caffe做部署是YYDS! blob layer net 激活函数 卷积 reshape slice loss function reduce eltwise argmax

背景 怎么算微分。。通常有三种方法。 Symbolic Differentiation Numerical Differentiation Automatic Differentiation (auto diff) auto diff中两种主流的方式分别是forward-mode和reverse-mode 由于forward-mode的方法中，计算的时间复杂度是O(n),n是输入的参数个数。而reverse-mode中，计算的时间复杂度是O(m),m是输出节点的个数。在dnn中，n往往很大，远大于m，因此这里主要介绍reverse-mode auto diff方法。 backprop和reverse mode auto …

迫于生计，从今天开始学习推荐系统相关的内容，今天先来读一篇推荐系统领域的综述 Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions 由于目前的工作其实是偏向推荐系统的serving,训练的开发，因此这些paper可能都是粗读，也不会把paper中的内容逐句翻译，而是找出我认为最为重要的一些概念加以记录。 INTRODUCTION 推荐的问题简单可以归纳成对user未看见的item进行打分的过程，这个分一般称之为rating.有了rating,推荐前top k 个最好 …

前言 偶然发现了 torch2trt 的模型转换方案，思路是直接将pytorch op映射到TensorRT的python api. 在pytorch进行每个op　forward的时候，tensorrt也相应往network上添加op. 这里会先涉及torch2trt的使用，后面会补充这个转换工具的代码学习 使用torch2trt torch2trt pytorch可以直接安装，但是torchvision根据 pytorch-for-jetson-version-1-6-0-now-available 中的说法，需要编译安装 1git clone https://github.com/pytorch/vision 然后切换到tag …

写在前面 主要是需要在jetson nano做模型转换，来记录下踩的坑 目前有两条路径，一条是我们现有的转换路径，也就是pytorch->onnx(->caffe)->trt的路径 在这条路径上踩了比较多的坑，最终暂时放弃，最直接的原因是cudnn8.0升级接口发生改动，编译caffe遇到较多问题 这里其实仍然采用了两条平行的路径，一条是直接在nano上构建环境，另外一种是基于docker(包括构建交叉编译环境用于加快编译速度) 另一条路径是基于torch2trt,是一条直接pytorch->trt的路径 这里主要记录在第一条路径上踩过的坑 环境准备 先过一遍开发者手册 主要是介绍了下nano的硬件 …

背景 似乎没什么背景,继续看caffe代码 argmax的作用是返回一个blob某个维度或者batch_size之后的维度的top_k的index(或者pair(index,value)) proto 还是先看proto 12message ArgMaxParameter {3 // If true produce pairs (argmax, maxval) 4 optional bool out_max_val = 1 [default = false];5 optional uint32 top_k = 2 [default = 1];6 // The axis along which to maximise -- may …

背景 这个layer和reduce layer有一些相似,就干脆一起看了. 作用是输入至少两个blob,然后对每个blob中的元素所一些运算,最后得到一个blob. caffe 支持的运算有"PROD","SUM","MAX"三种 顺便提一句,TensorRT支持的要多一些: 1 2enum class ElementWiseOperation : int 3{ 4 kSUM = 0, //!< Sum of the two elements. 5 kPROD = 1, //!< Product of the two elements. 6 kMAX = 2, …

背景 其实没什么背景,继续啃caffe代码而已2333 reduce layer其实就是做reduce操作,把一个任意shape的blob通过某种运算变成一个scalar. caffe目前支持求和(SUM),绝对值的和(ASUM),平方和(SUMSQ),以及对得到的scalar的总数求平均的求和(MEAN). 说句题外话,TensorRT支持的操作是求和,求积,max,min和ave. 还是有一些gap的 proto 先看proto 12message ReductionParameter {3 enum ReductionOp {4 SUM = 1;5 ASUM = 2;6 SUMSQ = 3;7 MEAN = 4;8 }910 …

先写个简略版的笔记..看之后的情况要不要读得更精细一点.. 背景 two stage的检测比one stage的检测效果好,原因是啥? 作者认为是正负样本不平衡导致的. two stage的方法在proposal 的时候干掉了大部分负样本,所以效果好. 因为作者提出了一种新的loss,称为Focal Loss 是对交叉熵loss的改进,作用是提高没有正确分类的样本的权重,降低正确分类的样本的权重. 然后设计了个retinaNet 来验证效果. 主要是用了Focal Loss 作为损失函数,以及backbone比起之前的one stage的检测用上了FPN. Focal Loss 一图胜千言 Focal loss是在交叉熵loss的 …

背景 虽然不太care 训练的过程，但是由于容易看懂的layer都看得差不多了 所以打算看一下这些loss function. Euclidean Loss (L2 loss) 一般用于“real-valued regression tasks” 。　比如之前的项目上用的人脸年龄模型，就是用了这个Loss 这个loss没什么额外的参数，实现也很简单。 1 2template <typename Dtype> 3void EuclideanLossLayer<Dtype>::Reshape( 4 const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const …