工程能力-远程JUNO-linux
摘要：
工程能力-远程JUNO-linux 1 ping 通linux 地址 2 ssh/scp 连接/传输数据 ssh root@10.188.72.42 scp -P 22 README.md root@10.188.72.42:~/Desktop 问题：root密码输入， Permission den 阅读全文
posted @ 2023-03-01 10:27 lexn 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)
chatGPT-meta抗衡版本
摘要：
chatGPT-meta抗衡版本 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MbZTfVgxx221Eo9pl1h80w 内置 git代码 LLaMA 项目地址：https://github.com/facebookresearch/llama LLaMA 论文地址：https:/ 阅读全文
posted @ 2023-02-28 09:34 lexn 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
：）模型保存为单一个pb文件
摘要：
模型保存为单一个pb文件 背景 参考连接： https://www.yuque.com/g/jesse-ztr2k/nkke46/ss4rlv/collaborator/join?token=XUVZNORisVWEWyst# 注意有些时候需要添加一个pb文件。 而不是tensorflow 提供的s 阅读全文
posted @ 2023-02-26 11:06 lexn 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)
：）torch转onnx总结--|
摘要：
torch->onnx 参考：参考连接：https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/123011332 1 安装 onnx >python -m pip install onnx >python -m pip install onnxruntime 调用 阅读全文
posted @ 2023-02-25 12:51 lexn 阅读(531) 评论(0) 推荐(0)
CV-部署芯片接续-CV全流程部署-TF版本
摘要：
CV-部署芯片接续-CV全流程部署-TF版本 1 单个CNN算子 import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf import os from tensorflow.python.framework import graph_util # 阅读全文
posted @ 2023-02-16 16:09 lexn 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
算子研发总结
摘要：
1 统计DDR读写性能 Task ddr读写工具，-> DDR-gsram ->代码 memcp_->report DMA cycle/ DMA read byte/ fps / total time -> REPORT aipu cycle = DMA+SPU -> 设置latency 默认值0- 阅读全文
posted @ 2022-12-14 19:39 lexn 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
PIL修改图像
摘要：
PIL修改图像 像素：最小物理单元 pixel 分辨率：1024*980 可以表征 图像分辨率 或者350dpi 每英寸 350个dot表征分辨率 调整图像分辨率 from PIL import Image img_switch = Image.open(r"C:\Users\xialiu05\Do 阅读全文
posted @ 2022-09-14 15:43 lexn 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
python调用包中函数__init__作用
摘要：
python调用包中函数__init__作用 lx:分享一个小知识点 lx:主函数中 调用了 包(目录)中某个模块的函数，但是没有出现模块名.函数铭 lx:可能是再包中的__init__中已经提前调用加载了 总结 包中__init__作用 两大作用 声明包，只有目录中定义了--init__才能识别为 阅读全文
posted @ 2022-09-13 16:57 lexn 阅读(308) 评论(0) 推荐(0)
CrossEntropy交叉熵基础
摘要：
CrossEntropy交叉熵基础 1、定义 度量两个分布的相似度 2、公式原理 3、应用 分类：onehot+crossentropy 为何在分类问题种使用ce而不是用mse， 1）mse对于分类问题的loss不准确 如 0.2，0.2，0.6 与0.0，0.4，0.6 y1的loss为0.24， 阅读全文
posted @ 2022-04-08 18:24 lexn 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
PYTORCH基本功-ResNet
摘要：
PYTORCH基本功-ResNet 一、结构 二、原理 为什么计算差值会比计算fx更容易优化 极端的例子是 真实的目标函数就是红线，训练集是上方的曲线，减去红线变为下方的 曲线。 1 训练可以减少资源 2 减法后的残差，量级减少，模型更可以专注 局部或者外轮廓的变化，会拟合得更好。 技巧：如果需要改 阅读全文
posted @ 2022-04-08 15:48 lexn 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
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