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使用TVM编译优化Pytorch模型
为什么需要编译优化当前的深度学习框架为了方便用户使用，定义的算子非常粗粒度，计算图构建的灵活性在一定程度上降低了执行效率当前的深度学习框架使用cudnn或MKL等通用算子实现，这些算子实现为了兼容多数场景无法达到极致优化当前的深度学习框架无法直接在异构框架中运行，或在异构框架下无计算优化下面以一个pytorch-3D-Resnet模型的编译优化为例，为大家简单介绍如何使用TVM进行编译优化。...
深度学习
作者小头像 solin2020 2022-03-31 19:33:37
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2022-03-31 19:33:37
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通过Center-Loss优化细粒度分类问题
细粒度分类问题细粒度分类是指对相似的类别进行分类，比如鸟的种类、车的款式等，在这些图像中，每种类别只有细微差异。如下图是21种麻雀的数据，每一列代表一个种类，每类展示了10张，我们可以发现这些麻雀的相似度非常高。在使用常规CNN网络进行特征提取后，从这些相似图像生成的特征通常也十分相似，这时如果只是简单的使用softmax交叉熵损失函数，很难将这些相似的特征区分开。Centor-Loss为了...
机器学习 深度学习 神经网络
作者小头像 solin2020 2022-03-31 16:08:47
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