一、前言 TVM是通過Relay進行模型計算圖IRModule的構(gòu)建，并且可以使用不同的優(yōu)化策略（即Pass）對IRModule進行優(yōu)化，最終編譯成特定后端可執(zhí)行的代碼（co...
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
【TVM系列十一】Relay可視化
-
【TVM系列九】FFI注冊機制
一、前言 TVM通過PackedFunc機制實現(xiàn)了Python與C++之間的相互調(diào)用，即FFI(Foreign Function Interface)，整體流程與原理可以參閱...
-
【TVM系列七】TVMC介紹
一、前言 TVMC是TVM python包提供的一個工具，可以通過命令行的方式執(zhí)行auto-tuning，編譯，性能profiling以及模型運行。本文將根據(jù)TVM官網(wǎng)的指導(dǎo)...
-
【TVM系列六】PackedFunc原理一、前言 在TVM中，PackedFunc貫穿了整個Stack，是Python與C++進行互相調(diào)用的橋梁，深入理解PackedFunc的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的調(diào)用流程對理解整個TV...
-
【TVM系列五】添加Relay自定義算子
一、前言 本文以實現(xiàn)一個axis_abs的自定義算子為例介紹如何在tvm中添加新的relay算子，該算子實現(xiàn)的功能是以輸入的3維tensor取某一維度的指定切片取絕對值。 二...
-
【TVM系列四】模型編譯與運行過程一、前言 針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的編譯，TVM封裝了非常簡潔的python接口，如下： 在上一篇文章中介紹了模型的算子轉(zhuǎn)換與Relay IR Module的流程，當(dāng)TVM將Rela...
-
【TVM系列三】算子轉(zhuǎn)換調(diào)用流程一、前言 本文將從源碼分析一個算子在TVM中是如何從前端到后端的轉(zhuǎn)換過程。首先來看一下keras模型編譯推理的一個示例：通過pip安裝好keras和tensorflow，按照...
-
【TVM系列二】TVM介紹一、TVM的工作流程 TVM主要由兩個部分組成： （1）TVM編譯器：負責(zé)編譯和優(yōu)化模型 （2）TVM runtime：提供目標(biāo)設(shè)備上運行模型的API 1、整體流程 如圖所示...
-
【TVM系列一】開發(fā)環(huán)境搭建一、前言 眾所周知，深度學(xué)習(xí)的計算量龐大，在追求效率與實用性的工業(yè)界，深度學(xué)習(xí)所面臨的一個最大的問題就是如何在不影響模型精度的前提下將算法模型部署到目標(biāo)硬件平臺上進行高效的前...
-
【TVM系列八】microTVM在ESP32上調(diào)優(yōu)算子一、前言 本文主要介紹如何基于ESP32的開發(fā)板通過microTVM進行一個卷積算子的調(diào)優(yōu)。 二、microTVM microTVM是TVM 編譯器的擴展，它能夠使TVM應(yīng)用...
-
-
【機器學(xué)習(xí)】截取caffe模型中的某層
一、前言 通常情況下，訓(xùn)練好的caffe模型包含兩個文件： prototxt：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述文件，存儲了整個網(wǎng)絡(luò)的圖結(jié)構(gòu)； caffemodel：權(quán)重文件，存儲了模型權(quán)重的相關(guān)...
-
【機器學(xué)習(xí)】視頻3D效果實現(xiàn)
一、前言 現(xiàn)在有一些網(wǎng)站視頻的彈幕會從人像后面穿過，要實現(xiàn)這種效果，一種簡單的方法是通過物體分割算法對視頻幀進行分割，記錄下分割出來的人體邊緣像素位置，當(dāng)彈幕流動到這些像素位...
-
【機器學(xué)習(xí)】自動調(diào)參器設(shè)計實現(xiàn)1、前言 現(xiàn)在人工智能發(fā)展很火熱，各種開源框架越發(fā)完善，用戶的學(xué)習(xí)門檻越來越低，用Python簡單的幾十行代碼就能實現(xiàn)一個人工智能應(yīng)用，這些便利性都是建立在各路大神不斷提出新...
-
【人臉識別實戰(zhàn)一】系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計1、前言 《人臉識別實戰(zhàn)》系列文章將講述一個人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)過程。本文是系列文章的開篇，主要描述系統(tǒng)的整體架構(gòu)和各模塊的功能職責(zé)，以及系統(tǒng)所需要的環(huán)境依賴部署。 2、...
-
tensorboard
Keras實現(xiàn)人臉遮擋檢測
未經(jīng)同意，不得轉(zhuǎn)載 人臉遮擋檢測（Face occlusion detect）有助于構(gòu)建高質(zhì)量的人臉識別底庫。本文定義人臉的遮擋位置為5個區(qū)域：左眼，右眼，鼻子，嘴和下巴，基...
