课程分享——TensorRT 加速深度学习模型详解，附代码、文档、工具，完整版视频教程下载。 本课程讲解了英伟达TensoRT在加速深度学习模型中的应用，在本课程中，不仅授之以“渔”，而且授之以鱼，在讲解使用方法的基础上，最终完成一个统一的推理引擎和一个统一模型转换工具，可以把tf, caffe和onnx模型通过配置文件转换为TensorRT模型，并使用推理引擎进行加速。同时在Int8量化中给大家讲解了如和进行Int8量化，并赠送了我自己开发的一个手工读取和修改量化表的工具。在课程中给大家讲解了性能优化和如何避免各种坑。使得开发后的工具可以直接在工程部署中应用。 课程目录： 第1章：课程简介和TensorRT简介 第2章：推理引擎的开发 第3章：小试牛刀-python转换TRT并测试推理引擎 第4章：统一转换工具的开发 第5章：推理引擎的优化 第6章：关于Int8量化 第7章：关于windows版本的移植说明

自然语言处理-用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

图片字幕 :man::laptop: 基于CNN和LSTM概念以及Flicker_8k和GUI数据集的图像标题深度学习模型 :mechanical_leg: 来自tkinter。 Convolutional Neural Network是一种深度学习算法，可以吸收输入图像，为图像中的各个方面/对象分配重要性，并能够区分彼此。 这种方法的流程结构就像 在分类的最后一部分中，我们使用了RNN的扩展版本，即LSTM ，它使用了存储的内存和结构看起来像 表格中的数据集 图像 标签 一个穿着粉红色裙子的孩子正在以入门方式爬上楼梯。 一个走进一幢木制建筑物的女孩。 一个小女孩爬进一个木制剧场。 一个小女孩爬上楼梯到她的游戏室。 一个小女孩穿着粉红色的连衣裙走进一个小木屋。 数据集和。 以下图像标签上的步骤 取材和清洁的标准方法 如果您没有强大的GPU，则从大型数据集中提取特征将花费大量时间。 我的机器大约需要6-7分钟。 您可以使用GPU机器在

模型压缩ppt的总结，可以作为粗略的一个概述，很精炼。

MegEngine模型 本仓库包含了采用实现的各种主流深度学习模型。 目录下提供了各种经典的图像分类，目标检测，图像分割以及自然语言模型的官方实现。每个模型同时提供了模型定义，推理以及训练的代码。 官方会一直维护下代码，保持适应MegEngine的最新API，提供最优的模型实现。同时，提供替代的学习文档，帮助新手学习如何在MegEngine下训练自己的模型。 概述 对于每个模型，我们提供了至少四个脚本文件：模型定义（ model.py ），模型推理（ inference.py ），模型训练（ train.py ），模型测试（ test.py ）。 每个模型目录下都柏林对应有一个README ，介绍了模型的详细信息，并详细描述了训练和测试的流程。例如。 另外， official下定义的模型可以通过megengine.hub来直接加载，例如： import megengine.hub # 只

深度学习中的不确定性量化 此回购包含文献调查和基线的实现，以用于深度学习中的预测不确定性估计。 文献调查 不确定性估算的基本背景 埃夫隆（B. Efron）和蒂布希拉尼（R. Tibshirani）。 “用于标准误差，置信区间和其他统计准确性度量的引导方法。” 统计科学，1986年。 R. Barber，EJ Candes，A。Ramdas和RJ Tibshirani。 “用折刀+进行预测性推论。” arXiv，2019年。 B.埃夫隆。 “ Jackknife-bootstrap之后的标准错误和影响功能。” 皇家统计学会杂志：B系列（方法论），1992年。 J.罗宾斯和A. Van Der Vaart。 “自适应非参数置信集。” 统计年鉴，2006年。 V. Vovk等人，“跨等角预测分布”。 JMLR，2018年。 M. H Quenouille。，“时间序列相关

使用TensorFlow-2.0进行深度学习 使用Tensorflow 2.0从零开始实现自己的深度学习模型 这是由发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 您是否渴望深入研究神经网络的细节，并愿意尝试使用它？ 您是否想学习深度学习技术，以使用最新的Tensorflow 2.0构建项目。 您可以使用Keras，但这是一个高级实现，它本身在后端使用Tensorflow，并且在TensorflowKeras之前，您无法在模型中进行最高级别的更改。 一位优秀的数据科学家必须具备幕后运作方式的技能。 本课程将通过提供Tensorflow 2.0的实践知识，帮助您成为一名优秀的数据科学家。 您将实现真正的深度学习算法，并将在所有实现中使用。 使用实现，您将学习神经网络的核心细节，例如正向传播，即如何初始化权重和反向传播，即如何使用梯度下降算法更新权重，成

图像分类 使用Tensorflow和Keras API开发了深度学习模型，以通过卷积神经网络对动物的图像进行分类。 使用Flask将开发的模型集成到Web应用程序上，并将该Web应用程序部署在Heroku上。

深PGS 深度学习模型，用于预测多基因得分。 伴随我的一篇关于文章。 请查看它，以获取有关该模型及其背后动机的描述。

深度学习模型的描述长度 此存储库包含“深度学习模型的描述长度”中的实验代码： : 对于先前的实验，我们使用Keras。 对于变体实验，我们使用pytorch和库PyVarInf： :