sinat_31425585的博客

1、编译需要打开的选项：set(USE_SORT ON)参考资料：https://discuss.tvm.ai/t/solved-cant-run-tutorials-ssd-model-on-my-own-cpu/20052、编译gpu模型：编译时，打开编译cuda选项：tvm_option(USE_CUDA "Build with CUDA" ON)在jetson na...

1、载入insightface训练好的人脸识别模型将insightface训练好的模型转换成tvm能部署的model格式：import numpy as npimport nnvm.compilerimport nnvm.testingimport tvmfrom tvm.contrib import graph_runtimeimport mxnet as mxfrom m...

1、模型转换import onnximport numpy as npimport tvmimport tvm.relay as relayonnx_model = onnx.load('test.onnx')target = tvm.target.create('llvm')input_name = '0' # change '1' to '0'shape_dict...

1、模型来源：github链接：https://github.com/qfgaohao/pytorch-ssd2、保存成onnx模型运行convert_to_caffe2_models.py脚本>> python convert_to_caffe2_models.py3、使用onnx-simplifier工具：安装使用：>> pip3 ins...

一、总体流程： TVM的工作流程：首先，将网络表示成统一的表示形式（Intermediate Representation），并进行一些可重用的图优化；然后，利用不同的后端生成对应设备代码，如图1所示。 图1 tvm 工...

据说tvm会支持训练，然后沐神他们为了推广tvm，专门对tvm重写了文档d2l-tvm，具体详见资料[1]，下面就是对着沐神他们写的文档做的学习记录：1.tvm的数据类型我们在声明placeholder的时候，可以显式的指定数据的类型，如：'float16', 'float64', 'int8','int16', 'int64'等import tvmA = tvm.placehol...

所谓Reduction（简约操作）其实就是说经过该操作之后，输入向量的维度会减小，例如，对输入向量沿着某个维度进行求和，先看一下python的代码：import numpy as npa = np.random.normal(size=(3, 4)).astype('float32')print(a)print(a.sum(axis=1))打印结果为：这里就是沿着第二个...

对于卷积神经网络中，卷积操作可能是最常见操作，具体原理可以去学习一下Andred NG的课程，建议搞计算机视觉方向的都去刷一波，具体过程如图1所示： 图1 'VALID'方式卷积操作过程其实就是卷积核与图像待操作区域进行乘加操作，常见的卷积操作有两种形式，第一种是'VALID'的方式，如图1所示，第二种是'SAME'的方式，区别在于'SAME'方式会对输入进行填充，以保...