happyyoung's blog

摘要： 搜索对于生成高性能BLAS真的必要吗？ 程序优化的一个关键步骤是评估参数的最优值，例如tile sizes和loop unrolling factors（循环展开因子）。传统编译器使用分析模型来计算这些值，而ATLAS库则在参数的取值空间中进行全局搜索，得到不同的取值组合，再在真实硬件上运行，以此决 阅读全文

摘要： 参考链接 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html 阅读全文

摘要： 部署挑战 1、把训练环境的深度学习网络部署到嵌入式平台做推理，会有些技术挑战要解决。 1）工业界有很多深度学习框架，如Caffe，TensorFlow，MXNet，Kaldi等等。 2）训练是在数据中心或服务器集群。而推理是在嵌入式平台（经过性能和耗电优化），这些平台在软件（编程语言，第三方依赖，内 阅读全文

摘要： gRPC是高性能 参考链接 https://grpc.io/ 阅读全文

摘要： tensorflow模型可以利用tf.train.Saver类保存成文件。一个模型包含下面四个文件。 meta文件 存储计算图的protobuf。 data-00000-of-00001文件和index文件 存储权值和偏置的二进制文件。 checkpoint文件 存储模型checkpoint信息的文 阅读全文

摘要： 9.0版本的变更 1）__global__函数不能重载。 2） 3） 4）CUDA环境变量增加CUDA_ENABLE_CRC_CHECK。 5）扭曲矩阵函数支持矩阵乘积：m=32, n=8, k=16；m=8, n=32, k=16；m=n=k=16。 6）增加新的统一内存节：系统分配器，硬件相干性 阅读全文

摘要： Mat cv::imread(const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) imwrite(filename, img[, params]) cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) resize(src, dsi 阅读全文

摘要： numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) nan：not a number inf：infinate arange(start, stop, step)：[start, stop)，step是步长的数组 sin：正弦函数 cos：余弦函数 阅读全文

摘要： 论文：https://arxiv.org/pdf/1711.07064.pdf 译文：使用条件对抗网络消除盲目运动导致的模糊 摘要 我们提出DeblurGAN，一种用于运动去模糊化的端到端的学习方法。这种学习基于条件对抗网络和内容损失。模型、代码和数据集都放在https://github.com/K 阅读全文

摘要： 论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 译文：用于图像识别的深度残差学习 摘要 越深的神经网络就越难训练。我们提出一种残差学习框架，来简化比之前深很多的网络的训练。 恒等映射（identity mapping） 阅读全文