本仓库项目是个人总结的深度学习炼丹、优化及部署落地笔记,包含深度学习数学基础知识、深度学习基础知识、神经网络基础部件详解、构建 CNN 网络总结、深度学习炼丹策略、深度学习模型压缩算法、以及深度学习推理框架代码解析及动手实战。
1,神经网络基础部件:
2,深度学习基础:
1,模型部署:
2,模型推理:
- 移动端异构计算:
neon编程 - GPU 端异构计算:
cuda编程
通用矩阵乘法 gemm 算法解析与优化、neon、cuda 编程等内容,以及 ncnn 框架代码解析总结。
1,推荐几个比较好的深度学习模型压缩与加速的仓库和课程资料:
- awesome-emdl: 嵌入式与移动端深度学习研究资料合集。
- AI-System: 深度学习系统。
2,一些笔记好的博客链接:
- The Illustrated Transformer: 国内比较好的博客大都参考这篇文章。
- C++ 并发编程(从C++11到C++17): 不错的 C++ 并发编程教程。
- 《深度学习》
- 《机器学习》
- 《动手学深度学习》
- 《AI-EDU》
- 《AI-System》
- 《PyTorch_tutorial_0.0.5_余霆嵩》
- 《动手编写深度学习推理框架 Planer》