提供了多种使用方式。业务开发...
- 本文将详细介绍Yolov3的网络结构相关内容。 本文将详细介绍Yolov3的网络结构相关内容。
- YOLOv1 Training-LOSS详细解读LOSS函数的意义 loss函数（损失函数），是决定网络学习质量的关键。Loss函数的作用就是描述模型的预测值与真实值之间的差距大小。寻找一个标准帮助训练机制随时优化参数，以便于找到网络的最高精度下的参数。Loss函数就是指导模型在训练过程中朝着收敛的方向前进。YOLOv1中LOSS函数的内容LOSS函数详解LOSS函数由三部分组成，分别是：... YOLOv1 Training-LOSS详细解读LOSS函数的意义 loss函数（损失函数），是决定网络学习质量的关键。Loss函数的作用就是描述模型的预测值与真实值之间的差距大小。寻找一个标准帮助训练机制随时优化参数，以便于找到网络的最高精度下的参数。Loss函数就是指导模型在训练过程中朝着收敛的方向前进。YOLOv1中LOSS函数的内容LOSS函数详解LOSS函数由三部分组成，分别是：...
- YOLO发展历程及网络架构通俗解读 YOLO算法的优点从算法原理来说实现起来非常容易，当前很多算法均可做物体检测，但他们消耗的资源过多，一些嵌入设备无法达到要求。在大型项目中应用广泛，速度快，可实时行为检测视频，而不仅仅为图片。yolo创造性的提出了one-stage，解决了传统two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点。将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO算法发... YOLO发展历程及网络架构通俗解读 YOLO算法的优点从算法原理来说实现起来非常容易，当前很多算法均可做物体检测，但他们消耗的资源过多，一些嵌入设备无法达到要求。在大型项目中应用广泛，速度快，可实时行为检测视频，而不仅仅为图片。yolo创造性的提出了one-stage，解决了传统two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点。将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO算法发...
- 本文是我在B站发布的大话神经网络视频的后续，大话神经网络讲的是如何手撸深度神经网络。鉴于大家对这个话题的喜爱，我又录制一个关于图片分类神经网络的视频。视频中首先用Tensorflow实现了图片分类神经网络，然后用ModelArts实现零代码的图片分类网络。本文包含视频所有资源，并且用图文详细描述了ModelArts做图片分类网络的过程。 本文是我在B站发布的大话神经网络视频的后续，大话神经网络讲的是如何手撸深度神经网络。鉴于大家对这个话题的喜爱，我又录制一个关于图片分类神经网络的视频。视频中首先用Tensorflow实现了图片分类神经网络，然后用ModelArts实现零代码的图片分类网络。本文包含视频所有资源，并且用图文详细描述了ModelArts做图片分类网络的过程。
- 难例挖掘助力ModelArts AI开发平台完成全流程闭环 1. 模型维护的必要性在实际的业务场景过程中，由于场景的不断丰富变化以及业务场景精度要求，往往需要不断的进行优化。在将模型部署到生产环境中之后，随着时间的推移，现实世界中的数据开始与用于训练模型的数据有所差异，导致模型质量出现偏差，并最终导致模型准确性降低。例如，日新月异的经济条件可能会推动新利率出台，从而影响购房预测。... 难例挖掘助力ModelArts AI开发平台完成全流程闭环 1. 模型维护的必要性在实际的业务场景过程中，由于场景的不断丰富变化以及业务场景精度要求，往往需要不断的进行优化。在将模型部署到生产环境中之后，随着时间的推移，现实世界中的数据开始与用于训练模型的数据有所差异，导致模型质量出现偏差，并最终导致模型准确性降低。例如，日新月异的经济条件可能会推动新利率出台，从而影响购房预测。...
- 鉴于广大开发者在模型迁移到Ascend 310处理器过程中遇到诸多模型性能瓶颈，导致应用受限。本文主要内容涉及模型性能分析工具、分析思路、提升模型性能的解决方案，旨在帮助大家更好的利用我司产品，将模型性能调到最优，提高产品竞争力。由于能力及资源有限，文中不妥之处恳请广大读者批评指正及补充。 昇腾310处理器由DVPP、Ctrl CPU、AI CPU、AI Core等组成。AI ... 鉴于广大开发者在模型迁移到Ascend 310处理器过程中遇到诸多模型性能瓶颈，导致应用受限。本文主要内容涉及模型性能分析工具、分析思路、提升模型性能的解决方案，旨在帮助大家更好的利用我司产品，将模型性能调到最优，提高产品竞争力。由于能力及资源有限，文中不妥之处恳请广大读者批评指正及补充。 昇腾310处理器由DVPP、Ctrl CPU、AI CPU、AI Core等组成。AI ...
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- 作为实际使用ModelArts的企业用户，训练出来的模型最终应用于实际场景产生价值则需要部署，接下来总结了ModelArts的各种部署方式以及其槽点 一.训练作业或者用户用线下资源训练的模型（1）用户自行部署：训练作业的最终模型是输出到用户的OBS目录，用户可根据需求下载下来自行部署（2）部署在线服务：需要在模型管理模块先导入模型，导入成功后可在模型管理界面和在部署上线界面部署成在线服务。该... 作为实际使用ModelArts的企业用户，训练出来的模型最终应用于实际场景产生价值则需要部署，接下来总结了ModelArts的各种部署方式以及其槽点 一.训练作业或者用户用线下资源训练的模型（1）用户自行部署：训练作业的最终模型是输出到用户的OBS目录，用户可根据需求下载下来自行部署（2）部署在线服务：需要在模型管理模块先导入模型，导入成功后可在模型管理界面和在部署上线界面部署成在线服务。该...
- ModelArts + Atlas 200 DK端云协同开发----实现行人检测Demo。在ModelArts上训练行人检测模型，得到.pb模型，在MindStudio完成转换，并部署到Atlas 200 DK，完成端到端的行人检测流程（附完成Demo代码和最终效果视频）。 ModelArts + Atlas 200 DK端云协同开发----实现行人检测Demo。在ModelArts上训练行人检测模型，得到.pb模型，在MindStudio完成转换，并部署到Atlas 200 DK，完成端到端的行人检测流程（附完成Demo代码和最终效果视频）。
- 对于一些数学算子，常常采用泰勒级数用无限项连加式来拟合，这些相加的项由函数在某一点的导数求得，通过函数在自变量零点的导数求得的泰勒级数又叫做麦克劳林级数。在数学上，对于一个在实数或复数邻域上，以实数作为变量或以复数作为变量、无穷可微的函数f(x)，它的泰勒级数是以下这种形式的幂级数：这里，表示n的阶乘，而表示函数在点处的n阶导数。对于函数f(x)，虽然它们的展开式会收敛，但函数与其泰勒级数也... 对于一些数学算子，常常采用泰勒级数用无限项连加式来拟合，这些相加的项由函数在某一点的导数求得，通过函数在自变量零点的导数求得的泰勒级数又叫做麦克劳林级数。在数学上，对于一个在实数或复数邻域上，以实数作为变量或以复数作为变量、无穷可微的函数f(x)，它的泰勒级数是以下这种形式的幂级数：这里，表示n的阶乘，而表示函数在点处的n阶导数。对于函数f(x)，虽然它们的展开式会收敛，但函数与其泰勒级数也...
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