huggingface.transformers速成笔记：Pipeline推理和AutoClass
本部分首先介绍如何使用pipeline()进行快速推理，然后介绍AutoClass：用AutoModel加载预训练模型、用tokenizer将文本转化为模型的数字输入、用AutoConfig来改变模型超参、用AutoFeatureExtractor加载预训练的feature extractor、用AutoProcessor加载预训练的processor。
本文将仅关注PyTorch语言，但对TensorFlow语言的适配在本部分文档也有描述。
ShuffleNet:极致轻量化卷积神经网络(分组卷积+通道重排)
我们引入了一个高效计算的CNN结构名字叫做shuffleNet，这个结构被设计用来解决部署算力非常有限的移动设备问题，这个新的结构使用了两个新的操作,pointwise group convolution 和 channel shuffle能够在极大减少计算量的同时保持一定的精度。我们在ImageNet classification和MS COCO目标检测数据集上做实验论证了ShuffleNet和其他的结构相比有着很好的性能。比如,相比于mobilenet，shufflenet在ImageNet 分类任务上有着更低的top-1错误率(错误率是7.8%)需要的计算量为40MFLOPs。在一个AR
Civitai
Civitai是一个开源工程，包括了一个视觉智能模型库和一些示例代码。您可以通过以下步骤使用Civitai模型：
人工智能在医疗诊断中的应用与优势
人工智能在医疗诊断中的应用正为医疗领域带来革命性的改变。通过影像诊断、病理学分析和辅助决策等领域的应用，人工智能为医生提供了更准确、高效的诊断工具。然而，在解决数据隐私、可解释性和数据不平衡等挑战方面，我们还有很多工作要做。未来，随着技术的不断进步，人工智能将在医疗诊断领域发挥越来越重要的作用，为患者提供更好的医疗服务和治疗方案。
资源消耗
资源消耗是指在计算机系统中对硬件和软件资源的使用情况,包括处理器时间、内存、硬盘空间、网络带宽等。在机器学习和深度学习任务中,由于需要处理大量数据和运行复杂的算法,因此资源消耗通常是一个重要的问题。