04 2022 档案
摘要：继上一篇计划的实践项目，这篇记录我训练模型相关的工作。 首先要确定总体目标：训练一个pytorch模型，CIFAR-100数据集测试集acc达到90%；部署后推理效率达到50ms/张, 部署平台为window10+3050Ti+RX5800h. 训练模型的话，最好是有一套完备的代码，像谷歌的mode
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摘要：##一. DL模型落地步骤 一般情况下，一个DL任务落地的流程一般包含训练和部署两大部分，具体细分我认为可以分为以下几个步骤： 1. 明确任务目标：首先要明确我们最终要达到一个什么样的效果，假设我们的DL模型是一个函数y=f(x), 送入一张图片x后，模型需要吐出来一个什么样的y（基于此区分不同任务
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摘要：现在是2022年4月17日晚10点，本月计划的网课《csapp讲解》视频课看到了第八章“异常”第三讲,视频讲的很好但更新很慢，暂时没有最新的讲解，所以先做一个简单总结。总的来说，让我对自己写的代码是如何在操作系统中被加载然后按照代码逻辑运行有了更深层次的理解。这门课目前涉及到的知识点总的可以分为计算
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