Pinned Repositories
FCN-pytorch
🚘 Easiest Fully Convolutional Networks
library
company inter library
mlbase
machine learning
UIE-ACL-310
有一个通用实体关系事件抽取的任务，需要使用到UIE模框架，而且需要将起部署到昇腾310服务器上，因为UIE模型底层使用的是ernie3.0，但是目前paddle官方还不支持ernie3.0模型在昇腾310上部署，所以才有了以下的操作，主要过程是，先试用paddle训练处模型，然后使用 paddle2onnx.command.c_paddle_to_onnx方法将paddle的模型转为onnx模型 ，因现在的onnx模型是动态的shape和散乱的算子形态，需要使用paddle自带的工具paddle2onnx.optimize将onnx模型先进行重塑，固定好shape的维度，将散乱的算子进行整合，命令如下： $ python -m paddle2onnx.optimize --input_model /home/user/lijiaqi/PaddleNLP/model_zoo/uie/export_new/model.onnx --output_model /home/user/lijiaqi/model_new_uie.onnx --input_shape_dict "{'att_mask':[1,512],'pos_ids':[1,512],'token_type_ids':[1,512],'input_ids':[1,512]}" 然后将onnx模型在使用ATC工具转为acl所需要的om模型，这一步后面会讲。 另外在使用acl部署的时候，paddle框架是不能使用的，acl使用到的模型和训练过程均需要自己实现，包括from_pretrain阶段的分词，建立词表，数据处理部分，这部分我已经实现完，纯python版本的实现
mhy5651672123's Repositories
mhy5651672123/UIE-ACL-310
有一个通用实体关系事件抽取的任务，需要使用到UIE模框架，而且需要将起部署到昇腾310服务器上，因为UIE模型底层使用的是ernie3.0，但是目前paddle官方还不支持ernie3.0模型在昇腾310上部署，所以才有了以下的操作，主要过程是，先试用paddle训练处模型，然后使用 paddle2onnx.command.c_paddle_to_onnx方法将paddle的模型转为onnx模型 ，因现在的onnx模型是动态的shape和散乱的算子形态，需要使用paddle自带的工具paddle2onnx.optimize将onnx模型先进行重塑，固定好shape的维度，将散乱的算子进行整合，命令如下： $ python -m paddle2onnx.optimize --input_model /home/user/lijiaqi/PaddleNLP/model_zoo/uie/export_new/model.onnx --output_model /home/user/lijiaqi/model_new_uie.onnx --input_shape_dict "{'att_mask':[1,512],'pos_ids':[1,512],'token_type_ids':[1,512],'input_ids':[1,512]}" 然后将onnx模型在使用ATC工具转为acl所需要的om模型，这一步后面会讲。 另外在使用acl部署的时候，paddle框架是不能使用的，acl使用到的模型和训练过程均需要自己实现，包括from_pretrain阶段的分词，建立词表，数据处理部分，这部分我已经实现完，纯python版本的实现
mhy5651672123/FCN-pytorch
🚘 Easiest Fully Convolutional Networks
mhy5651672123/library
company inter library
mhy5651672123/mlbase
machine learning