• Комментарий из публикации, перенесённой в черновики.
  • Комментарий из публикации, перенесённой в черновики.
  • Как подружить PyTorch и C++. Используем TorchScript
    +1
    Нет, в первую очередь для того, чтобы встроить решение, которое я делаю на PyTorch и Python, в существующую коммерчески распространяемую систему, которая написана на С++. Портирование (если тут уместно это слово) под форточки являются следствием того, что система под форточки.

    А докер то здесь при чем? Вообще не понял. К тому же если Вы обладаете сокровенным знанием, как завести на Windows докер с доступом в GPU — срочно пишите пост!
  • Как подружить PyTorch и C++. Используем TorchScript
    0
    Ну, обфускация там весьма условная: для тех, кто не догадается заменить расширение на *.zip.
    Как вы заметили, это он и есть, причем он же и поставляется и грузится в C++.
    В тех случаях, которые реализовывал (конкретно, переводил проект на основе RetinaNet + куча питоновского кода вокруг, а также разные игры для себя) — особо прироста скорости не заметил… «Ну и вы говорите!» © Хотя, возможно, в каких-то других случаях он и есть или я что-то не умею готовить :)

  • Как подружить PyTorch и C++. Используем TorchScript
    +5
    Небольшое дополнение, забыл написать. Даже если не использовать модель в С++, а остаться в рамках Python, решение, превращенное в скрипт, не задействует GIL. Это чего-то да стоит!
  • Введение в машинное обучение
    +3
    Чтобы (ха-ха!) вся многослойность не сводилась и к перемножению 2 матриц, а получалась сильно нелинейная функция. Есть теорема, что при достаточном количестве нейронов и слоев нейросеть может сколь угодно точно приблизить любую непрерывную функцию. Если убрать нелинейности, то приблизить можно будет только линейную. Ну, там F в С пересчитать. А люди хотят распознавать котиков на фото.