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YOLOv8轻量化:RepGhost,通过参数实现硬件高效Ghost模块

本文独家改进:RepGhost,通过参数实现硬件高效Ghost模块,性能优于GhostNet、MobileNetV3等,在移动设备上具有更少参数和可比延迟。...当前方法通常利用级联运算符通过重用来自其他层特征图来廉价地保持大通道数(从而大网络容量)。尽管级联是无参数和无FLOPs,但其在硬件设备上计算成本是不可忽略。...为了解决这个问题,本文提供了一个通过结构重参数化技术实现特征重用新视角。提出了一种新硬件高效RepGhost模块,用于通过参数实现隐式特征重用,而不是使用级联运算符。​...a)带有ReLUGhost模块[14];b)用添add替换concat;c)向后移动ReLU,使模块满足结构重新参数规则;d)训练过程RepGhost模块;e)推理过程RepGhost模块...虚线方块只在必要时插入。Cin、Cmid和Cout分别表示bottleneck输入通道、中间通道和输出通道。

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Python实现将元组元素作为参数传入函数操作

需求: 现在有一个Python需求需要实现: 就是实现连接一次数据库,就能够执行多条SQL语句,而且这个SQL语句是需要通过调用者将每一次执行参数传入进来,组合成一条完整SQL语句再去执行。...经过初步研究,传入参数时,通过数组形式,数组每一个元素则是一个元组tuple(因为SQL需要填入参数可能是多个,所以需要通过元组形式传入)。...函数实现: 虽然看起来这个需求非常明确,也比较简单。但是实现起来,还是花费了我好长时间。究其原因,主要困惑就是如何能够将这个参数传入到SQL,并且去执行SQL。...由于传入参数是一个数组,数组每一个元素是一个tuple, tuple内元素个数是由第2个参数sql需要传入参数个数对应。...实现将元组元素作为参数传入函数操作就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Python必备基础:这些NumPy神操作你都掌握了吗?

创建特定形状多维数组 数据初始化时,有时需要生成一些特殊矩阵,如0或1数组或矩阵,这时我们可以利用np.zeros、np.ones、np.diag来实现,下面我们通过几个示例来说明。...或nd12[1:3,:] ##截取多维数组,指定列,如读取第2,3列 nd12[:,1:3] 如果你对上面这些获取方式还不是很清楚,没关系,下面我们通过图形方式说明如何获取多维数组元素,如图1...▲图1-1 获取多维数组元素 获取数组部分元素除通过指定索引标签外,还可以使用一些函数来实现,如通过random.choice函数从指定样本中进行随机抽取数据。...使用循环与向量运算比较 充分使用PythonNumPy库内建函数(built-in function),实现计算量化,可大大提高运行速度。NumPy库内建函数使用了SIMD指令。...广播提供了一种向量化数组操作方法,以便在C而不是在Python中进行循环,这通常会带来更高效算法实现。广播兼容原则为: 对齐尾部维度。 shape相等or其中shape元素中有一个为1。

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JAVA自定义扩展Swagger能力,自动通过枚举类生成参数取值含义描述实现策略

在项目中有一种非常常见场景,就是接口请求或者响应参数中会有一些字段取值会限定为固定几个可选值之一,而在代码这些可选值往往会通过定义枚举类方式来承载,比如: 根据操作类型,过滤对应类型用户操作日志列表...operateType=2 这里请求参数operateType传入值需要在后端约定取值范围内,这个取值范围定义如下: @Getter @AllArgsConstructor public enum...我们基于Swagger提供基础注解能力来实现时,比较常见会看到如下两种写法: 写法1:接口定义时候,指定入参取值说明 接口URL携带请求入参信息,通过@ApiImplicitParam注解来告诉调用方此接口允许接收合法...同样,再来看下Model字段含义说明描述效果: 可以看到,接口文档参数描述信息,已经自动带上了枚举类定义候选取值内容与说明。...总结 好啦,关于如何通过自定义注解方式扩展Swagger能力让Swagger支持自动从指定枚举类生成接口文档字段描述实现思路,这里就给大家分享到这里啦。

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Deeplearning.ai 课程笔记第一部分:神经网络与深度学习

