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Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件定义我们的要传递的数据格式。例如，在深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.pr

紧接着前几天的事：特殊的日子，想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录和炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情之后，决定买一台整机玩玩。而现在，主机终于回！来！了！主机回来干什么，当然是——配置环

在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿)，但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了，权当是巩固一…

今天提一个比较轻松的话题，简单探讨数据集大小对深度学习训练的影响。 是的，有人对深度学习的局限性提供了一个证据：那就是当你数据比较少的时候，深度学习的作用相比较于其他传统的方法并没有什么优势，相反效果还不如传统的方法。 那就是使用李加索方法的表现要优于神经网络。What？ 我…

想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误，没有之一。 OUT OF MEMORY，显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量，然后程序奔溃了。怎么办，其实办法有很多，及时清空中间变量，优化代码，减少batch，等等等等，都能够减少显存溢出的风险。 但是这篇要说的是上面这一切优化…

最近闲来无事，老潘以一名普通算法工程师的角度，结合自身以及周围人的情况，理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告。以下的“计算机视觉人才”简称“人才”，感觉说人才

本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>的知识铺垫。 自编码器是什么，自编码器是个神奇的东西，可以提取数据中的深层次的特征。 例如我们输入图像，自编码器可以将这个图像上“人脸”的特征进行提取(编码过程)，这个特征就保存为自编码器的潜变量，例如…

深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。 关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。 这里简单谈谈就在2018年我们一般深度学习落地的近况。 Opencv相…

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。好久没写关于TensorRT的文章了，所幸就以新来开头吧~ 接下来将要讲解的TensorRT，将会是基于7.0版本。 看完本篇可以让你少踩巨多坑…