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ModelArts-Lab能否正常实现depthwise-conv操作?同事说ModelArts-Lab是基于caffe1的,在caffe1上的depthwise-conv操作速度非常慢而且回爆显存。 此外我的模型是用pytorch实现的MobileNet-SSD,但是模型是修改过的,输入并不是图像,由于我不擅长caffe1,之前尝试迁移到caffe1时碰到了非常多麻烦,最主要的是在caffe中SSD模型的实现必须和输入关联,其中PrioBox层要从输入中取数据,而我想向模型输入自定义格式的数据但是无法成功。我想问ModelArts-Lab中,能否用python来自定义层?或者更直观一点的,能否实现模型和数据输入完全分隔的MobileNet-SSD?
你好,我们的产品叫ModelArts哈,ModelArts-Lab是咱们github社区的名称。ModelArts是支持多种开源计算引擎的,包括TF、PyTorch、MXNet、Caffe等,你体验一下notebook就会知道。
ModelArts-Lab能否正常实现depthwise-conv操作?同事说ModelArts-Lab是基于caffe1的,在caffe1上的depthwise-conv操作速度非常慢而且回爆显存。 此外我的模型是用pytorch实现的MobileNet-SSD,但是模型是修改过的,输入并不是图像,由于我不擅长caffe1,之前尝试迁移到caffe1时碰到了非常多麻烦,最主要的是在caffe中SSD模型的实现必须和输入关联,其中PrioBox层要从输入中取数据,而我想向模型输入自定义格式的数据但是无法成功。我想问ModelArts-Lab中,能否用python来自定义层?或者更直观一点的,能否实现模型和数据输入完全分隔的MobileNet-SSD?