如何继续提升速度?降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来,fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下,将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。而为了维持模型效果,更低精度的方法(例如 int8)通常需要使用如下传统方案:
近年来,Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型,但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq,大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理,也打通了 Transformer 从训练到推理的整个流程,极大优化了用户使用体验。最近,LightSeq 训练引擎相关论文[1],被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收,得到了学术界的广泛认可!
机器之心报道 机器之心编辑部 99 行代码实现《冰雪奇缘》特效的续集来了,太极编译器再次升级。 得益于计算机仿真技术的不断发展,我们能够在电脑中重建越来越逼真的现实世界,制作出《冰雪奇缘》等优秀的特效电影。 但逼真的场景、丰富的细节离不开超高精度的物理模拟,因此特效的每一帧几乎都是用经费烧出来的。 现代动画电影(包括《冰雪奇缘》等),经常使用基于物理的动画生产特效,丰富感官的体验。基于粒子的表示是其中常用的方法。场景越大,粒子就越多。比如,要模拟一个 300 米长的溃坝场景中的水,可能会需要数千万粒子,
python的数值类型包括常规的类型:整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说,就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数,还有二进制数、八进制数、十六进制数。
一直以来,我们每次使用cout输出数据的时候,如果要换行,都知道使用形如cout << endl;这样的形式,那么endl到底是什么呢,它是怎么样实现输出一个换行符的功能的,以前我没有思考过,但现在我想弄懂它,下面就一起看一下吧。
本关我们将学习共享代码,在C语言中角色属性都是以结构体的方式进行存储的,而结构体所存储的信息都是连续性的,这一关我们将会解释如何处理游戏中的共用代码,这种代码是通用在除了自己以外的其他同类型对像上的常常你在修改游戏的时候,你找到了一个单位的健康值或是你自己角色的生命值,你会发现一种情况,如果你把生命值相关代码移除的话,其结果是你的角色无敌,但你的敌人也无敌了,这就是共享代码的问题。
计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数,我们称其为真随机数。 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器。生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高。
定义一个函数模板,名为Max,参数包括数组和数组长度,返回值是数组中的最大值,要求支持整数、浮点数和字符三种类型。
Python的程序执行方式:Python的程序编辑窗口、Python的解释器提示符。
在初阶模板中,函数模板和类模板所传的参数前面都是class或者typename修饰的,是类类型形参,但是模板除了可以传递类类型形参之外还可以传递非类型形参
模型的边缘端部署需要深度学习模型更加的小型化与轻量化、同时要求速度要足够快!一个量化之后的模型可以使用整数运算执行从而很大程度上降低浮点数计算开销。Pytorch框架支持8位量化,相比32位的浮点数模型,模型大小对内存需要可以降低四倍左右,硬件支持8位量化之后的模型推理可以加速2到4倍左右。模型量化是模型部署与加速推理预测首选技术方案。
Python是一门面向对象的编程设计语言,程序中每一样东西都可以视为一个对象。Python内置对象可以分为简单类型和容器类型,简单类型主要是数值型数据,而容器类型是可以包含其他对象类型的集体,如序列、元组、映射等。
在编程中,生成随机整数数组是一项非常常见的任务。本文将介绍如何使用Python语言来生成随机整数数组,帮助读者掌握这一有用的编程技巧。通过实际的代码示例,我们将逐步指导读者完成生成随机整数数组的过程,并提供一些实际应用的建议。
对于SISD,每个指令只能处理一个数据,而SIMD一个指令可以处理多个数据,因为多个数据的处理是平行的,因此从时间来说,一个指令执行的时间,SISD和SIMD是差不多的。由于SIMD一次可以处理N个数据,所以它的处理的时间也就缩短到SISD的1/N。需要指出一点,NEON是需要硬件支持的,需要有一块寄存器放到硬件上来处理这个的。SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON
1. 模板参数分为类型模板参数和非类型模板参数,类型模板参数一般是class或typename定义出来的泛型,而非类型模板参数一般是整型定义出来的常量,这个常量作为类模板或函数模板的一个参数,在类模板或函数模板中可将该参数当成常量来使用。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第20章 DSP复数运算-模平方,乘法和复数乘实数 本期
汇编语言是一种面向机器的低级语言,用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近,汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码,但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。
在一个项目中,我们可能需要交换不同类型的数据。虽然C++支持函数重载,解决了C语言中函数名不能相同的问题,但是代码复用率任然极低
• import <模块>[as <别名>]:将模块中的函数等名称导入当前程序,“命名空间”namespace,引用方法——<模块>.<名称>
模板参数分类类型形参与非类型形参。 类型形参:出现在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称。如图:
由以上解释大致可以了解到多态的含义。对于C++来说,多态就是同一个函数不同的执行效果。实现方式就是子类根据自身需要更改了从父类继承的方法。
and...or... 用法:bool and a or b #当bool条件为真时,结果为a #当bool条件为假时,结果为b #与c语言中的?:表达式不同,此语句是逻辑运算实现的 元组(tuple
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
“工欲善其事必先利其器”,做好数模混合验证必须了解EDA工具的工作原理。EDA仿真器是在干两件事情(时间和数值),即在什么样的时间,该出什么样的数值(表现);数字和模拟的差别在要解的方程组是完全不同的。
它们就是传说中的浮点数运算,今天我们来点亮一个很有用的技能树: Unidbg调试浮点数运算
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中,我们谈到了 Tensorflow.js(tfjs) 的新后端 WebAssembly(WASM)。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息,并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。
① Python程序的格式:1.用代码高亮来标识函数丶语句等等 本身的代码高亮并没有实际的意义,只是用来辅助编程人员和阅读人员 更好的识别
Qt提供的可复用的标准对话框,全部继承自QDialog类,如下图所示: QMessageBox:信息对话框,用于显示信息、询问问题等; QFileDialog:文件对话框 QColorDialog:颜
添加变量,输入型变量5个,一个运算后输出变量,3个中间变量,用于计算,存放中间计算结果,
