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基于数据流计算图的卷积神经网络的理论和设计

• 谢仁杰 （英特尔战略合作和创新业务部 技术经理，人工智能开放创新平台联合学者，上海 200241）摘  要：近年来在许多信号处理应用领域中，深度卷积神经网络引起了学术界和工业界很大的关注，其中 基于数据流图的深度学习网络Tensorflow框架得到了很多人的青睐。但在一些商业落地的研究和调查中发 现，部分机构涉及一些自开发的计算单元，而它不被大型网络框架所支持，又出于技术的保密性往往需要 自行修改工业界的深度学习框架，这就造成了以下情况， ①工业级大型代码框架极其复杂，各大库之间的 调用很深且一般没有注释
• 关键字：202003深度学习数据流计算图多核运算车辆分类