OpenVINO整合TensorFlow实现推理加速

作者: Arindam, Yamini, Mustafa, Ritesh, Priya, Chandrakant, Surya, Amar, Sesh 编译:李翊玮技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如,iPhone促使智能手机和“应用商店”的快速普及。最近,TensorFlow的易用性启动了人工智能的大规模增长,几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。OpenVINO™ 工具包重新定义了

openlab_4276841a 2年前
7524 0 0

用OpenVINOTM实现PyTorch版FastSeg模型高性能推理计算

作者:Boguszewski, Adrian adrian.boguszewski@intel.com翻译&校对:张晶 简介:PyTorch(https://pytorch.org/)是当今非常流行的,能加速从研究原型设计到生产部署的开源机器学习框架。OpenVINOTM工具套件能转换并优化深度学习模型,提升深度学习模型在英特尔®计算硬件上的推理计算性能。 使用OpenVINOTM工具套件实现Py

openlab_4276841a 2年前
6448 0 0

全球峰会火热报名中!2022 OpenVINO™ DevCon 全球盛会中国站启幕!

自2018年推出 OpenVINO™ 工具套件以来,英特尔已经帮助数十万开发者大幅提升了 AI 推理性能,并将其应用从边缘计算扩展到企业和客户端。在 2022 年第一季度末,英特尔推出了英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件的全新版本。其中的新功能主要根据开发者过去三年半的反馈而开发,包括更多的深度学习模型选择、更多的设备可移植性选择以及更高的推理性能和更少的代码更改。

openlab_4276841a 2年前
6096 0 0

干货|OpenVINO 2022 新版本源码编译流程讲解和新特性Auto-Device演示

1. 新版本的介绍自推出以来OpenVINO一直紧随AI的技术发展,保持着高频的迭代更新,来解决各行各业开发者提出的各种需求和面临的挑战。这次版本迭代,从2021.4到2022.1,改动很大,可以说是迄今为止最重大的更新。最新版本精简了安装包和运行时库,添加了Auto-Device Plugin、MO参数简化等一系列的有利于开发者快速上手的功能,也官宣了对Paddle Paddle的正式支持,其他

openlab_4276841a 2年前
13488 0 0

工业边缘洞见软件包

全文链接:https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/developer/topic-technology/edge-5g/edge-solutions/industrial-recipes.html?s=Newest

openlab_4276841a 2年前
4612 0 0