仙守

摘要： 本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的fc_plugin_caffe_mnist例子的分析和介绍。 本例子相较于前面例子的不同在于，其还包含cpp代码，且此时依赖项还挺多。该例子展示如何使用基于cpp写的plugin，用tensorrt python 绑定接口和caffe解析器一 阅读全文

摘要： 本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍。 本例子直接基于pytorch进行训练，然后直接导出权重值为字典，此时并未dump该权重；接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重。本文核心在于 阅读全文

摘要： 本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的end_to_end_tensorflow_mnist例子的分析和介绍。 1 引言 假设当前路径为： TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为： # tree python python ├── commo 阅读全文

摘要： 本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的introductory_parser_samples例子的分析和介绍。 1 引言 假设当前路径为： TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为： # tree python python/ ├── comm 阅读全文

摘要： 在tensorflow1.8之后的版本中，tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件，该组件存在的意义在于，你可以读取pb文件，并调用tensorrt的方法进行subgraph压缩，其他不能压缩的subgraph依然被tensorflow所处理。这样的操作方式就不同于你生成一 阅读全文

摘要： 本文来自《BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks》，时间线为2017年3月。是google的工作。 作者提出一个新的均衡执行方法，该方法与从Wasserstein距离导出的loss相结合，用于训练基于自动编码器的GAN。 阅读全文

摘要： 本文来自《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》，时间线为2017年3月。本文算是GAN的一个很大的应用里程点，其可以用在风格迁移，目标形变，季节变换，相片增强等等。 1 引言 阅读全文

摘要： 本文来自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》，时间线为2017年2月。 该文很有意思，是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸（没有告诉你多少岁）和一堆网上爬取的人脸图像（包含不同 阅读全文

摘要： 本文来自《Wasserstein GAN》，时间线为2017年1月，本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了，其解决了以往GAN训练困难，结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监督学习。当我们说学习概率分布，典型的思维是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个概率密度的参数化族$(P_{ 阅读全文

摘要： 本文来自《towards principled methods for training generative adversarial networks》，时间线为2017年1月，第一作者为WGAN的作者，Martin Arjovsky。 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知 阅读全文