TensorFlow量化训练
前段时间研究了tflite和量化相关的操作, 经测试量化尤其在具有专门DSP加速的硬件上(比如MTK8183)有着很好的加速效果,大约3X的提升;
tensorflow提供了tflite转化工具toco,使用命令大致如下:
bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco --input_file=mobilenet_v1_1.0_128_froz
开发函数计算的正确姿势 —— 安装第三方依赖
函数计算安装第三方依赖一大痛点，文章 [函数计算安装依赖库方法小结](https://yq.aliyun.com/articles/602147) 对可能会遇到的问题和解决方法做了细致总结，fun install 是基于之前的经验和成果将最佳实践的方法固化到工具中，方便用户便捷的安装依赖。
Tensorflow入门1-CNN网络及MNIST例子讲解
## 1. 前言
人工智能自从阿尔法狗大败李世石后就异常火爆，最近工作中需要探索AI在移动端的应用，趁着这个计划入门下深度学习吧。
深度学习的入门曲线还是很陡峭的，看了很多资料，询问了从事相关工作的朋友后终于有点感觉了，这篇文章就讲一下我在这个过程中的所见所得吧，肯定是不专业的，如果所说有什么错误，也希望大家帮忙指出，共同进步。
这个入门的文章准备分以下几个部分来说：
- CN
PAI实现的深度学习网络可视化编辑功能-FastNeuralNetwork
在深度学习领域流传着这样一句话，“一张好的表示图，胜过一千个公式”
本文会介绍如何通过PAI-DSW中的FastNerualNetwork功能实现深度学习网络的可视化编辑。
神经网络最早诞生于生物领域，用来模仿生物大脑复杂的神经元构成，后来人类为了探索大脑是如何思考，通过一层一层的数学公式来模拟大脑分析事物的过程。