py-faster-rcnn之python引入_caffe.so
本文并不给出“编写一个c++代码，然后编译为.so文件，然后在python中引入”的hello world，需要的请参考：http://www.oschina.net/question/437227_124449
本文意在强调，python的import，引入的不仅是.
CNN可视化技术总结（四）--可视化工具与项目
前面介绍了可视化的三种方法--特征图可视化，卷积核可视化，类可视化，这三种方法在很多提出新模型或新方法的论文中很常见，其主要作用是提高模型或者新方法的可信度，或者用来增加工作量，或者用来凑字数，还有一些作用是帮助理解模型针对某个具体任务是如何学习，学到了哪些信息，哪些区域对于识别有影响等。
本文将介绍一些可视化的项目，主要有CNN解释器，特征图、卷积核、类可视化的一些代码和项目，结构可视化工具，网络结构手动画图工具。
高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标，推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。
