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该部分将网络中的convolution、bias和ReLU层进行融合，调用一个统一的kernel进行处理，让kernel lauch时间减少，实现加速。此外，还会消除一些output未被使用的层、聚合一些相似的参数和相同的源张量。使用混合精度，降低数据的大小，减少计算量。例如：使用FP32、FP16、INT8精度。

Yolov8实现实例分割，从模型转换到tensorrt推理的实现

一言以蔽之，GPU不管是处理图形渲染、数值分析，还是处理AI推理。底层逻辑都是将极为繁重的数学进行任务拆解，化繁为简。然后，利用GPU多流处理器的机制，将大量的运算拆解为一个个小的、简单的运算，并行处理。我们也可以认为一个GPU就是一个集群，里面每个流处理器都是一颗CPU，这样就容易理解了。以上是关于GPU概念、工作原理的简要介绍。说是简单，其实在图形处理方面，还有很多深层次的处理逻辑没有展开，比如像素位置变换、三角原理等等。感兴趣的小伙伴可以深入研究下。

一文搞懂AI人工智能大模型训练、推理、微调

技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。开源了六种大小的基础和聊天模型，即0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B 和 110B，以及 MoE 模型（64个expert）开源了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B（共57B但激活14B）和72B等五种模型。开源了0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B等七种模型。

deepseek最近引起了NLP领域的极大关注，也让大家进一步对MOE架构提起了信心，借此机会整理下MOE的简单知识和对应的大模型。本文的思路是MOE的起源介绍、原理解释、再到现有MOE大模型的整理。

TensorRT-LLM 是一个用于定义大语言模型并构建 TensorRT 引擎的 Python API，以高效地在 NVIDIA GPU 上执行推理。TensorRT-LLM 包含用于创建 Python 和 C++ 运行时以及执行这些 TensorRT 引擎的组件。它还包括一个用于与NVIDIA Triton 推理服务集成的后端（tensorrtllm_backend）；使用 TensorRT-LLM 构建的模型可以在单个 GPU或在具有多个 GPU 的多个节点上执行（（使用张量并行或流水线并行））。

同时，它的接口和文档相对较少，用户可能需要更深入地了解其底层实现和使用方式，这对于初学者来说可能会增加学习和使用的难度。并且 FastTransformer 的生态较小，可用的资源和支持较少，这也会增加使用者在理解和应用 FastTransformer 上的困难。Protobuf是一种轻量级的、高效的数据交换格式，但它在序列化和反序列化大型数据时有一个默认的大小限制。随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。

Transformer由论文提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。在本文中，我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。

onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式，下面整理了两个推理示例，仅供参考。

使用TensorRT进行加速推理时，需要先将onnx格式转化为tensorrt格式，以下是使用C++来进行转化代码以及对应的CMakeLists.txt文件。本文主要为大家详细介绍了如何使用C++将yolov8 onnx格式转化为tensorrt格式,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下。以yolov8为例，使用cmake编译好后会生成build可执行文件，执行以下命令即可等待生成yolov8x.engine文件。

使用 onnxruntime-gpu 进行推理，运行时间久了，显存被拉爆。

在聊Feature Pyramid Networks(FPN)和Region Proposal Networks(RPN)之间先熟悉一下Faster R-CNN的背景。与算法如yolo系列相比，Faster RCNN做为典型的算法最大的区别就在于其先通过RPN找到proposal，在对proposa分类，经历了两个网络。

在介绍RPN前，还要多解释几句基础知识，已经懂的看官老爷跳过就好。对于单通道图像+单卷积核做卷积，第一章中的图3已经展示了；对于多通道图像+多卷积核做卷积，计算方式如下：图5 多通道卷积计算方式如图5，输入有3个通道，同时有2个卷积核。对于每个卷积核，先在输入3个通道分别作卷积，再将3个通道结果加起来得到卷积输出。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！

模型参数在开始时仅同步一次。在向前和向后传递之后,所有GPU之间的梯度都将减小,优化器将更新模型参数。通常,数据集定义了如何处理注释,数据管道定义所有准备数据字典的步骤。由于对象检测中的数据大小可能不同(图像大小,gt bbox大小等),因此我们在MMCV中引入了一种新类型。我们将发布更多组件(backbones, necks, heads) 用于研究的目的。如果我们要实现一些新组件,例如,路径聚合网络中用于实例分段的路径聚合FPN结构(在本节中,我们将介绍训练检测器的主要单元：数据管道,模型和迭代管道。

TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库，支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率，尤其是在嵌入式平台上，所以一般会选择使用C++来做部署。本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型，使用的TensorRT版本为8.4.1.5，如果使用其他版本可能会存在某些函数与本文描述的不一致。另外，使用TensorRT 7会导致YOLOv5的输出结果与期望不一致，请注意。本文以YOLOv5。

yolov8目前不支持单通道图片训练，需要修改后才能支持。

先介绍CUDA是什么：官方定义：CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA。

普通人想要快速掌握AI，需要从基础知识做起，通过实战项目增强实际操作能力，利用网络资源和社区进行自我提升，并选择合适的学习路径进行系统性的学习。同时，持续更新自己的知识库，以跟上AI技术的发展步伐，是确保长期进步的关键。AI的普及和应用已经深入到各行各业，从医疗到金融，再到娱乐和教育，AI正在改变我们的生活。AI是一个快速发展的领域，新的技术和理论不断涌现。参加AI领域的研讨会和工作坊，直接从专家那里获得最新的信息和见解。：通过关注AI领域的专栏和话题，获取最新的技术动态和经验分享。

TorchVision是PyTorch库的一个扩展库，TorchVision拥有计算机视觉中最常见的图像转换功能，还包含计算机视觉神经网络的数据集和模型架构以及常见数据集。它包含数学库、并行算法库、图像和视频库、通信库和深度学习库，可用于各种任务，例如：人脸识别、图像处理、3D图形渲染等。Keras是一个基于Python的开源软件库，对初学者来说特别易用，它允许快速构建神经网络模型，是一个模块化的AI工具箱，计算机视觉工程师可以利用它来快速组装应用、训练模型。因此，对高质量计算机视觉库的需求也相应增加。

以Tesla T4显卡为例。

AI之风盛行，为什么这么说？记得去年参加公司的校园招聘时，在面试的50人中95%的人学校都有人工智能的课程，如python、matlab等，但很少的人从事过具体应用实践，更不必说工程化场景了，由此看出AI的热度。人工智能前景的确很不错，市场也确实很有刚需，但真正要掌握好，真不是照着教科书打个helloworld那么容易。所以说，为了降低门槛，一直想做个工具，实现从数据准备、特征工程、模型训练、到评估的整个过程，也就是常说由多任务组成的pipeline。在一个流程系统中，任务间往往存在复杂的依赖关系，为保

本文整理汇总了Python中cv2.minMaxLoc方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python cv2.minMaxLoc方法的具体用法？Python cv2.minMaxLoc怎么用？Python cv2.minMaxLoc使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块cv2的用法示例。在下文中一共展示了cv2.minMaxLoc方法的22个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将

导言随着深度学习和计算机视觉的快读发展，相关技术已经在诸多领域广泛应用。目标检测（Object Detection）作为图像理解中的重要一环，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。1 什么是目标检测目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和大小。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。首先，我们考虑下如何理解一张图片？根据任务需要，

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安装libboost需要首先安装boost库,如下:linuxsudo apt-get install libboost-all-devmacbrew install libboost-all-dev注：你得安装了brew工具从github克隆库:git clone https://github.com/davisking/dlib.gitbuildcd dlibmkdir build; cd ...

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