1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG)是受DeepQ-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解DDPG的关键组成部分是ReplayBufferActor-CriticneuralnetworkExplorationNoiseTargetnetworkSoftTargetUpdatesforTargetNetwork下面我们一个一个来逐步实现：ReplayBufferDDPG使用ReplayBuffer存储通过探索环境采样的过程和奖励(Sₜ
深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG)是受DeepQ-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解DDPG的关键组成部分是ReplayBufferActor-CriticneuralnetworkExplorationNoiseTargetnetworkSoftTargetUpdatesforTargetNetwork下面我们一个一个来逐步实现：ReplayBufferDDPG使用ReplayBuffer存储通过探索环境采样的过程和奖励(Sₜ
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
今天实践一个小功能，完成pytorch读取文件夹中的wav语音文件来迭代输出，作为神经网络的数据集dataset。再前期使用tensorflow来读取大量wav文件时发现要自己封装，过程较为复杂，接口也较为乱，转到pytorch后发现框架更加pythonic。 在pytorch中，提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用torch.utils.data.Dataset与Dataloader组合得到数据迭代器。在每次训练时，利用这个迭代器输出每一个batch数据，并能在输出时对数据进行相应的预处理或数据增强操作。 torch.utils.data.Dataset：所有的类都应该是此类
在训练神经网络时我们可能会同时使用多个dataloader，则需要在原来的enumerate(dataloader)上加入zip函数：fori,datainenumerate(zip(dataloader1,dataloader2)):pass此时，data是一个(2,2)的元组，第一行是dataloader1的data和label，第二行是dataloader2的data和label。另外，dataloader1和dataloader2的大小很有可能不一样，即len(dataloader1)!=len(dataloader2)，则它会以数量最少的那个dataloader为标准停止，例如len
今天实践一个小功能，完成pytorch读取文件夹中的wav语音文件来迭代输出，作为神经网络的数据集dataset。再前期使用tensorflow来读取大量wav文件时发现要自己封装，过程较为复杂，接口也较为乱，转到pytorch后发现框架更加pythonic。 在pytorch中，提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用torch.utils.data.Dataset与Dataloader组合得到数据迭代器。在每次训练时，利用这个迭代器输出每一个batch数据，并能在输出时对数据进行相应的预处理或数据增强操作。 torch.utils.data.Dataset：所有的类都应该是此类
在训练神经网络时我们可能会同时使用多个dataloader，则需要在原来的enumerate(dataloader)上加入zip函数：fori,datainenumerate(zip(dataloader1,dataloader2)):pass此时，data是一个(2,2)的元组，第一行是dataloader1的data和label，第二行是dataloader2的data和label。另外，dataloader1和dataloader2的大小很有可能不一样，即len(dataloader1)!=len(dataloader2)，则它会以数量最少的那个dataloader为标准停止，例如len
本文首发自【简书】作者【西北小生_】的博客，转载请私聊作者！图1CAM实现示意图一、什么是CAM？CAM的全称是ClassActivationMapping或ClassActivationMap，即类激活映射或类激活图。论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》发现了CNN分类模型的一个有趣的现象：CNN的最后一层卷积输出的特征图，对其通道进行加权叠加后，其激活值（ReLU激活后的非零值）所在的区域，即为图像中的物体所在区域。而将这一叠加后的单通道特征图覆盖到输入图像上，即可高亮图像中物体所在位置区域。如图1中的输入图像和输出图像
