jf_pmFSk4VX的专栏_电子工程师 - 电子技术论坛

jf_pmFSk4VX

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val.py源码解读
2023-2-20 14:50

边界框损失(box_loss)：该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异，这有助于确保模型能够准确地定位对象。...

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ChatGPT的技术体系
2023-2-17 11:28

ChatGPT 的训练模式是基于大规模文本数据集的监督学习和自我监督学习，这些数据集包括了各种类型的文本，例如新闻文章、博客、社交媒体、百科全书、小说等等。ChatGPT 通过这些数据集进行预训练，然后在特定任务的数据集...

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自制深度学习推理框架之计算图中的表达式
2023-2-16 10:33

但是在PNNX的Expession Layer中给出的是一种抽象表达式,会对计算过程进行折叠,消除中间变量. 并且将具体的输入张量替换为抽象输入@0,@1等.对于上面的计算过程,PNNX生成的抽象表达式是这样的....

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YOLOv5 Callback机制解读
2023-2-9 15:12

来源网络的例子，有一家旅馆提供叫醒服务，但是要求旅客自己决定叫醒的方法。可以是打客房电话，也可以是派服务员去敲门，睡得死怕耽误事的，还可以要求往自己头上浇盆水。...

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FasterTransformer GPT介绍
2023-2-7 09:32

GPT 是 Decooding 模型的一种变体，没有 Encoder 模块，没有交叉多头注意力模块，使用 GeLU 作为激活函数。...

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PyTorch构建自己一种易用的计算图结构
2023-2-1 14:26

PNNX项目 PyTorch Neural Network eXchange(PNNX)是PyTorch模型互操作性的开放标准....

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总结FasterTransformer Encoder(BERT)的cuda相关优化技巧
2023-1-30 09:34

FasterTransformer BERT 包含优化的 BERT 模型、高效的 FasterTransformer 和 INT8 量化推理。...

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Loss计算详细解析
2023-1-13 14:38

分类损失(cls_loss)：该损失用于判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象，并将其分类到正确的类别中。...

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张量类Tensor的实现
2023-1-13 11:51

在Tensor张量中，共有三维数据进行顺序存放，分别是Channels(维度)，Rows(行高), Cols(行宽)，三维矩阵我们可以看作多个连续的二维矩阵组成，最简单的方法就是使用嵌套的vector数组...

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NIVDIA的reduce优化笔记
2023-1-12 15:05

通俗的来说，Reduce就是要对一个数组求 sum，min，max，avg 等等。Reduce又被叫作规约，意思就是递归约减，最后获得的输出相比于输入一般维度上会递减。...

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Relu算子的介绍
2023-1-11 17:07

Relu是一种非线性激活函数，它的特点有运算简单，不会在梯度处出现梯度消失的情况，而且它在一定程度上能够防止深度学习模型在训练中发生的过拟合现象。...

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YOLOv5中的autoanchor.py代码解析
2023-1-11 15:40

我们不用手工选择 anchor boxes，而是在训练集的边界框上的维度上运行 K-means 聚类算法，自动找到良好的 anchor boxes 。如果我们使用具有欧几里得距离的标准 K-means，那么较大的框会比...

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Max Pooling算子的设计实现
2023-1-10 09:51

池化层在深度学习网络中的作用一般是用来缓解卷积层对位置的过度敏感性。...

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OneFlow elementwise模板
2023-1-8 15:25

众所周知，atomicAdd是CUDA中非常昂贵的操作，特别是对于half类型来说 atomicAdd 巨慢无比，慢到如果一个算法需要用到 atomicAdd，那么相比于用 half ，转成 float ，再 atomi...

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分享一种基于深度图像梯度的线特征提取算法download
2023-1-8 14:29

在低纹理区域，传统的基于特征点的SfM/SLAM/三维重建算法很容易失败。因此很多算法会尝试去提取线特征来提高点特征的鲁棒性，典型操作就是LSD。...

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