一、模型输出解析： 设输出图片大小为1280，768，类别个数为2，则yolov5输出的三种特征图，其维度分别为：[1,3,96，160，7]，[1,3,48,80,7]，[1,3,24,40,7]；相当于yolov5模型总共输出（96*160+48*80+24*40）*3=60480个目标框； 其中，[1,3,96,160,7]中1指代输入图像个数为1，3指的是该尺度下的3种anchor，(96,160) 指的是特征图的尺寸，7具体指的是：（center_x,center_y,width,height,obj_conf,class_1_prob，class_2_p
前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。openai/whisper-tinyopenai/whisper-baseopenai/
即使RTX3090有着24GB的RAM，是除了A100之外显存最大的显卡。但使用一块RTX3090依然无法fp32精度训练最小号的LLaMA-6B。估算模型所需的RAM首先，需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的RAM，这在实践中有很重要的参考意义。需要通过估算设置batch_size，设置模型精度，选择微调方法和参数分布方法等。接下来用LLaMA-6B模型为例估算其大致需要的内存。精度对所需内存的影响：fp32精度，一个参数需要32bits,4bytes.fp16精度，一个参数需要16bits,2bytes.int8精度，一个参数需要8bits,1byte.模型需要的RAM大致分三个部分：
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCVDNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下：结论：GPU加速首选TensorRT；CPU加速，单图推理首选OpenVINO，多图并行推理可选择ONNXRuntime;如果需要兼具CPU和GPU推理功能，可选择ONNXRuntime。下一篇内容：【模型部署02】Python实现GoogLeNet在OpenCVDNN、ONNXRuntime、Tens
一、环境配置全是windows下的版本cuda：11.111.411.7三个版本都试过，都是ok的cudnn：8.5.0onnxruntime：1.12.1relase版本onnxruntime-gpu下载完后可以看到里面的头文件和静态库动态库，onnxruntime不需要安装，下载完之后需要把头文件和库文件配置到工程中，下面有具体方法PSD:\tools\onnxruntime-win-x64-gpu-1.12.1>tree/fD:.│CodeSignSummary-e54fd8c5-34c1-462b-a8b2-0761efa3159d.md│GIT_COMMIT_ID│LICENSE│P
SO-VITS-SVC4.0详细安装、训练、推理使用步骤本帮助文档为项目so-vits-svc4.0的详细中文安装、调试、推理教程，您也可以直接选择官方README文档撰写：Sucial点击跳转B站主页写在开头：与3.0版本相比，4.0版本的安装、训练、推理操作更为简单1.环境依赖本项目需要的环境：NVIDIA-CUDAPythonPytorchFFmpeg-Cuda在cmd控制台里输入nvidia-smi.exe以查看显卡驱动版本和对应的cuda版本前往NVIDIA-Developer官网下载与系统对应的Cuda版本以Cuda-11.7版本为例（注：本文下述所有配置均在Cuda-11.7下演
1.本文目的 目前，英特尔®推出了包括了Arc™家族A770，A750在内的多个桌面版本的独立显卡（discreteGraphicProcessingUnit，简称dGPU）供玩家与开发者进行选择。鉴于很多消费者都是初次体验Intel®的独立显卡，在Linux*系统下对于显卡驱动的下载与安装并不熟悉，并且Arc™系列的显卡驱动需要手动安装，所以本文提供了Linux系统下Intel®独立显卡驱动的安装指南以及驱动安装成功的验证方法，并测试了dGPU的推理性能。注:*文中涉及的其它名称及商标属于各自所有者资产。2.Linux系统下英特尔®独立显卡的驱动安装 目前，A
官方代码：GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors 上个月，官方放了个使用onnx推理的ipynb文件，过了几天上去看，官方又给删了，不知道是不是要更新波大的，还好手快保存了一份，这个可以作为备忘，懒得再重新写（不过这得是多懒，都在这码字了不去写代码。。。）不带NMS 先贴代码吧：importcv2importtimeimportrequestsimportr
【人工智能】—贝叶斯网络频率学派vs.贝叶斯学派贝叶斯学派Probability（概率）:独立性/条件独立性：ProbabilityTheory（概率论）:Graphicalmodels（概率图模型）什么是图模型（GraphicalModels）图是什么计算机科学中的图模型：为什么图模型有用？图模型：统一框架图模型在机器学习中的作用：图的方向性：贝叶斯网络举例说明：举例说明：Compactness（紧致性）全局语义局部语义因果链共同原因共同效应构建贝叶斯网络构建贝叶斯网络举例因果方向因果性?贝叶斯网络中的推理推理任务枚举推理枚举推理举例枚举效率不高变量消元精确推理的复杂度举例：朴素贝叶斯模型举
随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT、NewBing、GPT-4等新产品和新技术陆续发布，基础大模型在诸多应用中将发挥日益重要的作用。目前的大语言模型大多是自回归模型。自回归是指模型在输出时往往采用逐词输出的方式，即在输出每个词时，模型需要将之前输出的词作为输入。而这种自回归模式通常在输出时制约着并行加速器的充分利用。在许多应用场景中，大模型的输出常常与一些参考文本有很大的相似性，例如在以下三个常见的场景中：1.检索增强的生成NewBing等检索应用在响应用户输入的内容时，会先返回一些与用户输入相关的信息，然后用语言模型总结检索出的信息，再回答用户输入的内容。在这种场景中，模型的输出往往
