文章目录1 故事开头2 问题分析3 Mobilenetv2网络结构介绍4 服务器端训练自制分类数据集并预测5 将pth模型转换成onnx模型6 文件1下载7 旭日3开发板Ubuntu20.04系统镜像安装8 配置地平线提供的docker开发环境9 在docker环境中将onnx模型转换成上板模型10 文件2下载11 将异构模型部署在X3开发板上12 文件3下载13 所有文件下载一直没有看到介绍深度

在终端中输入python3，导入包，使用。即可获取包的安装路径。

文章目录将转换得到的.bin模型在x3开发板上跑起来。

文章目录 1 总体概述2 加载权重3 冻结特征提取层权重进行训练4 项目整体代码5 感谢链接 1 总体概述 在Imagenet上训练的预训练权重，用到CIFAR10数据集上，再代码层面有以下几个问题，模型最后一层权重个数不同，如何加载呢？要是想冻结权重进行训练又怎么办呢？下面分别进行解答。 2 加载权重 以Mobilenetv2为例，Imagenet2012分类数据集，类别个数为1000，故网络

文章目录1 问题分析2 计算平台角度分析2.1 算力 π2.2 带宽 β\betaβ2.2 计算强度上限 ImaxI_{max}Imax​3 模型自身的性能评价指标3.1 计算量与参数量3.2 访存量3.3 模型的计算强度III3.4 模型的理论性能PPP3.5 内存占用4 Roof-line Model4.1 用来解决什么问题4.2 Roof-line是什么4.2.1 带宽瓶颈区域 Memory

文章目录1 网络训练流程概述2 训练前先注意3 整体代码理解4 一轮训练与验证代码5 感谢链接1 网络训练流程概述想得到一个model_best模型，宽泛的考虑：拿到数据，训练一下，谁效果好，谁就是model_best。细致考虑的话，需要注意以下要点：是否使用cuda？数据集准备和划分比例关系训练多少个epoch？是否要先冻结特征提取部分参数训练，然后再解冻训练？通常不是学习率大小和batch_s

文章目录1 为什么2 安装python3.63 调整python顺序1 为什么常用python3.6，但ubuntu16.04中默认安装的是 python2.7 和 python3.5.2 （注意 ： 这两个版本不能删除/卸载，否则系统很容易出错）2 安装python3.6sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa# 把ppa源整过来，添加一下sudo a

文章目录1 问题描述2 解决方案1 问题描述常规查看显卡上在运行哪些程序，只需命令：watch nvidia-smi但有一天，它报错了：Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch不知道是否有程序在跑？关机重启？2 解决方案可以用如下命令解决：fuser -v /dev/nvidia*PID比较多，应该是启用了多进程。有些人隐

文章目录1 三大框架使用格式2 NCHW和NHWC优缺点对比3 如何从输入图像到想要的格式呢？1 三大框架使用格式PyTorch：NCHWCaffe：NCHWTensorFlow：默认使用NHWC，GPU也支持NCHW2 NCHW和NHWC优缺点对比NCHW 必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素）；Te

文章目录1 问题分析2 计算平台角度分析2.1 算力 π2.2 带宽 β\betaβ2.2 计算强度上限 ImaxI_{max}Imax​3 模型自身的性能评价指标3.1 计算量与参数量3.2 访存量3.3 模型的计算强度III3.4 模型的理论性能PPP3.5 内存占用4 Roof-line Model4.1 用来解决什么问题4.2 Roof-line是什么4.2.1 带宽瓶颈区域 Memory