inference time

时间: 2024-08-14 20:07:01 浏览: 194
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Inference Timeout(解决方案).md

inference time，也称为推理时间或运行时间，是指模型从接收到输入数据开始，经过处理和计算后生成预测结果所需的时间。在机器学习和深度学习中，特别是神经网络模型，inference time是非常关键的一个性能指标。它直接影响到系统的实时响应能力，特别是在需要快速做出决策的场景，如自动驾驶、在线推荐系统等。优化inference time通常涉及到模型架构的选择、量化技术应用以及硬件加速等方面，以减少计算复杂度并提高速度。
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inference time 的python代码

以下是一个简单的Python代码片段，用于计算模型推理的时间： ...print("推理时间为：", inference_time, "秒") 当然，这个片段并没有指定任何具体的模型推理代码。如果你想要更详细的解释，请提供更多的信息。

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在控制台输出中，会显示每个batch的forward time、NMS time以及inference time，最后会给出平均值。以下是一个示例： Class Images Targets P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 1/1 [00:00, ...

用js取出数组对象[{"bounds":{"bottom":272,"left":82,"right":160,"top":228},"confidence":0.9984832,"inferenceTime":82.0,"preprocessTime":11.0,"text":"天气","words":"天气"},{"bounds":{"bottom":277,"left":336,"right":417,"top":225},"confidence":0.8993952,"inferenceTime":82.0,"preprocessTime":11.0,"text":"相册","words":"相册"}]的值

var arr = [{"bounds":{"bottom":272,"left":82,"right":160,"top":228},"confidence":0.9984832,"inferenceTime":82.0,"preprocessTime":11.0,"text":"天气","words":"天气"},{"bounds":{"bottom":277,"left":336,...

用js写一个函数,[{"bounds":{"bottom":272,"left":82,"right":160,"top":228},"confidence":0.9984832,"inferenceTime":82.0,"preprocessTime":11.0,"text":"天气","words":"天气"},{"bounds":{"bottom":277,"left":336,"right":417,"top":225},"confidence":0.8993952,"inferenceTime":82.0,"preprocessTime":11.0,"text":"相册","words":"相册"}] 例如传入text的值,返回对应的bounds里的值

const data = [{"bounds":{"bottom":272,"left":82,"right":160,"top":228},"confidence":0.9984832,"inferenceTime":82.0,"preprocessTime":11.0,"text":"天气","words":"天气"},{"bounds":{"bottom":277,"left":...

C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

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代码解释 # Inference t1 = time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0] t2 = time_synchronized()

这段代码是用于推断（inference）的过程。它首先调用了一个叫做 time_synchronized() 的函数，这个函数的作用是获取当前时间并且和之前的时间（在之前的代码中记录）进行比较，计算出两次时间的差值，从而得到模型...

代码解释 # Print time (inference + NMS) print(f'{s}Done. ({(1E3 * (t2 - t1)):.1f}ms) Inference, ({(1E3 * (t3 - t2)):.1f}ms) NMS')

这段代码用于打印模型推理和非极大值抑制的时间。具体解释如下： - s 是一个字符串，表示时间打印的前缀。 - t1 是模型开始推理的时间戳。... (推理时间) Inference, (非极大值抑制时间) NMS。

代码解释 # Inference t1 = torch_utils.time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)

这段代码用于模型推理（inference）时，计算模型的预测结果（pred）以及推理所需的时间（t1）。具体来说，这里使用了一个名为torch_utils.time_synchronized()的函数，该函数使用PyTorch的CUDA事件（CUDA event）...

代码解释 # Inference t1 = torch_utils.time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0]

这段代码是进行模型推理（inference）的部分。具体地说： - torch_utils.time_synchronized() 是一个工具函数，用于返回当前时间，用于计算模型推理的时间。 - model(img, augment=opt.augment) 是将输入的图像...

Warmup model by running inference once

I'm sorry, as an AI language model, I do not have the ability to run inference....By warming up the model, you can improve its accuracy and reduce the time it takes to train the model.

# Run inference t0 = time.time() img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # run once for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

这段代码是在进行模型推理（inference），具体来说，它对一个数据集中的每张图片进行了如下操作： 1. 初始化一个大小为 (1, 3, imgsz, imgsz) 的张量 img。 2. 转换图片数据类型，将 uint8 类型的图片数据转换为 ...

代码解释 # Run inference t0 = time.time() img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # run once for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

这段代码是用来进行推断（inference）的，使用的是 PyTorch 框架。具体来说，它的作用是将输入的图像转换为模型可以处理的格式，然后用模型进行推断，得到预测结果。 首先，代码初始化了一个大小为 (1, 3, imgsz, ...

解释这个代码：def _inference(self, data): """ model inference function Here are a inference example of resnet, if you use another model, please modify this function """ print(data) result = {"result": {"category": 0, "duration": 6000}} def normalize(data, mean=(0.5,0.5,0.5), std=(0.5,0.5,0.5)): //正则化 img = data / 255 img = img - np.array(mean, dtype=np.float32) img = img / np.array(std, dtype=np.float32) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) img = img.astype(np.float32) return img self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps) source_name = self.input_reader.name now = time.time() //现在开始推理计时 file_num = 0 while self.input_reader.is_open(): // if not self.input_reader.is_open() or self.need_reinit == 1: self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps, use_dshowcapture=False, dcap=None) if self.input_reader.name != source_name: print(f"Failed to reinitialize camera and got {self.input_reader.name} instead of {source_name}.") # sys.exit(1) self.need_reinit = 2 time.sleep(0.02) continue if not self.input_reader.is_ready(): time.sleep(0.02) continue ret, frame = self.input_reader.read() self.need_reinit = 0

这段代码是一个 Python 类中的方法 _inference，用于模型的推理（inference）过程。这个方法接收一个名为 data 的参数，但是在这个方法中，data 的具体含义没有被明确指出。 在这个方法中，首先使用 print ...

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