Pon Pon 對於自己的牙齒排列不滿意很久了，終於在 25 歲這年開始牙套諮詢！ 預算問題，我一開始想選擇傳統牙套，但是在得知隱適美可以用軟體模擬矯正完成的樣子、且療程中若有問題都還能進行整療計畫的修改，我果斷選擇了隱適美。 先說明我的牙齒情況，我的牙弓是ㄇ字形、門牙些微內傾、有點深咬、頰廊(這好像是中國用詞？)比較大一些，此外我比較不滿意的是我的微笑線跟笑容，笑起來說好聽是靦腆，難聽點就是僵僵的、有點尷尬笑不開的樣子，下巴突出也是我在意的一個問題。 我總共諮詢了五家，以下只有第一家是一年前去諮詢的，後續四家都是近期諮詢。 [明圳團隊齒顎矯正專科診所] 諮詢費用：1000 諮詢資料搜集：X光 (含側面)、隱適美口掃、隱適美照相 費用：傳統 10+萬、隱適美 20+萬 （太久遠了忘記確切數字） 印象中我是直接 google “牙齒矯正台北”找到這家的，當時這家的網路評價很不錯，因此我也沒做其他功課，諮詢費用直接給他繳下去。牙助姊姊會幫你搜集x光跟隱適美需要的資料 (我當時不知道原來是隱適美資料ＱＱ我以為這是正常的諮詢流程)，然後蘇院長會簡單跟你談一下，後來回想我覺得蘇院長可能太忙了，所以並沒有很用心在跟我對談，他只有告訴我整完會變很漂亮... 接著這家診所會幫你安排骨科醫師，幫你看你的顳顎關節有沒有問題，看了我才知道原來我的臉一邊長一邊短，所以在嘴巴開合的時候會以 S 曲線的軌道打開閉合，但這無法透過矯正牙齒改善(哭啊)。 最後牙助姊姊會再跟你約時間說明你的牙齒情況，不是醫生來說明這點我覺得有點小扣分，但牙助姊姊很熱心也蠻專業的。她說我的咬合是正常的，也沒有突嘴、厚道等問題，下巴突出是單純我的骨頭生長比較多，雖然說我的門牙確實有點內傾，但我整完牙外觀改變不大。 [大直裕見美牙醫診所 YU JIAN DENTAL] 諮詢費用：0 諮詢資料搜集：X光 費用：隱適美 23 萬 我看到查理在這家二次矯正，而且診所的矯正團隊大多數醫生都是台大出生(我有台大迷思xd)，所以特地跑去遠遠的大直諮詢。這家診所非常新，整體環境是我最喜歡的，牙助會先幫你照 X光，然後黃院長會親自來跟你對談。過程中他說他可以用墊高咬合的方式幫我處理深咬以及下巴突出的問題，基本上對談結果都是 “ok 可以做到”，但是這家真的太新了，醫...
深度學習模型可視化 深度學習的框架越來越多，從最多人用的 Tensorflow, Pytorch, 已經被併入 Tenserflow 的 Keras, 或是工業部署會用到的 Tensorflow lite 等等，當你今天拿到一個模型，想要知道模型架構是如何設計，使用可視化工具是一種方便且簡單的方式。 然而，不同的框架對模型可視化的支援度不一樣，因此 netron 的出現可以省去許多麻煩。自從我去公司上班後才發現這個好用的工具，真是相見恨晚啊~ netron 簡介 netron 的 github 頁面列出了所有支援的模型檔案，真的是林林總總，學都學不完啊，如果每次拿到一個新框架的模型，為了看懂模型架構而從頭開始學習，實在是太浪費時間了。netron 就可以幫助你快速的理解模型架構，netron對不同框架的支援度不太一樣，有些已經非常完整，有些可能會有一點小問題，大家可以自行嘗試。 netron 可以安裝在 macOS, Windows, Linux, 也可以直接使用網頁板，非常的方便，我平常使用時都直接用網頁版的。netron 的操作非常直觀，滑鼠滾輪放大縮小，按住左鍵可以上下移動。 netron 可視化結果 netron 的 github 已經提供許多範例了，這邊放個比較不一樣的: tensorflow lite 的 quantize model，quantize(量化) 可以有效減少模型大小，是部署深度學習模型常用的方法。這邊從 tensorflow hub 下載的 mobilenet_v1_0.25_128_quantized ，用 netron 來看看模型的架構和參數。 下圖是選取第一個 Conv2D 的結果，可以看到 netron 把 Conv2D 的參數，input, weight, bias, 和 output 全都包了，提供了許多有用的資訊。比如說這個模型的輸入是大小 128 * 128 的彩色圖片，第一個 Conv2D 的 bias 實際的數值是多少等等。有關 quantize 的參數若想知道可以在底下告訴我。 netron 視覺化範例 Pytorch 呢，怎麼畫出來這麼奇怪 很可惜，如果你今天只有 pytorch 的 model weight 檔 (.pth) ，是沒有辦法知道模型是怎麼相連的，這是因為 pytor...