摘要：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/405571578 这是那会的一篇文章，略显稚嫩哈哈： 一步一步解读神经网络编译器TVM(二)——利用TVM完成C++端的部署 转眼间过了这么久啦，神经网络量化应用已经完全实现大面积落地了、相比之前成熟多了！ 我工作的时候虽然也简单接触过量化 阅读全文
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一：损失函数，代价函数，目标函数定义 首先给出结论：损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需 阅读全文
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/194198073 阅读全文
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https://blog.csdn.net/weixin_44862644/article/details/115765250 阅读全文
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一、project(project_name) 指定当前项目名称 二、add_subdirectory(project_name) 添加子目录 三、add_executable(name cpp_name) 将cpp_name的cpp文件生成名为name的可执行文件 四、add_library(my 阅读全文
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#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" //VS2012 动态库 第一套模板 typedef struct _SCK_HANDLE { char version[16]; char serverip[16]; int se 阅读全文
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https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/83857964 阅读全文
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https://www.zhihu.com/question/411393222 模型部署优化可简单分为三个大方向： 模型结构优化：设计出更适合目标硬件的模型结构，目前人工设计居多，也有一些NAS 模型压缩：不改变模型框架的情况下，压缩其理论计算量，其中模型剪枝、模型量化最为常用 推理优化：编写高性 阅读全文
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https://blog.csdn.net/didiaopao/article/details/120717525 数据准备 很多例子做图像分类的时候都喜欢用手写数字作为例子来讲解图像分类，这是一个及其不负责任的教学，我个人认为做深度学习有时候是要在数据集上下功夫的，而且因为很多框架都内置了手写数字 阅读全文