目录 模型压缩 量化 稀疏化训练 剪枝 知识蒸馏 自蒸馏 集成 使用精细化模型结构 模型扩张 深度 宽度 输入图像的分辨率 深度.宽度.分辨率联合扩张 使用精细化模型结构 计算模型的各种成本 参数量 各种操作的参数量计算方法 占用空间 计算量(FLOPS.FLOPs) FLOPS FLOPs 运行时占用内存 推理速度 给自己挖个坑,这些都是工程上需要掌握的知识. 模型压缩 将高精度数据转为低精度格式,可以加快运算速度,同时也会降低网络推理的精度. 一般来说会将数据从浮点型转为int8型,有时会转…

华为计算平台MDC810发布量产 塞力斯的发布会刚刚结束,会上塞力斯SF5自由远征版也确实让人眼前一亮. 全球首款4S级加速能力.1000+km续航新能源作为这款车的卖点. 续航1000+km成了最近比较流行的一个参数.不过,这里大家也不要被过多的迷惑,所谓的1000+km续航是在满电满油的情况下达到的,其实是一个"油电续航". 当然,今天的重点不是它,而是华为的DriveONE三合一电驱动系统. 华为,不讲武德? 不同于智能手机前期的概念图.PPT.宣传等,华为的"造车&q…

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算 前一段时间南京出现了疫情,大概原因是因为境外飞机清洁处理不恰当,导致清理人员感染.话说国外一天不消停,国内就得一直严防死守.沈阳出现了一例感染人员,我在22号乘坐飞机从沈阳乘坐飞机到杭州,恰好我是一位密切接触人员的后三排,就这样我成为了次密切接触人员,人下飞机刚到杭州就被疾控中心带走了,享受了全免费的隔离套餐,不得不说疾控中心大数据把控是真的有力度.在这一段时间,也让我沉下心来去做了点事,之前一直鸽的公众号也开始写上了...不过隔离期间确实让我这么…

11-3. 为一个”模型定义”函数返回一个计算列 问题 想从”模型定义”函数里返回一个计算列 解决方案 假设我们有一个员工(Employee)实体,属性有: FirstName, LastName,和BirthDate, 如 Figure 11-3所示. Figure 11-3. An Employee entity with a few typical properties 我们想要创建一个”模型定义”函数,让它返回FirstName 和LastName 合并后的full name . 我们想…

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符…

在深度学习中,量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor,以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算.这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近4倍的减少: 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的int8计算,可以快2~4倍. 一个量化后的模型,其部分或者全部的tensor操作会使用int类型来计算,而不是使用量化之前的float类型.当然,量化还需要底层硬件支持,x86 CPU(支持AVX2).ARM CPU.Google TPU.Nvidia Volta…

目录 1. WebGL 2. WebGPU 2.1. 适配器(Adapter)和设备(Device) 2.2. 着色器(Shaders) 2.3. 管线(Pipeline) 2.4. 并行(Parallelism) 2.5. 工作组(Workgroup) 2.6. 指令(Command) 3. 数据交换 3.1. 绑定组的布局(GPUBindGroupLayout) 3.2. 暂存缓冲区(Staging Buffer) 3.3. 过度调度 3.4. 麻烦的结构体(内存地址对齐问题) 3.5. 输…

生产与学术 写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对pytorch深度学习->android实际使用的这个流程的一个切身感受. 说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了... 全部浓缩在了这里: https://github.com/lartpang/DHSNet-PyTorch/blob/master/converter.ipynb 鉴于github加载ipyn…

大数据是一种规模大到在获取.存储.管理.分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模.快速的数据流转.多样的数据类型,高价值性和准确性五大特征,即5V(Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity).大数据代表了互联网的信息层,是互联网智慧和意识产生的基础. 大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构.它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理.分布式数据库和云存储.虚拟化技术. 物…

1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建完整的网络模型,但是无法使用迁移学习,而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法,另一种是使用python代码训练好模型,并使用JIT技术,将python模型导出为C++可调用的模型,这里具体介绍第二种.(个人觉得…