模型优化

在windows安装python版本的tensorrt

文章目录一、进入官网，下载tensorrt包二、下载后解压并把相应文件拷入对应cuda的文件夹2.1 拷贝头文件2.2 拷贝静态库2.3 拷贝动态库三、安装whl文件四、验证一、进入官网，下载tensorrt包 https://developer.nvidia.com/tensorrt-download 这里需要…

经验风险最小化与结构风险最小化：优化机器学习模型的两种方法

随着大数据时代的到来，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。然而，在构建机器学习模型时，我们面临着两个主要的挑战：经验风险最小化和结构风险最小化。本文将深入探讨这两种方法，并分析它们在优化机器学习模型中的作…

模型的图优化

图优化最近在整理之前的一些工作内容, 记录下来温故而知新在各种开源推理框架中，我们总能看到有一种graph optimizer技术，主要是对用户想要运行的网络模型进行一种网络结构层面的优化，剔除不需要的Op、融合某些特定的相邻Op、转换某些框架…

一种全新且灵活的 Prompt 对齐优化技术

并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。一种方案是，人向模型对齐。于是有了「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。这也是…

模型优化【1】-低秩近似

模型优化-低秩近似一、低秩近似一、低秩近似神经网络的基本运算卷积，实则就是矩阵运算 ，低秩近似的技术是通过一系列小规模矩阵将权重矩阵重构出来 ，以此降低运算量和存储开销。目前有两种常用的方法实现低秩近似： Toep…

多模态推荐系统综述：四、模型优化

四、模型优化由于多模态信息的存在，当多模态编码器和推荐模型一起训练时，模型训练的计算要求大大增加。因此，多模态推荐模型在训练过程中可以分为两类：端到端训练和两步训练。端到端训练可以利用反向传播获得的每个梯度来更新模…

Pruning 系列（六）remove剪枝

环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117一、填0与remove剪枝的差异直接填0的剪枝：优点：保留了原始网络结构，便于实现和微调。部分减少模型的计算量。缺点：零权重仍然需要存储，因此不会减少内存使用。一些硬件和软件无法利用稀疏计算，从而无法提高计算效率…

Pruning 系列（五）Dropout、Dropconnect剪枝

环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117一、Dropout dropout在全连接层使用。假设丢弃概率是P，有两种实现方式，不管是在《测试阶段》还是《训练阶段》对每层的输出做缩放，都是为了保持伯努利分布的期望np。《测试阶段》没dropout 而是全量神经元参与运算，不然预…

3D模型优化服务+三维可视化+数字孪生+元宇宙=眸瑞科技

眸瑞科技：老子云平台AMRT3D数字孪生引擎老子云概述老子云3D可视化快速开发平台，集云压缩、云烘焙、云存储云展示于一体，使3D模型资源自动输出至移动端PC端、Web端，能在多设备、全平台进行展示和交互，是全球领先、自…

用BSP优化3D渲染

3D渲染引擎设计者面临的最大问题之一是可见性计算：只必须绘制可见的墙壁和物体，并且必须以正确的顺序绘制它们（应该在远处的墙壁前面绘制近墙） 。更重要的是，对于游戏等应用程序来说，开发能够快速渲染场景…

Pruning 系列（八）layer常用简枝(torch)方法

环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117一、prune.random_unstructured pytorch：文档地址用法: torch.nn.utils.prune.random_unstructured(module, name, amount) 参数： module(torch.nn.Module) -包含要修剪的张量的模块 name(str) -module 中的参数名称，将…

PyTorch 官方博客：PyTorch Profiler v1.9 详解

Profiler v1.9 的改进主要针对在运行时和/或内存上能耗最严重的执行步骤，同事将 GPU 和 CPU 之间的工作负载分配进行可视化。 Profiler v1.9 新增五个主要功能包括： 1、分布式训练视图： 这有助于你掌握分布式训练任务中，消耗的时…