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GTI PLAI模型训练 概述

时间:2018-10-12 阅读:1736 回复:0

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GTI PLAI模型训练 概述

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PLAI(People Learn AI) 是 Gyrfalcon Technology Inc.公司推出的一款基于PyTorch 框架卷积神经网络的量化工具,用于将浮点型卷积神经网络转换为定点型,或从头开始训练定点模型。 PLAI 使用主机系统的 CPU 或 GPU 进行训练,而后部署在 GTI USB dongle 上进行推理。PLAI 支持 Windows 和 Linux 操作系统。

2、必备软件

Python、PyTorch、OpenCV

3、测试

PLAI_v1-0主目录下,打开终端输入python PLAI.py开始训练模型。每次迭代都会输出准确率,一个batch完成后进行一次测试,非常直观。

4、训练自己的模型

将自己准备的数据放入data文件夹,根据自己的分类数量调整了training.json中两个参数“num_classes”,"learning_rate"调整为0.0001,其他参数可以默认不动,保存退出后,同样执行python PLAI.py,自己的模型就开始训练了。

更重要的是,训练出来的模型直接可以在GTI USB dongle上进行推理。

5、GTI PALI模型训练工具有以下优势

(1)使用简单,不再需要复杂的数据流图设计模型,告别深奥的超参数调整。学习曲线极度降低,真正让AI更面向大众,人人都能训练自己的神经网络。

(2)功能强大,工具自带的3个神经网络足以应付千分类以上的图像识别任务。且提供了另外一套模型转换工具,可以将caffe训练的任意模型转换后用于dongle。

(3)准确率高,训练浮点型神经网络的准确率与使用 GTI USB dongle 进行推理的神经网络准确率之间的损失在2%以内。

(4)运算迅速,dongle 上 VGG模型每秒处理图片150张,SSD目标识别任务中,相较于纯CPU运算的caffe模型,在dongle上测试目标识别提速数十倍!




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