PyTorch Release Notesintegration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform0 码力 | 365 页 | 2.94 MB | 1 年前3
QCon北京2018-《未来都市--智慧城市与基于深度学习的机器视觉》-陈宇恒• 为什么用Go - 比起C++,更易于实践各种并发模式 - 比起Java,更加简洁,更易于与C/C++交互 - 比起脚本语言,类型和内存安全,保证重构效率与产品质量 - 完善的配套工具,如go test, gofmt, go lint, race-detector Go语言在高性能系统中的实践经验 • Go在开发高性能应用上也有一些不足, 对比C++: - 无法直接控制操作系统线程,CUDA0 码力 | 23 页 | 9.26 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-01机器学习-引言Python模块-NumPy ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库,包括: 1、一个强大的N维数组对象Array; 2、比较成熟的(广播)函数库; 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、 据类型、 矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些 本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。 60 Python模块-NumPy 切片 61 Python模块-NumPy 广播 62 Python模块-Pandas ⚫Pandas0 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言Python模块-NumPy ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库,包括: 1、一个强大的N维数组对象Array; 2、比较成熟的(广播)函数库; 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、 据类型、 矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些 本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。 61 Python模块-NumPy 切片 62 Python模块-NumPy 广播 63 Python模块-Pandas ⚫Pandas0 码力 | 80 页 | 5.38 MB | 1 年前3
AI大模型千问 qwen 中文文档现在,你可以选择流式模式或非流式模式与 Qwen1.5 进行对话。继续阅读文档,并尝试探索模型推理的更多 高级用法!” 1.4 llama.cpp llama.cpp 是一个 C++ 库,用于简化 LLM 推理的设置。它使得在本地机器上运行 Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现,不依赖任何外部库,并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外,它还提供了 2、3、4、5、6 以及0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前3
亚马逊AWSAI Services Overviewby Joseph Paul Cohen, demo on Nexus 4 Fit the core library with all dependencies into a single C++ source file Easy to compile on … Amalgamation Runs in browser with Javascript0 码力 | 56 页 | 4.97 MB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-numpy使用总结型、矢量处 理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大 型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore, NASA 用其处理一些本来使用 C++,Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 NumPy是什么? 6 标准的Python中用list(列表)保存值,可以当做数组使用,但因为列表 中的元素可以是任何对象,所以浪费了CPU运算时间和内存。0 码力 | 49 页 | 1.52 MB | 1 年前3
PyTorch OpenVINO 开发实战系列教程第一篇的压缩、量化、服务器端云化部署、推理端 SDK 支持等方面 Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面,Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java 主流编程语言, 目前已经支持 Linux、Windows、MacOS 等主流的操作系统、 同时全面支持 Android 与 iOS 移动端部署。 在版本发布管理方面,Pytorch0 码力 | 13 页 | 5.99 MB | 1 年前3
《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 2 - Compression Techniquesin the python language. Naturally, it is possible to use other languages (like Java for Android or C++ for iOS and other platforms) for inference. The authoritative guide for TFLite inference is available0 码力 | 33 页 | 1.96 MB | 1 年前3
keras tutorialcomputing. CNTK is deep learning framework developed by Microsoft. It uses libraries such as Python, C#, C++ or standalone machine learning toolkits. Theano and TensorFlow are very powerful libraries but difficult0 码力 | 98 页 | 1.57 MB | 1 年前3
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