大白话AI

摘要： 本文首发于公众号 好久没更新了，一方面是因为工作繁忙，另一方面主要是懒。 之前写过几篇关于神经网络量化的文章，主要是对 Google 量化论文以及白皮书的解读，但有一些细节的问题当时没有提及。这篇文章想补充其中一个问题：关于 ElementwiseAdd (简称 EltwiseAdd) 和 Conc 阅读全文

摘要： 本文首发于公众号 上一篇文章介绍了如何把 BatchNorm 和 ReLU 合并到 Conv 中，这篇文章会介绍具体的代码实现。本文相关代码都可以在 github 上找到。 Folding BN 回顾一下前文把 BN 合并到 Conv 中的公式： \[ \begin{align} y_{bn}&=\ 阅读全文

摘要： 本文首发于公众号 上一篇文章介绍了量化训练的基本流程，本文介绍量化中如何把 BatchNorm 和 ReLU 合并到 Conv 中。 Folding BatchNorm BatchNorm 是 Google 提出的一种加速神经网络训练的技术，在很多网络中基本是标配。 回忆一下，BatchNorm 其 阅读全文

摘要： 本文首发于公众号 上一篇文章介绍了后训练量化的基本流程，并用 pytorch 演示了最简单的后训练量化算法。 后训练量化虽然操作简单，并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法 (如 tensorrt、ncnn，SNPE 等)，但有时候这种方法并不能保证足够的精度，因此本文介绍另一种比后训练量化更有 阅读全文

摘要： 本文首发于公众号 上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。 本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantizat 阅读全文

摘要： 本文首发于公众号 最近打算写一个关于神经网络量化的入门教程，包括网络量化的基本原理、离线量化、量化训练，以及全量化模型的推理过程，最后我会用 pytorch 从零构建一个量化模型，帮助读者形成更深刻的理解。 之所以要写这系列教程，主要是想帮助初次接触量化的同学快速入门。笔者在刚开始接触模型量化时走了 阅读全文

摘要： 这一个月来一直在研究计算机美学 (photo aesthetic) 的课题，因为有一个需求是帮助用户筛选出一些拍的比较好的图片。这段时间陆陆续续看了很多相关的文章，也一直在思考这个问题：让计算机来对图片进行审美，到底有没有可能？毕竟审美是一件很主观的事情，美的定义本身也不清晰，让需要明确指令的计算机 阅读全文

摘要： 今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展。 在正式开始前，我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中，最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module，用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单，但是，计算效率却未 阅读全文

摘要： 之前在一次组会上，师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务，但效果极差，我看了他的数据后发现，那些病灶区域比起整张图而言非常的小，而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失，如此一来，网络只要能够分割出大部分背景，那么 loss 的值就可以下降很多，自然无法精细地分割出那些细小的病灶 阅读全文

摘要： 曾经，为了处理一些序列相关的数据，我稍微了解了一点递归网络 (RNN) 的东西。由于当时只会 tensorflow，就从官网上找了一些 tensorflow 相关的 demo，中间陆陆续续折腾了两个多星期，才对 squence to sequence，sequence classification 阅读全文