在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#include<tensorflow/c/c_api.h>intmain(){// 创建一个会话TF_Session*session=TF_Ne...
AI和深度学习领域有自己独立的知识体系,而且更多是要依靠数学推导和模型设计,工程实现也更偏CPU/GPU相关的编程,逻辑在其中起的作用有限,AI这个领域不太可能出现从培训机构出来就业的人员。传统软降工程也走到一个阶段了,软件工程的需求正在从传统的工程领域快速迁移到深度学习领域。
到这里其实还是对前面学习的内容和代码实现最更深一步的总结,我个人觉得看右边的内容更加适合于我们去写代码。 一次梯度下降法的完整过程: 这里老师重点提到在正向传播时,将z的数值放入缓存区很有用,我个人觉得是因为再上一章激活函数求导那里的内容,我们可以很明显的发现,激活函数的导数和原函数的关系是非常密切的,...
构建模型 接下来,我们需要构建深度学习模型。在图像分类任务中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是最常用的模型结构。 fromtensorflow.kerasimportlayers,models# 构建CNN模型model=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)))model.add(layers...
将大模型原理拆解得无比简单 Andrej Karpathy 是全球人工智能领域的知名科学家,也是 OpenAI 的创始成员和研究科学家。 他于2009 年本科毕业于多伦多大学,获得计算机科学和物理学学士学位。2011 年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学,随后前往斯坦福大学 AI Lab(SAIL)读博,师从著名学者李飞飞,是全球最早将深度学习应用于计算...
将大模型原理拆解得无比简单 Andrej Karpathy 是全球人工智能领域的知名科学家,也是 OpenAI 的创始成员和研究科学家。 他于2009 年本科毕业于多伦多大学,获得计算机科学和物理学学士学位。2011 年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学,随后前往斯坦福大学 AI Lab(SAIL)读博,师从著名学者李飞飞,是全球最早将深度学习应用于计算...
建议深入学习c++，而不是java。很多深度学习框架底层都是由 C/C++ 语言编写加速的，这样可以保证模型...
将大模型原理拆解得无比简单 Andrej Karpathy 是全球人工智能领域的知名科学家,也是 OpenAI 的创始成员和研究科学家。 他于2009 年本科毕业于多伦多大学,获得计算机科学和物理学学士学位。2011 年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学,随后前往斯坦福大学 AI Lab(SAIL)读博,师从著名学者李飞飞,是全球最早将深度学习应用于计算...
MegCC 是一个面向推理的深度学习模型编译器,具有如下特点: 极其轻量的运行时库 :只编译 mobilenetv1 模型进行推理情况下,strip 符号之后,整个运行时二进制大小只有 81KB。 高性能:Arm 上的每一个 Kernel 都是经过人工精心调优的, 同样的模型,性能对比MegEngine有进一步的升级。 方便移植 :运行时所有 Code 都是...
3.1 下载预训练模型 从百度云或GoogleDrive下载预训练模型。目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。 3.3 修改 label.txt 文件