Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 workflow 一. 准备模型 Paddle L...

Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 workflow 一. 准备模型 Paddle L...

Going Back to Imagenette Going Back to Imagenette It’s going to be tough to judge any improvements we make to our models when we are already at an accuracy that is as high as w...

Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 一. 准备模型 Paddle-Lite框架直接支...

Introduction to Katib Beta Hyperparameters and hyperparameter tuning Neural architecture search Alpha version Katib interfaces Katib concepts Experiment Suggestion Trial W...

多进程的最佳实践 共享 CUDA 向量 最佳实践和提示 避免和抵制死锁 重用经过队列的缓冲区 异步多进程训练 (例如 Hogwild) Hogwild 多进程的最佳实践 译者：@冯斐 校对者：@Twinkle torch.multiprocessing 是 Python 中 multiprocessing 模块的替代...

多进程最佳实践 共享CUDA张量 最佳实践和提示 避免和抵制死锁 重用经过队列的缓冲区 异步多进程训练(例如Hogwild） Hogwild 多进程最佳实践 torch.multiprocessing 是Pythonmultiprocessing 的替代品。它支持完全相同的操作，但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue...

多进程最佳实践 共享 CUDA 张量 最佳实践和提示 避免和处理死锁 通过 Queue 传递重用缓存 异步多进程训练(如Hogwild） Hogwild 多进程最佳实践 译者：cvley torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作...

1. 数据集 1.1 数据准备 1.2 数据加载 2. 模型定义 3. 模型训练 4. 结果 参考文献 目标检测是计算机视觉的一项重要任务，本教程使用JITTOR 框架参考 [1]实现了SSD 目标检测模型[2]。 SSD论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 完整代码：https://git...

Layers Basic manipulations and resize module [source] class Identity [source] class Lambda [source] class PartialLambda [source] class Flatten [source] class V...