此篇文章会随时更新,最终目的为总结Cmake在大型项目中常见的用法。 前言 Cmake是跨平台构编译大型项目的工具,配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。具体的介…
深度好玩
一步一步解读神经网络编译器TVM(二)——利用TVM完成C++端的部署
前言 在上一篇文章中<一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子>,我们简单介绍了什么是TVM以及如何利用Relay IR去编译网络权重然后并运行起来。 …
人工智能家庭机器人gomer试玩
前言 少儿编程和青少年的人工智能教育已经是中国不可忽略的话题,如果将两个结合到一起那就是一个非常大的创业点。另外,人工智能也逐渐实现落地,将更多的人工智能算法部署到嵌入式端也是未来…
一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子
前言 这是一个TVM教程系列,计划从TVM的使用说明,再到TVM的内部源码,为大家大致解析一下TVM的基本工作原理。因为TVM的中文资料比较少,也希望贡献一下自己的力量,如有描述方…
Pytorch中多GPU训练指北
前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,…
随身GPU服务器:Kaggle中kernels的快速入门指南
前言 对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊,拥有一款合适的显卡是必要的,只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码,进而更快地产出结果。 也就…
啊~少女的手感——ikbc-C87静音红轴机械键盘评测
新年第一篇,今天也是正月15,嘿嘿,在这里祝大家元宵节快乐,记得吃汤圆O。 前言 新年新气象,趁着年货打折,入手了新的机械键盘——ikbc-C87静音红轴,哈哈哈哈哈,准备开始一段…
Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
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…
利用TensorRT实现神经网络提速(读取ONNX模型并运行)
本文部分内容已经过时,不过仍有参考意义,截止2020.4.19. TRT已经出了7版本。 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…
Pytorch源码编译简明指南
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…
解密Deepfake(深度换脸)-基于自编码器的(Pytorch代码)换脸技术
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*…
利用VScode和cmake编译构建C++工程代码
前言 可能我们有时候已经习惯了使用大型IDE去编写一些C++工程,经常使用大型IDE例如VS、Clion、VC++6.0,这些大型的软件都已经为我们提供好了编译链接工具,我们不需要…
利用TensorRT对深度学习进行加速
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…
参加国际会议的基本流程(投稿、审核、演讲)
前言 有幸以作者的身份参加了一次在国内举办的国际会议(比较水哦),在这里将参加会议的一些基本流程和注意事项和大家分享下,希望对大家有帮助~ 这里只说我了解的计算机人工智能方面领域的…