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揭示GPU上的批处理策略

本文深入探讨了批处理在现代GPU上的工作原理，以及它是如何影响深度学习模型的推理速度，基于此，作者为模型优化提供了实用指导。通过优化批处理策略，研究人员和工程师可以更有效地利用计算资源，提高模型的推理效率。...

深度学习 第六章 深度前馈网络 后半部分

深度学习计算图是一种图形化表示神经网络中计算流程的方法。它由节点和边组成，节点代表计算操作，边代表数据流动。每个节点接收输入数据并进行一些计算操作，然后将结果传递给其他节点。...

卷积神经网络(CNN)数据流转详细流程，结合YOLO的实进行说明

1.输入预处理（InputPreprocessing）...

RepVGG论文详解以及使用Pytorch进行模型复现

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain是2021CVPR的一篇论文，正如他的名字一样，使用structuralre-parameterization的方式让类VGG的架构重新获得了最好的性能和更快的速度。在本文中首先对论文进行详细的介绍，然后...

ComfyUI差分扩散修复图像

在几个月的沉寂之后，差分扩散（DifferentialDiffusion）被引入了。玩了几天之后，我仍然对结果感到震惊。...

如何使用Keras函数式API进行深度学习?

图：pixabay原文来源：https://machinelearningmastery.com作者：JasonBrownlee「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮可以这样说，KerasPython库使得创建深度学习模型变得快速且简单。序列API使得你能够为大多数问题逐层创建模型。当然它也是...

Inpaint Anything 修复图像、视频和3D 场景中的任何内容!开源!

InpaintAnything可以修复图像、...

卷积式神经网络(CNN)在建筑行业中的应用

#土木工程#...

100.人工智能——构建LeNet-5神经网络模型

LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。是人们第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字任务上取得巨大成功。...

自回归模型 - PixelCNN

介绍生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型，其目标是学习如何生成与训练数据来自同一数据集的新样本。在训练阶段，生成模型试图解决密度估计的核心任务。在密度估计中，我们的模型学习构建一个估计——pmodel(x)——尽可能类似于不可观察的概率密度函数——pd...