2.4 向量化量化可以避免循环,减少运算时间,Numpy 函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现通过 SIMD 操作),GPU 上速度会更快。...Tip2: 在 Numpy,obj.reshape(1, 4) 将通过广播机制(broadcasting)重组矩阵。reshape 操作调用代价极低,可以放在任何位置。...计算涉及到各个变量及其大小如下: W1 是隐藏层参数矩阵, 其形状为 (noOfHiddenNeurons, nx) b1 是隐藏层参数矩阵, 其形状为 (noOfHiddenNeurons,...4.3 深层神经网络模块 深层神经网络一般包含前传播与反向传播两个模块:前传播模块得到代价函数,后向传播模块计算各层参数梯度,最后通过梯度下降来更新参数,进行学习。...在实际实现,我们需要通过缓存将前传播某些参数传递到反向传播,帮助进行梯度计算。

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【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

__version__) numpy(Numerical Python)提供了python多维数组对象支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。...在上面的代码,我们通过np.array()函数可以创建一维和二维narray对象,多维对象也可以以此类推,这里便不再多说; 要获取narray对象各维长度,可以通过narray对象shape...属性要获取narray对象各维长度,可以通过narray对象shape属性;shape()也可以传入数字0或数字1,分别用来获取数组行数或者列数; 矩阵截取和pythonlist相同,可以通过...矩阵合并: 矩阵合并可以通过numpyhstack方法和vstack方法实现 代码如下: import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a2...矩阵合并可以通过numpyhstack方法和vstack方法实现,此外, 矩阵合并也可以通过concatenatef方法。

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清华朱军团队新作:使用4位整数训练Transformer,比FP16快2.2倍,提速35.1%,加速AGI到来!

为了实现这一目标,研究者仔细分析了Transformer激活和梯度具体结构,为它们提出专用量化器。 对于前传播,研究者确定了异常值挑战,并提出了Hadamard量化器来抑制异常值。...对于后向传播,他们通过提出位分割,来利用梯度结构稀疏性,并利用分数采样技术来准确量化梯度。 这种新算法,在自然语言理解、机器翻译和图像分类等广泛任务上,都实现了具有竞争力准确性。...这种MM形式,可以让我们设计更灵活量化器,通过利用Transformer激活、权重和梯度特定结构,就可以更好地近似于FP32矩阵乘法。...为了抑制异常值,他们提出了Hadamard量化器,它会对激活矩阵变换版本进行量化。这种变换是块对角Hadamard矩阵,它将离群值携带信息传播到矩阵邻近条目,从而缩小了离群值数值范围。...相关工作 完全量化训练 完全量化训练 (FQT) 方法通过将激活、权重和梯度量化为低精度来加速训练,因此训练期间线性和非线性算子可以用低精度算术来实现

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图解NumPy:常用函数内在机制

点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者必备工具...二维情况则会更困难一些(人们正在请求这一功能)。 搜索向量元素 与 Python 列表相反,NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能,但一直还没实现。...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出函数很有用,但对排序毫无用处: 使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序比较 这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到结果:axis 根本不能替代...三维及更高维 当你通过调整一维向量形状或转换嵌套 Python 列表来创建 3D 数组时,索引含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些,一个 axis 参数输入明确索引数值: 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数,你可以将该数组转换成 hstack 等函数硬编码形式: 将数组转换为

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图解NumPy:常用函数内在机制

作者:Lev Maximov 机器之心编译 编辑:Panda 支持大量多维数组和矩阵运算 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者必备工具,本文将通过直观易懂图示解析常用 NumPy 功能和函数...二维情况则会更困难一些(人们正在请求这一功能)。 搜索向量元素 与 Python 列表相反,NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能,但一直还没实现。...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出函数很有用,但对排序毫无用处: 使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序比较 这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到结果:axis 根本不能替代...三维及更高维 当你通过调整一维向量形状或转换嵌套 Python 列表来创建 3D 数组时,索引含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些,一个 axis 参数输入明确索引数值: 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数,你可以将该数组转换成 hstack 等函数硬编码形式: 将数组转换为 hstack

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从零开始深度学习(七):向量化

如果有很多特征,那么就会有一个非常大向量,所以 , ,那么如果想使用非向量化方法去计算 ,就需要用如下方式(基于 python 编程实现): z = 0 for i in range(n_x):...非向量化方法:初始化向量 ,然后通过循环依次计算每个元素 向量化方法:通过 python numpy 内置函数,执行 命令 numpy 库有很多向量函数,比如 u=np.log 是按元素计算对数函数...吴恩达老师手稿如下: 前传播过程,如何计算 , , ……一直到 ?构建一个 行向量用来存储 ,这样可以让所有的 值都同一时间内完成。实际上,只用了一行代码。即 为什么 要转置呢?...这里简单说一下:Python 自动地把实数 扩展成一个 行向量,只有这样才能进行矩阵相加(矩阵相加需要两个矩阵等大小)。...翻新后计算如下: ---- 前五个公式完成了前和后向传播,后两个公式进行梯度下降更新参数。 最后最后,终于得到了一个高度向量化、非常高效逻辑回归梯度下降算法,是不是?

