模型壓縮和加速是兩個不同的話題，有時候壓縮并不一定能帶來加速的效果．壓縮重點在于較少網(wǎng)絡參數(shù)量，加速則側重在降低計算復雜度，提升并行能力．模型壓縮和優(yōu)化可以從主要三個層次上來...
發(fā)簡信
IP屬地：弗吉尼亞州
-
常用深度學習模型壓縮和加速 -
Ch01-01.Tensor操作(Pytorch入門)
1. 以_結尾操作 2. .size()和.view()方法類似與numpy里面的.shape和.reshape() 3.以結尾的操作都會用結果替換原來變量， 例如x.cop...
-
2020-08-21 GPT3簡介GPT-1 論文 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training(2018) GPT-2 論文 Lan...
-
(一)Transformer及其attention詳解GPT-2是基于海量數(shù)據(jù)集上訓練的基于Transformer的巨大模型。本文探索GPT-2模型架構，重點闡述其中關鍵的自注意力(self-attention)層。 Part1...