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3.形式化描述本章提供了计算图结构方面的交换格式的正式描述。 这是一个简单的符号，其目标是描述从较低级别构建块构建计算图形片段，最终到达整个网络图形的描述。Backus-Naur Form（BNF）中的语法用于描述符号的语法。首先，定义语法的词汇元素，并列举与有效计算图相关的约束条件。3.1.词法元素描述格式由下列词法元素构成: 一个identifier是ASCII字符序

(本文翻译自NNEF,著作权归原作者所有)1.引言1.1什么是NNEF1.1.1输出者对NNEF的看法 对于NNEF的输出者，比如深度学习框架，NNEF是一种可以转换内部网络表示的格式，之后所有能够使用NNEF的加速器库将能够执行训练好的网络（如果网络 匹配其功能）。 输出者的任务是将其操作和数据表示映射到NNEF的操作和数据表示，假定这种映射是可能的。NNEF还旨在成为深度

http://blog.youkuaiyun.com/u011762313/article/details/49851795#!/usr/bin/env python# 引入“咖啡”import caffeimport numpy as np# 使输出的参数完全显示# 若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替np.set_printoptions(threshold='nan')# d

版本：clion2017.2 先点cmake一栏，再点左边的设置（齿轮图标），选CMake Settings： 按照https://github.com/opencv/opencv/issues/6542的方法，在执行cmake命令时加参数：-DCUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME=OFF然而这是在终端下cmake才能这样加参数，那么在clion的IDE环境下呢？ 很简单，

安装CUDA 8.0在存放.deb文件的目录下执行:sudo dpk-i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get updatesudo apt-get install cuda安装完成后重启添加环境变量,在~/.bashrc中添加:export PATH=/usr/lo

2017.3.2os版本：10.12.1配置：i7cpu，AMD显卡（不支持CUDA）1.事先安装：Python： Python 2.7.10 |Anaconda2- 4.3Homebrew：https://brew.sh2.安装依赖：sudo brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdbsudo bre