这是一个很长的镜头,如果您认为问题太局部化,请投票结束.我搜索了caffe2 github存储库,打开了一个问题同样的问题,在caffe2_ccp_tutorials存储库中打开了另一个问题,因为它的作者似乎最了解它,阅读caffe2 :: Tensor和caffe2 :: CUDAContext上的doxygen文档,甚至通过caffe2 源代码,特别是tensor.h,context_gpu.h和context_gpu.cc.
我知道目前caffe2不允许将设备内存复制到张量.我愿意扩展库并执行拉取请求以实现此目的.我背后的原因是我使用cv::cuda::*在设备内存上运行的方法进行所有图像预处理,因此我认为在gpu上进行预处理显然是一个问题,只是将结果下载到主机上,然后让它从主机重新上传到网络.
看看Tensor<Context>我的构造函数,我可以看到
template<class SrcContext , class ContextForCopy >
Tensor (const Tensor< SrcContext > &src, ContextForCopy *context)
可能会实现我想要的,但我不知道如何设置<ContextForCopy>然后用它来构建.
此外,我看到我可以用正确的尺寸构造Tensor,然后可以使用
template <typename T>
T* mutable_data()
我可以分配/复制数据.数据本身存储在std::vector<cv::cuda::GpuMat,因此我将不得不迭代它,然后使用cuda::PtrStepSz或cuda::PtrStep访问底层设备分配的数据.这是我需要复制/分配到的相同数据caffe2::Tensor<CUDAContext>.
我一直试图找出内部Tensor<CPUContext>被复制的内容,Tensor<CUDAContext>因为我已经看过它的例子,但我无法弄明白,尽管我认为使用的方法是CopyFrom.如上所述的常见示例,从CPU复制到GPU:
TensorCPU tensor_cpu(...);
TensorCUDA tensor_cuda = workspace.CreateBlob("input")->GetMutable<TensorCUDA>();
tensor_cuda->ResizeLike(tensor_cpu); …我有一个训练有素的PyTorch模型,我现在想用ONNX导出到Caffe2.这部分看起来相当简单并且有很好的记录 但是,我现在想要将该模型"加载"到Java程序中,以便在我的程序中执行预测(Flink流应用程序).做这个的最好方式是什么？我无法在网站上找到任何描述如何执行此操作的文档.
当主机具有多个核心时，我无法在docker中的模型上运行推理。通过PyTorch 1.0 ONNX导出器导出模型：
torch.onnx.export(pytorch_net, dummyseq, ONNX_MODEL_PATH)
使用单核启动模型服务器（包装在Flask中）可获得可接受的性能（cpuset将进程固定到特定的cpus） docker run --rm -p 8081:8080 --cpus 0.5 --cpuset-cpus 0 my_container
来自的回应 ab -c 1 -n 1000 http://0.0.0.0:8081/predict\?itemids\=5,100
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 5
66% 5
75% 5
80% 5
90% 7
95% 46
98% 48
99% 49
但是，将其固定到四个内核，对于相同的ab-call来说，将提供完全不同的统计信息 docker run --rm -p 8081:8080 --cpus 0.5 --cpuset-cpus 0,1,2,3 my_container
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 9
66% 12
75% 14
80% 18
90% …我想将pix2pix Image转换为使用nngraph构建的图像转换模型(https://github.com/phillipi/pix2pix).
当我尝试使用torch to caffe工具将其转换为caffe模型时(https://github.com/facebook/fb-caffe-exts#torch2caffe)我收到错误"unknown class nn.gModule".
我还尝试通过torch.utils.serialization中的load_lua在pytorch中加载火炬模型,在那里我得到类似的错误.
因为,转换似乎不支持nngraph.有没有办法将nngraph模型转换为nn模型而无需重写或重新训练？接下来,我想将pix2pix模型转换为各种格式,如caffe,caffe2,coreML等,以测试移动环境中的性能.
谢谢
我是r-cnn的新手。
面膜r-cnn纸上有术语AP，AP50，AP75。50、75是小的后缀，对不起，我不能缩小它的大小。无论如何，论文说它是超过IOU阈值的平均值。对于AP50，仅对与地面真实性进行比较的区域中超过50％的候选者进行计数，对于AP75，仅对75％的区域中的候选者进行计数。那么什么是空AP？我知道AP使用70％IoU阈值，但事实并非如此。因为只有AP比AP75低。
此外，还有其他一些我不太理解的术语。它们是AP，M，L。我知道它们的意思是小，中，大。然后有什么标准可以确定它们有多大。只是说小，中，大让我有些困惑。
提前致谢！
我现在正在努力解决这个错误几天,我不知道如何解决这个问题.这是我尝试从Caffe2包导入核心模块时遇到的错误.
from caffe2.python import core
AttributeError: module 'caffe2.python._import_c_extension' has no attribute 'get_cudnn_version'
我在Google上搜索了很多,但找不到任何可以解决这个问题的答案.有人知道如何解决这个问题吗？
似乎有几种方法可以在 iOS 上运行 Pytorch 模型。
上述方法有什么区别？为什么人们使用 caffe2 或需要模型格式转换的 Core-ml (.mlmodel)，而不是 LibTorch？
我在安装Caffe2时遇到错误.在成功构建之后,在sudo make install步骤中,它会抛出错误,因为#error Caffe2要求Eigen至少为3.3.0