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前言：KuiperInfer是一个从零实现一个高性能的深度学习推理库，中文教程已经非常完善了。本系列博客主要是自己学习的一点笔记和二次开发的教程，欢迎更多的AI推理爱好者一起来玩。这篇写一下算子开发流程，以sigmoid算子为例，为下一节我们自己手写算子打下基础。
目录
sigmoid算子原理
预处理指令#pragma
OpenMP并行处理文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-423753.html
OpenMP简介文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-423753.html
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概念 CSV（逗号分隔值）文件是一种特殊的文件类型，可在 Excel 中创建或编辑。CSV文件采用逗号分隔的形式来存储文本和数字信息，总体来说，这种形式的文件格式具有扩展性好，移植性强的特点。 目前许多主流程序采用CSV文件作为数据导入导出的 中间格式 ，例如MySQL数据库
源码构建： 源码构建是通过获取软件的源代码，然后在本地编译生成可执行程序或库文件的过程。这种方法允许根据特定需求进行配置和优化，但可能需要较长的时间和较大的资源来编译源代码。 预构建： 预构建是通过从开发者或官方网站下载预先编译好的可执行程序或库
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优化和泛化 深度学习的根本问题是优化和泛化之间的对立。 • 优化（optimization）是指调节模型以在 训练数据 上得到最佳性能（即机器学习中的学习）。 • 泛化（generalization）是指训练好的模型在 前所未见的数据 上的性能好坏。 数据集的分类 数据集可以分为： 1. 训练集
无论输入的图片尺寸多大，都会经过letter_box后，变为512x512尺寸 21个channel代表（20+1）个类别，512x512为模型输入及输入尺寸 经过softmax后，512x512的mask图中，每个位置(x,y)对应的21个channel的值和为1。 pr类型是np,array，所以可以通过这种方式进行逆letter_box操作，将mask的宽高，还原
在没有过拟合的情况下，相同模型结构下，一般模型的参数量和计算量与最终的性能成正比，在比较不同模型性能时，最好能保持模型参数量和计算量在相同水平下，因此相应参数的统计很重要。这里只进行理论计算，最终的效果（内存和速度）还和网络结构，代码实现方式
各位朋友，好久不见，距离上一次更博已经过去三月有余。这段时间里博主基于LabVIEW探索开发了一些工具包，包括OpenVIN工具包、TensoRT工具包以及一键训练工具包，这几天会整理一下分享给大家，今天要和大家分享的是好多朋友私信问我的深度学习推理过程中cuda或tensorRT变慢
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在深度学习中，推理（Inference）、训练（Training）和验证（Validation）是三个关键概念，它们分别表示了不同的阶段和任务： 训练（Training）： 训练是深度学习模型的初始阶段，其中模型通过学习数据的过程来逐步优化自己的参数，以便能够捕获输入数据的特征并执行特定任务
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