写一些轻松点的文字吧。 今日突然博客访问量陡增，有点受宠若惊，激动地查了下原因，松了口气——原来是因为“必应搜索被墙”这个关键词和自己之前写过的一篇文章《又被墙了？使用必应翻译来翻…

前言 填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch…

前言 这篇文章接着上一篇继续讲解如何具体使用TensorRT。 在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT：利用TensorRT对深度学习进行加速，这篇文章中大概已经基本讨论…

前言 最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前…

其实有关深度学习的换脸相关的研究已经很普及了，有基于`GAN`的也有基于`Glow`的，但本质上都是生成模型，只是换了一种实现方式，而这个DeepFake呢，使用的是机器学习中的*…

前言 TensorRT是什么，TensorRT是英伟达公司出品的高性能的推断C++库，专门应用于边缘设备的推断，TensorRT可以将我们训练好的模型分解再进行融合，融合后的模型具…

前言 TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，我们完全可以在桌面端训练好…

本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用 前言 距离发布Pytorch-1.0-Preview版的…

前言 cuda版本最新是10.0。 但目前最适合我们的则是9.2或者9.1。 如果我们因为某些原因想同时使用两个版本的话，应该怎么样呢？ 很简单！一起按步骤来吧。 安装cuda和c…

前言 对于神经网络，我们更多谈的是其精度怎么样，有百分之零点几的提升。但是如果谈到速度的话，深度学习神经网络相比于传统的算法来说，速度恐怕没有那么快了。 那么我们什么时候需要提升速…

前言 之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码，但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候，训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面，关键显存存在瓶颈，导致每次训练的batch…

前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况： 遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致： 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单，学…

最近在使用自编码器复原图像，在选择RELU还是LRELU上有一点小区别。 RELU(rectified linear unit)是线性整流单元，与Sigmoid类似但是比Sigmo…

前言 在关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版)这篇文章中，我们大概描述了大部分所有可能在训练神经网络中使用的技巧，这对如何提升神经网络的准确度是很有效的。 然而在实际…

前言 很多人都说训练神经网络和炼金术师炼药的过程相像，难以破解其中的黑盒子。其实不然，在训练的时候我们依然可以通过大量的技巧去最大化我们的训练效果，从而帮助我们的任务取得不错的精度…