嵌入式神经网络部署

嵌入式神经网络部署泛谈

本章节是嵌入式神经网络部署及工程化实例的一个泛谈录，是学习到此的一些经验和见解，端侧设备平台算力有限，很多模型都无法直接使用，而实际工程上又对端侧的场景有大量的要求，本章就对端侧神经网络部署分三个部分进行分析和理解。

1- 神经网络加速的本质

2- 如何选择一个适当的模型

3- 工程化部署需要注意的点

神经网络加速的本质

回归到神经网络本身，无论它的主干结构是CNN还是Transformer，无论是用于图像处理还是用于语音处理，抑或是多模态，他们的本质都是：给定输入，进入模型，得到输出。模型本身是一个具有类神经元结构的大规模函数体，这个结构内部的触发原理和行进链路是依照训练得来的。这个链路的形容

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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继续努力<br>只做了一点微小的工作<br>谢谢大家<br>欢迎您给我发邮件沟通交流<br>ctysimple@qq.com<br>微信：CHENTY4869