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torch.onnx
torch.onnx 示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型 局限 支持的运算符 Functions torch.onnx 译者：@Haofan Wang 校对者：@aleczhang torch.onnx 模块可以将模型导出成 ONNX IR 形式.被导出的模型可以通过 ONNX 库被重新导入, 然后转... -
可选: 数据并行
可选: 数据并行 导入和参数 伪数据集 简单模型 创建模型和 DataParallel 运行模型 结果 2 GPUs 3 GPUs 8 GPUs 总结 可选: 数据并行 译者：@小王子 校对者：@李子文 作者 : Sung Kim 和 Jenny Kang 在这个教程中, 我们将会学习如何在多个GPU上使用 D... -
FAQ
FAQ Questions Common issues FAQ Below is a list of frequently asked questions and common issues encountered. Questions Question What models are recommended? Answer S... -
4.5 读取和存储
4.5 读取和存储 4.5.1 读写Tensor 4.5.2 读写模型 4.5.2.1 state_dict 4.5.2.2 保存和加载模型 1. 保存和加载state_dict(推荐方式) 2. 保存和加载整个模型 小结 4.5 读取和存储 到目前为止，我们介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时... -
模型转换工具 X2Paddle
模型转换工具 X2Paddle 安装 使用 Caffe TensorFlow ONNX 转换结果说明 问题反馈 模型转换工具 X2Paddle X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0；tensorflow 1.x，推荐1.4.0；ONNX 1.6... -
torch.onnx
torch.onnx 示例：从PyTorch到Caffe2的端到端的AlexNet 限制与不足 支持的运算函数 torch.onnx功能 参数： 译者署名 torch.onnx torch.onnx 模块包含将模型导出为ONNX IR 格式的功能。这些模型可以加载ONNX 库，然后转换为在其他深度学习框架上运行的模型。 示例：从P... -
Creating your own embedding function
Creating your own embedding function Example Implementation Creating your own embedding function from chromadb . api . types import ( Documents , ... -
ML ONNX
MLOnnx Example Methods __call__(model, task='default', output=None, opset=12) MLOnnx Exports a traditional machine learning model (i.e. scikit-learn) to ONNX. Example S... -
Overview
Overview Multi-framework serving with KFServing or Seldon Core TensorFlow Serving NVIDIA TensorRT Inference Server Overview Model serving overview Kubeflow supports two mod...