ONNX 优化技巧：加速模型推理
【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式，用于表示机器学习模型，使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎，旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。
Flow Matching生成模型：从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程，包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习，读者将掌握Flow Matching的核心原理，获得一个完整的PyTorch实现，并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。
深度学习环境搭建笔记(一)：detectron2安装过程
这篇博客文章详细介绍了在Windows环境下，使用CUDA 10.2配置深度学习环境，并安装detectron2库的步骤，包括安装Python、pycocotools、Torch和Torchvision、fvcore，以及对Detectron2和PyTorch代码的修改。