ai_faker的博客

惯例资源论文地址1.简介相对于传统卷积方式，目前如分组卷积，空洞卷积，深度可分离卷积等，这些新型的卷积方式可以有效的降低模型的FLOPs，然而在实际设备上，由于各种各样的优化计算操作，导致计算量并不能准确地衡量模型的速度，换言之，相同的FLOPs会有不同的推理速度。具体来说，如在GPU运算的一些操作，底层都是调用cuda算子，而这些算子的操作方式，都是由开发人员优化后的，可能并没有针对具体的如深度可分离卷积进行优化;或在arm架构的cpu上，本质也是调用cpu的算子，可能并无相关优化。2. 四

介绍.wts是一种可解释性文本对于一个例子 lenet5.wts 来说，这里我们展示他的一部分。10conv1.weight 150 be40ee1b bd20bab8 bdc4bc53 .......conv1.bias 6 bd327058 .......conv2.weight 2400 3c6f2220 3c693090 ......conv2.bias 16 bd183967 bcb1ac8a .......fc1.weight 48000 3c162c20 bd25196a ..

参考大神github地址本项目演示demo地址letnet_trt1.在pytorch中运行letnet5开始之前请确保正确的安装了pytorch依赖1.1 克隆本博客演示代码，并进入letnetPy文件git clone https://github.com/python-faker/csdn_examplecd csdn_example/tensorrtExample/lenetPy1.2 运行lenet5.py文件通过pytorch生成lenet5.pth权重文件，具体的lene

1.概念简介假设输入尺寸大小为aa、通道 为n，输出通道数为m，卷积核大小为bb，步长为1.那么计算量为 FLOPs = a * a * n * m * b * b参数量为 b * b * n * m这就是传统卷积的计算方式，可以看到，当a、b、n、m相对较大的时候，造成的计算量是非常大的，所以就有降低模型大小与计算量的需要。2.Depth-wise Conv出自论文《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile V