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KFServing Beta Install with Kubeflow Examples Deploy models with out-of-the-box model servers Deploy models with custom model servers Deploy models on GPU Autoscaling and Rol...

MNNConvert 编译模型转换工具(gcc>=4.9) 模型转换的使用 tensorflow/ONNX/tflite caffe MNN 查看版本号 MNNDump2Json Pytorch 模型转换 MNNConvert 编译模型转换工具(gcc>=4.9) 首先需要安装protobuf(3.0以上) # MacOS ...

Overview Multi-framework serving with KFServing or Seldon Core TensorFlow Serving NVIDIA Triton Inference Server BentoML Overview Model serving overview Kubeflow supports ...

Questionnaire Further Research Questionnaire What is a “hook” in PyTorch? Which layer does CAM use the outputs of? Why does CAM require a hook? Look at the source code of the...

使用自定义C ++算延伸TorchScript 实施自定义操作员在C ++ 注册运营商定制与TorchScript 构建自定义操作 与CMake的构建 在Python使用TorchScript运营商定制 使用自定义操作与跟踪 使用自定义操作与脚本 在C使用自定义TorchScript算++ 结论 附录A：建筑运营商定制的更多方法 与JIT编...

引言 引言 在这部分，您将了解 MegEngine 的基础概念和基本使用方法。 为了学习这部分内容，您需要： 根据 安装说明 成功安装 MegEngine。 具备 Python 和 NumPy 的基础知识。 您不需要： 了解其它的深度学习框架，如 PyTorch。 具备机器学习和深度神经网络的背景知识。 这部分...

2.2 数据操作 2.2.1 创建Tensor 2.2.2 操作 算术操作 索引 改变形状 线性代数 2.2.3 广播机制 2.2.4 运算的内存开销 2.2.5 Tensor和NumPy相互转换 Tensor转NumPy NumPy数组转Tensor 2.2.6 Tensor on GPU 2.2 数据操作 在深度学习中，我...

torchaudio教程 打开数据集 从Kaldi迁移到Torchaudio 结论 torchaudio教程 译者：片刻 校验：片刻 PyTorch是一个开源深度学习平台，提供了从研究原型到具有GPU支持的生产部署的无缝路径。 解决机器学习问题的巨大努力在于数据准备。torchaudio利用PyTorch的GPU支持，并提供许多...

3.3 线性回归的简洁实现 3.3.1 生成数据集 3.3.2 读取数据 3.3.3 定义模型 3.3.4 初始化模型参数 3.3.5 定义损失函数 3.3.6 定义优化算法 3.3.7 训练模型 小结 3.3 线性回归的简洁实现 随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越便利。实践中，我们通常可以用比上一节更简洁的代码来实现...