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PytorchAPI总览

torchtorch包包含多维张量数据结构,并定义了多维张量数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用实用程序。...这样就可以使用熟悉Python工具在PyTorch培训模型,然后通过TorchScript将模型导出到生产环境,在这种环境Python程序可能会处于不利地位。由于性能和多线程原因。...量化主要是一种加速推理技术,对于量化操作符只支持前传递。PyTorch支持多种方法来量化深度学习模型。在大多数情况下,模型在FP32进行训练,然后将模型转换为INT8。...此外,PyTorch还支持量化感知训练,该训练使用伪量化模块对前和后向传递量化错误进行建模。注意,整个计算都是在浮点数中进行。...它总结了使用Python分析器和PyTorchautograd分析器运行脚本情况。torch.utils.checkpoint检查点是通过在向后期间为每个检查点段重新运行前段来实现

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模型压缩

三、目前方法 从数据,模型和硬件多维层面来分析,压缩和加速模型方法 1、压缩已有的网络,包含:张量分解,模型剪枝,模型量化;(针对既有模型) 1.1、张量分解 定义:将网络权值当满秩矩阵,...缺点: 导致网络连接不规整,需要通过稀疏表达来减少内存占用,进而导致在前传播时,需要大量条件判断和额外空间来标明0或非0参数位置,因此不适合并行计算。...L0范数约束,实现模型稀疏化,但L0范数求解较困难,因此提出一种阶段迭代算法,首先仅更新权值较大参数,然后恢复所有网络连接,迭代更新所有参数,在训练实现模型裁剪 [2017,Anwar,JETC...1.3、网络量化 一般,神经网络模型参数都是32bit长度浮点数表示。很多时侯不需要这么高精度,可以通过量化,用如用8bit来表示。通过牺牲精度来降低每个权值所需要空间。...1.3.1、二值量化 将权值矩阵单精度浮点数用两个值来表示。一般使用符号函数或加入线性化符号函数来近似。

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NumPy 基础知识 :1~5

量化使代码更简洁,更易于阅读,并且更类似于数学符号。 像矩阵一样,数组也可以是多维。 数组每个元素都可以通过一组称为索引整数来寻址,而使用整数集访问数组元素过程称为索引。...,则可以考虑构建自己ufunc,这可能需要使用 Python-C API,或者您也可以使用 Numba 模块(向量化装饰器)来实现自定义ufunc。...,通过应用<逻辑符号,我们将标量应用于 NumPy 数组,并将新数组命名为mask,它仍被向量化并返回与x形状相同True/False 布尔值,表示x哪个元素符合标准: In [61]: x [mask...在本章,我们将介绍矩阵对象和多项式对象,以帮助您使用非 ndarray 方法解决问题。 同样,NumPy 提供了许多标准数学算法并支持多维数据。...NumPy 矩阵对象继承了ndarray所有属性和方法,但严格来说是二维,而ndarray可以是多维

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类GPT模型训练提速26.5%,清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练

这种量化通过 Transformer 特定激活、权重和梯度结构,更好地近似了 FP32 矩阵乘法。本文中量化器还利用了随机数值线性代数领域新进展。...前传播 在训练过程,研究者利用 INT4 算法加速所有的线性算子,并将所有计算强度较低非线性算子设置为 FP16 格式。Transformer 所有线性算子都可以写成矩阵乘法形式。...为了便于演示,他们考虑了如下简单矩阵乘法加速。 这种矩阵乘法最主要用例是全连接层。 学得步长量化 加速训练必须使用整数运算来计算前传播。因此,研究者利用了学得步长量化器(LSQ)。...给定一个 FP 矩阵 X,LSQ 通过如下公式 (2) 将 X 量化为整数。...具体地,Hadamard 变换 H_k 是一个 2^k × 2^k 矩阵。 为了抑制异常值,研究者对 X 和 W 变换版本进行量化通过结合量化矩阵,研究者得到如下。