这节我们学习模块和包,这块呢,我们在实际使用的过程中,首先保证自己会用就可以,其次也可以加深对Python代码的理解。
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
整形(int) 布尔类型(bool) 浮点型(float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串(str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展: s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母,为真返回 True,否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母,为真返回 True,否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字,为真返回 True,否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写,为真返回 True,否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写,为真返回 True,否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写,为真返回 True,否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符,为真返回 True,否则返回 False常用操作符:x%y 求x除以y的余数; x//y 地板除取小的整数(3//2==1); abs(x)绝对值; dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方; complex(re,im)复数(实部,虚部); a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级:幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符(not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ;(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
1、问题: 之前有同学问过这样一个问题: echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}' 4.44089e-16 类似的问题还有在 java 或者 javascript 中: 23.53 + 5.88 + 17.64 = 47.05 23.53 + 17.64 + 5.88 = 47.050000000000004 为什么结果不是 0 或者不相等呢? 如果你不能立马回答出原因,那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近 segmentfault.co
阿一:电脑一般都是用一种浮点的格式来 近似的模拟实数的运算, 注意是近似, 不是完全。下溢、误差的累积和其它非常规 性是常遇到的麻烦。不要假设浮点运算结果是精确的, 特别是别假设两个浮点值可以进行等价比 较。也不要随意的引入 “模糊因素”。这并不是C语言特有的问题, 其它电脑语言有一样的问题。浮点的某些方面被通 常定义为“中央处理器是这样做的”, 否则在一个没有“正 确” 浮点模型的处理器上, 编译器要被迫做代价非凡的仿真。
比如:int &b = a; 在定义b的时候前面的符号& 就表示b是a的一个引用,对引用变量的赋值等操作相当于对变量本身的操作。所以你对b赋值 b=a+14其实相当于a=a+14操作,引用又称为别名,相当于一个人两个名字。所以b是15。
类型形参即:出现在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称。
当前CNN网络主要的运算集中在实数权值乘以实数激活值或者实数权值乘以实数梯度。论文提出BinaryConnect将用于前向传播和后向传播计算的实数权值二值化为, 从而将这些乘法运算变为加减运算。这样即压缩了网络模型大小,又加快了速度。论文提到,SGD通过平均权重带来的梯度来得到一些小的带噪声的步长,尝试更新权重去搜索参数空间,因此这些梯度非常重要,要有足够的分辨率,sgd至少需要6—8bits的精度。如果对权重进行量化,就会导致无法对权重直接求导,所以我们可以把二值化权重看成是带噪声的权重。论文认为,带噪声的权重往往能够带来正则化,使得泛化能力更好,类似Dropout,DropCconnect这种就是对激活值或者权重加入了噪声,它们表明只要权重的期望值是高精度的,添加噪声往往是有益处的,所以对权重进行量化理论角度是可行的。
一个是递归的IIR滤波器,一个Deriche滤波器,他们的速度都已经是顶级的了,而且都能够使用SIMD指令优化,其中有讲到《Recursive implementation of the Gaussian filter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵,核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小,因此造成浮点精度的丢失,因此,要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型,而使用了double,普通的sse指令集的增速效果就不是很明显了,因此,为了速度可能需要使用AVX或者更高的AVX512。
在实验阶段对于模型结构可以选择大模型,因为该阶段主要是为了验证方法的有效性。在验证完了之后,开始着手部署到移动端,这时候就要精简模型的结构了,一般是对训好的大模型进行剪枝,或者参考现有的比如MobileNetV2和ShuffleNetV2等轻量级的网络重新设计自己的网络模块。而算法层面的优化除了剪枝还有量化,量化就是把浮点数(高精度)表示的权值和激活值用更低精度的整数来近似表示。低精度的优点有,相比于高精度算术运算,其在单位时间内能处理更多的数据,而且权值量化之后模型的存储空间能进一步的减少等等。
是属于有理数中某特定子集的数的数字表示,在计算机中用以近似表示任意某个实数,小数点可以“浮动”。实数由一个整数或定点数(即尾数/significand/mantissa)乘以某个基数exponent(计算机中通常是2)的整数次幂得到,这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
2010年的时候,三维可视化项目中要读取eclipse建模软件产生的三维模型网格数据,经过连续多天的奋战,终于搞明白eclipse数模软件输出的egrid、init、unrst等二进制输出文件的格式了。在egrid文件中看到了下面这些关键词和相关的参数,真是高兴啊: FILEHEAD 3 2005 MAPUNITS METRES MAPAXES 775209.9 632416.1 774800.4 632811.8 775196.1 633221.4 GRIDUNIT METRES GRIDHEAD 1 1
浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型,用于处理具有小数部分的数值。Go语言(Golang)提供了两种主要的浮点数类型:float32和float64,分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型,介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。
其实沙画的笔触模拟是非常复杂的,本篇我们来实现一个非常简单的笔触形式,也就是通过randomGaussian()来模拟沙子的笔触分布情况。
教程不断更新中:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第13章 emWin6.x数值显示 本章节为大家讲解emWi
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