摘要：好久不见各位，哈哈，又鸽了好久。 本文紧接上一篇《实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器》继续说，主要讲如何利用FX进行模型量化。 为什么这篇文章拖了这么久，有部分原因是因为Pytorch的FX变动有点频繁，我在使用过程中也尝试补充些代码和官方对齐，而且官方的更新比较频繁 阅读全文

摘要：第一篇——什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇： 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基 阅读全文

摘要：前言 本文用于记录学习SSD目标检测的过程，并且总结一些精华知识点。 为什么要学习SSD，是因为SSD和YOLO一样，都是one-stage的经典构架，我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。SSD这个目标检测网络全称为Single Shot MultiBox Detector，重 阅读全文

摘要：前言 本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>的知识铺垫。 自编码器是什么，自编码器是个神奇的东西，可以提取数据中的深层次的特征。 例如我们输入图像，自编码器可以将这个图像上“人脸”的特征进行提取(编码过程)，这个特征就保存为自编码器的潜变量，例如这张人脸的肤色以及头发颜色 阅读全文

摘要：前言 深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。 关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。 (caffe2-ios:https://github.com/KleinYuan/Ca 阅读全文