inference

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论

Keras模型（通常通过Python API创建）可能被保存成多种格式之一. 整个模型格式可以被转换为Tensorflow.js的层(Layer)格式，这个格式可以被加载并直接用作Tensorflow.js的推断或是进一步的训练。 转换后的TensorFlow.js图层(Layer)格式是一个包含model.json文件和一组二进制格式的分片权重文件的目录。 model.json文件包含模型拓扑结构（又名“架构(architecture)”或“图形(graph)”：它是对图层(Layer)及其连接方式的描述）和权重文件的清单

推理模式API ( Inference Mode API ) 可以显著加速推理工作负载的速度，同时保持安全，并确保永远不会计算不正确的梯度. 在不需要 autograd 时，其提供了最好的性能. InferenceMode 是类似与 no_grad 的上下文管理器(context manager)，主要用于确定不需要与 autograd 交互时使用. 这种模式下运行的代码，通过禁用试图跟踪(view tracking) 和版本计数器缓冲(version counter bumps) 来获得更好的性能. InferenceMode 上下文管理器是局部线程的(thread local)，其不会影响其他线程中的计算.

这个系列是我通过阅读 Scikit-learn 的文档，结合自己的理解和掌握的知识，重新把文档描述出来。希望能加深自己的理解，希望能帮到有需要的人。 机器学习要解决的任务包括有： 为了实现 上述学习目标 ，一种比较有效的方法是统计学习方法：统计推断（statistical inference）

2020年7月9日至11日，以“智能世界 共同家园”为主题的2020世界人工智能大会（WAIC）云端峰会在线上举行，来自中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室自然语言处理团队的论文《Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation》获得了“世界人工智能大会青年优秀论文奖”。这一工作是由实验室冯洋老师、刘群老师指导学生张文等完成。 这一工作针对神经机器翻译在训练和测试时所使用前序历史信息不同而造成的翻译质量问题，通过在训练时模拟测试时的前序历史信息，来减小了训练和测试时的偏差

经济学院助理研究员刘彦伯及其论文合作者Peter C.B. Phillips的合作论文“ Robust Inference with Stochastic Local Unit Root Regressors in Predictive Regressions”在计量经济学领域顶级期刊Journal of Econometrics上正式接收。 本文证明了基于工具变量的稳健推断方法可被推广到带有随机扰动参数作为解释变量的预测回归模型中并保持关键的性质不变。这进一步验证了该稳健推断方法可为金融数据分析提供可靠的分析工具

Transformer 恰好属于对位置不敏感的结构，所以我们需要额外给 Transformer 带上每一个字所在的位置。本文介绍了绝对位置编码和相对位置编码两种方式。 Mask 的灵感是来自于完形填空

inference 离线模型的推理时间 是会受到 在线推理生成的模型 的影响吗？ 或者与云平台的拥挤程度有关系吗？ 在执行离线推理时 最开始的推理时间 只有70 ms ，但是没有修改过代码的情况下 再次运行 竟然变成了1000ms 我尝试过重新跑一遍cpu和mlu在线推理的模型，发现离线推理的时间变成了200多ms 但是多运行几次在线推理的模型后 离线推理的时间竟然又增加变成600ms 甚至1200ms 请问究竟是什么原因导致这样的结果呢？代码部分应该是没有修改过的 按理说离线模型的时间不应该出现这么大的波动……？

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论