书目信息 |
| 题名： |
自制深度学习推理框架
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| 作者： | 傅莘莘 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2025.03 |
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| 页数： | 198页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-66258-3 | |
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| 314 | @a傅莘莘, AI系统工程师, 专注于深度学习推理框架与AI编译器的研发。曾主导多款深度学习推理框架从0到1的设计与实现, 在推理效率与精度优化方面取得了实际成果。在B站开设了“自制推理框架”“自制大模型推理框架”等系列视频公开课 (累计播放数超过10万), 以通俗易懂的方式讲解技术, 深受学生及其他技术爱好者的喜爱。 | |
| 330 | @a本书共9章, 以实现开源深度学习推理框架KuiperInfer为例, 从基础的张量设计入手, 逐步深入讲解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。此外, 书中还介绍了如何支持基于CNN的模型, 如ResNet、YOLOv5, 以及大语言模型Llama2的推理。 | |
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| 自制深度学习推理框架/傅莘莘著.-北京：人民邮电出版社，2025.03 |
| 198页：图；24cm |
| 图灵原创 |
| ISBN 978-7-115-66258-3：CNY79.80 |
| 本书共9章, 以实现开源深度学习推理框架KuiperInfer为例, 从基础的张量设计入手, 逐步深入讲解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。此外, 书中还介绍了如何支持基于CNN的模型, 如ResNet、YOLOv5, 以及大语言模型Llama2的推理。 |
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正题名：自制深度学习推理框架
索取号：TP181/F950
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