多一些不为什么的坚持

摘要： 作用： reshape是用来对多维数据进行重新排布的 假设现在有一个(2,3,4)的Tensor。 如果但看2轴的数据，就是一个长度为4的向量。现在再看1轴和二轴的数据，表示有3个长度为4的向量，组成了一个二维Tensor[3,4]，这个时候再来联系0轴，表示有2两个二维Tensor[3,4]，依次 阅读全文

摘要： 1、dropout层 2、adam技术 3、He初始值 阅读全文

摘要： 1、”PTQ Post Training Quantization 是训练后量化，也叫做离线量化，根据量化零点 xzero_pointxzero_point​ 是否为 0，训练后量化分为对称量化和非对称量化；根据数据通道顺序 NHWC(TensorFlow) 这一维度区分，训练后量化又分为逐层量化和 阅读全文

摘要： 1、 阅读全文

摘要： 1、调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习 这句话指的是机器学习中模型训练的过程。在训练一个机器学习模型时，我们通常有一个训练数据集，其中包含输入和对应的期望输出。模型的目标是通过学习这些数据中的模式和规律，以便在未见过的数据上做出准确的预测或执行任务。 模型学习的核心是调整其参数，其中包括权 阅读全文

摘要： 1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 3、softmax-with-loss 4、回归问题 回归问题是机器学习中的一类问题，其目标是预测一个连 阅读全文

摘要： 1、Relu层 2、Sigmoid层 3、集约化 通常是指合并或优化计算图中的节点，以减少计算的复杂性或提高计算效率。 阅读全文

摘要： 1、加法层的实现 2、乘法层的实现 阅读全文

摘要： 1、反向传播 阅读全文

摘要： 1、误差反向传播 2、“支付金额关于苹果的价格的导数” f = 2.2x（f是支付金额，x是苹果的价格）；指的就是函数值f关于自变量x的导数； 3、链式法则 阅读全文

摘要： 1、梯度下降法 如何通俗地解释梯度下降法_哔哩哔哩_bilibili 2、函数的等高线 3、“这里所说的梯度是指损失函数关于权重参数的梯度” 阅读全文

摘要： 1、算子调度 2、调度空间 3、调度树 4、调度转换 参考资料：如何对算子IR表示？算子是如何分开计算和调度两部分？【AI编译器】后端优化02篇_哔哩哔哩_bilibili 阅读全文

摘要： 1、”结果等于这个负数加上无符号数的模“ unsigned int u = 10; int i = -42; std::cout << u + i << std::endl; 如果 int 是32位，unsigned int 的范围是从 0 到 4,294,967,295，而 int 的范围是从 - 阅读全文

摘要： 1、输出通路 在典型的卷积神经网络中，每个卷积核（滤波器）将应用于输入数据的一个通道，生成一个输出通道。 阅读全文

摘要： 一维卷积简介 (qq.com) 阅读全文