很多同学在学习深度学习算法过程中会遇到各种各样的问题，本博文对大家普遍存在的问题进行答疑，包括写论文常需要的指标FPS如何计算得到，怎么判断模型是否收敛等问题。如有问题可通过以下方式联系我。

一、Fuse指的是什么 Fuse是指模型的一些模块进行融合,最常见的就是conv和bn层进行融合,在训练的时候模型是存在conv和bn的,但在推理的过程中,模型在初始化的时候会进行模型fuse,把其中的conv和bn进行融合,通过一些数学转换把bn层融合到conv里面,还有一些例如DBB,RepVGG等等模块支持融合的,这些在fuse阶段都会进行融合,融合后可以一般都可以得到比融合前更快的推理速度,而且基本不影响精度。

二、FPS如何计算？ 1. 在运行val.py后最后会出来Speed: 0.1ms preprocess, 5.4ms inference, 0.0ms loss, 0.4ms postprocess per image这行输出,这行输出就代表了每张图的前处理,推理,loss,后处理的时间,当然在val.py过程中是不需要计算loss的,所以为0,FPS最严谨来说就是1000(1s)/(preprocess+inference+postprocess),没那么严谨的话就是只除以inference的时间,还有一个问题就是batchsize应该设置为多少,其实这行输出就已经是每张图的时间了,但是batchsize还是会对这个时间有所影响,主要是关于并行处理的问题,GPU中可以一次处理多个batch的数据,也可以只处理一个数据,但是处理多batch的数据比处理一个数据的时候整体速度要快,举个例子,比如我有1000张图,我分别设置batchsize为32和bat