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最高加速9倍!字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎

layer.apply(enable_quant) 量化推理 LightSeq 提供了便捷 python 推理接口,只需要三行代码即可实现快速量化推理: import lightseq.inference...量化策略 将一个浮点数矩阵量化为 int8 整数矩阵有很多方法,LightSeq 采用是对称量化,即将正负数范围对称浮点数区间等比例地映射到整数区间 [-127, 127] 上。...而实际上浮点数矩阵数值范围通常并不对称,存在极少离群值。如果直接按照离群值范围量化矩阵,会影响到量化精度,所以需要先对矩阵进行数值截断。...LightSeq 采用 PACT 方法进行截断[6],将截断范围当作模型可学习参数,然后利用 STE 算法去估计参数梯度,并进行反向传播优化。...最后经过截断范围和其他模型参数联合优化,量化模型效果可以达到基本无损。 梯度通信量化 针对分布式训练场景,LightSeq 推出了梯度量化压缩技术。

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最高加速9倍!字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎

layer.apply(enable_quant) 量化推理 LightSeq 提供了便捷 python 推理接口,只需要三行代码即可实现快速量化推理: import lightseq.inference...量化策略 将一个浮点数矩阵量化为 int8 整数矩阵有很多方法,LightSeq 采用是对称量化,即将正负数范围对称浮点数区间等比例地映射到整数区间 [-127, 127] 上。...而实际上浮点数矩阵数值范围通常并不对称,存在极少离群值。如果直接按照离群值范围量化矩阵,会影响到量化精度,所以需要先对矩阵进行数值截断。...LightSeq 采用 PACT 方法进行截断[6],将截断范围当作模型可学习参数,然后利用 STE 算法去估计参数梯度,并进行反向传播优化。...最后经过截断范围和其他模型参数联合优化,量化模型效果可以达到基本无损。 梯度通信量化 针对分布式训练场景,LightSeq 推出了梯度量化压缩技术。

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NumPy基础

>一书非常注重实践,对每个算法实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码过程,发现对NumPy有一定了解有助于理解代码。...NumpPy包含两种基本数据类型:数组和矩阵,二者在处理上稍有不同。 NumPy数组 NumPy数据处理 与标准python不同,使用NumPy处理数组数据可以省去循环语句。...1] 2 也可以用矩阵方式访问: >>> jj[0, 1] 2 创建数组 我们可以从列表,通过np.array()函数创建数组,然后利用方括号访问其中元素,array()函数还可以增加一个可选参数,...([1, 2, 3]) >>> mm matrix([[1, 2, 3]]) 访问矩阵单个元素: >>> mm[0, 1] 2 注意矩阵乘法含义,比如1x3矩阵是不能与1x3矩阵相乘。...要实现数组那样相乘,可以通过multiply函数实现: >>> np.multiply(mm, ss) matrix([[1, 4, 9]]) 排序 sort()方法用于排序,在原地进行,这意味着排序后结果占用原始存储空间

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python学习笔记第三天:python之numpy篇!

此图只是为了封面而已,并非python女友 接下来要给大家介绍系列包含了Python量化金融运用最广泛几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...量化分析工作涉及到大量数值运算,一个高效方便科学计算工具是必不可少。...基本对象是同类型多维数组(homogeneous multidimensional array),这和C++数组是一致,例如字符型和数值型就不可共存于同一个数组。...reshape"参数表示各维度大小,且按各维顺序排列(两维时就是按行排列,这和R按列是不同): 构造更高维也没问题: 既然a是array,我们还可以调用array函数进一步查看a相关属性:...三、创建数组 数组创建可通过转换列表实现,高维数组可通过转换嵌套列表实现: 一些特殊数组有特别定制命令生成,如4*5全零矩阵: 默认生成类型是浮点型,可以通过指定类型改为整型: [0, 1)

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一文读懂Python实现张量运算

量子化学计算除了有大量线性代数矩阵运算,也有一些张量计算。这些常见张量计算出现在Fock算符构建、DIIS以及能量对坐标的一、二阶导数上。...除此之外张量运算知识也用在Machine Learning以及一些特定量化计算方法上。张量运算逐渐成为了必备知识。...现在很多量化计算算法会在Python生态快速实现,本文也着重讲Python对张量计算快速实现。 1....张量运算Einstein notation,与numpy实现 在量子化学编程语义下,我们不必过多讨论张量是什么问题,张量就是一个多维数组。...例如在Python: A = np.random.rand(3,2,5) B = np.random.rand(3,2,5,6) ‍‍A是一个3×2×5三维数组(三维张量),B是一个3×2×5×6四维数组

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