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python - MxNet:推断大型图像数据集的好方法

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 08:12:35 28 4
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我有数百万张图像可供推断。我知道如何编写自己的代码来创建批处理并将批处理转发到使用 MxNet Module API 训练过的网络为了得到预测。然而,创建批处理会导致大量未特别优化的数据操作。

在自己进行任何优化之前,我想知道是否有一些推荐的批量预测/推理方法。更具体地说,由于这是一个常见的用例,我想知道是否有一个接口(interface)/API 可以在给定训练模型(即符号文件和纪元检查点)的情况下进行通常的图像预处理、批量创建和推理?

最佳答案

如果您使用标准预训练模型,我强烈建议您查看 gluoncv project - 基于 Apache MXNet 的计算机视觉工具包。

他们对最先进的模型有非常好的实现,有时甚至超越了科学论文中发表的原始结果。很酷的是,他们还提供了数据预处理代码 - 据我了解,这就是您正在寻找的。 (请参阅 gluoncv.data.transforms.presets 包)。

我不知道你想要做什么推理,比如图像分类、分割等,但是看看 list of tutorials您很可能会找到您需要的。

除此之外,快速挂钟时间的优化要求您确保 GPU 得到 100% 的利用。您可能会发现观看有用this video了解有关优化性能的提示和技巧的更多信息。它讨论了训练,但相同的技术也适用于推理。

关于python - MxNet:推断大型图像数据集的好方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55146816/

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