onnx轉(zhuǎn)ncnn onnx轉(zhuǎn)pytorch
深度學(xué)習(xí)的預(yù)測模型有哪些？Ncnn是移動(dòng)終端的第一個(gè)推理框架：騰訊/Ncnn有第三方工具支持python的模型轉(zhuǎn)換，或者說python到onnx的模型轉(zhuǎn)換，Ncnn也支...
onnx模型部署
onnx靜態(tài)lstm onnx模型部署
如何理解LSTM后接CRF？LSTM CRF完全是為了提高實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性（例如，動(dòng)詞后面的名詞更容易被使用）。CRF可以完全使用，并且您不需要另一個(gè)RNN，只需將其作為第...
Onnx的卷積層源碼 onnx模型部署
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎？線性激活函數(shù)的缺點(diǎn)是線性函數(shù)的組合仍然是線性的。由于我們遇到的問題大多是非線性的，比較復(fù)雜，如果不使用激活函數(shù)來添加非線性，網(wǎng)絡(luò)...
onnx模型 onnx模型部署
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用有哪些方面？說機(jī)器學(xué)習(xí)最簡單明了的方法就是讓機(jī)器像人類一樣學(xué)習(xí)（然而，由于人工智能技術(shù)，機(jī)器可能有自己的超人智能）。所謂機(jī)器是指像計(jì)算機(jī)這樣的機(jī)器（包括電子...