推荐一门开源课程，《从零编写深度学习推理框架》，学会怎么上手一个现代风格 C+项目。对于以后的面试和求职都是一个不错的项目哦！
hellozgfss 2023 年 1 月 10 日 2757 次点击这是一个创建于 1130 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
大家好
我在 b 站上开源了一门公开课，《从零编写深度学习推理框架》 b 站链接： https://space.bilibili.com/1822828582
github 链接: https://github.com/zjhellofss/KuiperInfer 欢迎点赞和 PR （已经发布 Docker ）
课程可以分为三个季度，现在是第一季共八次课程，课程表如下，后续两季会根据大家的意见进行排课，这是一次我致敬开源精神的课程，谢谢大家关注点赞！
使用的技术是 C++，截至目前框架已经支持 Yolov5s 的推理，在 11700H 上推理时间为 0.9s(640*640*3)
课程次数 主要内容 进度 第一次课 整体框架解读和开发环境配置 完成
第二次课 张量 Tensor 类的解析和输入数据的内存排布 完成
第三次课 从 CSV 文件中初始化张量 Tensor 一个实例 完成
第四次课 手写第一个算子 Relu 并完成算子注册工厂类 完成
第五次课 Im2col 的原理和卷积算子的实现 未完成
第六次课 照猫画虎，完成 MaxPooling 算子 完成
第七次课 图结构(PNNX)讲解和计算图初步 未完成
第八次课 读取 PNNX 并构建自己的计算图 未完成
第 1 条附言 2023 年 1 月 10 日
再发一个效果图 
第 2 条附言 2023 年 1 月 10 日 
第 3 条附言 2023 年 1 月 10 日
运行 demo 的截图，最后耗时 7.16s, batch 等于 8, 大小为 640 * 640.
现代 C++风格的代码
现代 C++风格的代码
 | 1 Approximate 2023 年 1 月 10 日 支持楼主，关注一下 |
 | 2 hellozgfss OP []( https://imgse.com/i/pSmickj) Yolov5 模型预测目标的效果图如上 |
 | 3 hellofss 2023 年 1 月 10 日  )Yolov5 模型预测目标的效果图如上,可以看出是比较准确的。 |
 | 4 closedevice 2023 年 1 月 10 日 不错不错，包括训练框架和推理引擎两部分？ |
| 5 hellozgfss OP @closedevice 目前只有推理框架的，第一季课程围绕推理展开的，目前反响还不错。 |
| 6 closedevice 2023 年 1 月 10 日 @hellozgfss 有考虑啥时候加推理引擎部分？ |
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