深度学习推理框架用于对已训练完成的神经网络进行预测，也就是说，能够将深度训练框架例如Pytorch中定义的算法移植到中心侧和端侧，并高效执行
与训练框架不同的是，深度学习推理框架没有梯度反向传播功能，因为算法模型文件中的权重系数已经被固化，推理框架只需要读取、加载并完成对新数据的预测即可
✨- 01-环境配置
✨- 02-张量 Tensor 类和输入数据的内存排布
感谢深度学习推理框架 KuiperInfer 作者 傅莘莘 大佬的无私奉献和帮助
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🧠 Neural Network Inference Practice 🤖 神经网络推理
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