神经网络由对数据执行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块，但它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。import os
import torch
fro
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2024-02-27 09:37:29
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注意力机制是一种在现代深度学习模型中无处不在的方法，它有助于提高神经机器翻译应用程序性能的概念。在本文中，我们将介绍Transformer这种模型，它可以通过注意力机制来提高训练模型的速度。在特定任务中，Transformer的表现优于Google神经机器翻译模型。但是，最大的好处来自于Transfor
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2023-10-27 14:02:18
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将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发） 文章目录将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发）1.前言2 父类Network类3. DNN4.LSTM5.CNN 1.前言在本节内容中，将详细介绍神经网络模块中包含的几个神经网络类的属性和功能，并详细讲解基于 Python和Pytorch 实现的源码。本节内容的神经网络模块包括基本的深度神经网络 DNN、LSTM和卷积神经网络 C
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2023-12-15 04:47:40
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# 实现神经网络量化的流程
## 简介
在深度学习领域中，神经网络量化是一种优化技术，可以将原始的浮点数参数转换为更加紧凑的整数形式，从而减少模型的存储空间和计算量，提高模型的运行效率。本文将介绍如何在PyTorch中实现神经网络量化。
## 步骤概览
下面是实现神经网络量化的一般步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 加载预训练模型 |
| 2 | 定义量化模型
原创
2023-07-22 02:04:19
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高通发布了一份AIMET的白皮书。[2106.08295] A White Paper on Neural Network Quantization (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2106.08295这份白皮书介绍了AIMET中所有的量化知识和使用方法：模型量化原理的解释；PTQ和QAT的使用流程；如何调试量化模型。这里简单摘录第一章AIME简介和第二章量化基础
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2023-06-05 16:15:59
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文章目录一、TensorRT 为什么需要量化二、基础内容三、神经网络的量化过程 一、TensorRT 为什么需要量化量化是什么：量化在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。神经网络的量化是在做一件什么事：对 FP32 的权重进行不饱和映射（最大值映射）：即对权重无需进行校准，只需要进行
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2023-08-04 20:40:19
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在过去的十年中，深度学习在解决许多以前被认为无法解决的问题方面发挥了重要作用，并且在某些任务上的准确性也与人类水平相当甚至超过了人类水平。 如下图所示，更深的网络具有更高的准确度，这一点也被广泛接受并且证明。使用更深层次的网络模型追求人类级别的准确性会带来一系列挑战，例如：更长的推理时间更高的计算要求更长的训练时间高计算量的深度模型需要较长训练时间，对于线下训练还是可以接受的，因为训练通常进行一次
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2024-02-22 19:24:49
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公式是在是太蛋疼了，如果要看公式的可以上知乎上面看神经网络低比特量化中训练和推理是如何实现的？ - ZOMI酱的回答- 知乎1.1 神经网络模型量化概述随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于各种领域，模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<
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2024-02-06 13:25:04
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之前写过一系列网络量化相关的文章，它们都出自 Google 在 2018 年发表的一篇论文，目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化标准。不过，最近有读者在后台问我，说他看到的一些论文和我文章中的方法差别很大，被搞懵了。因此，今天想整理一下网络量化的发展脉络，帮助刚入门的同学更好地理清这里面的来龙去脉。为什么要模型量化关于模型量化，最直接的想法当然是把所有浮点运算都转变为定点
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2023-08-14 16:15:35
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- 训练时对gredient量化，减少网络传输，加快训练速度（1-bit quantization)- 预测模型量化，减少模型大小，使得能加载进内存或显存；计算时还是转成float计算；- 预测模型量化，输入的样本也量化，中间激活值也用量化的，INT8和INT8直接计算，计算也加速了；- 训练Forward时也进行伪量化，让训练的模型尽量往减少Forward误差上靠拢，从而减少预测时的量
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2023-12-02 22:45:48
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摘要 随着智能移动设备的日益普及和深度学习模型令人生畏的计算成本，人们需要高效和准确的设备上推理方案。我们提出了一种量化方案，允许仅使用整数算法进行推理，它可以在常用的硬件上比浮点推理更有效地实现。我们还共同设计了一个训练程序，以保持端到端模型精度后量化。因此，所提出的量化方案提高了精度和设备上延迟之间的权衡。这些改进甚至在MobileNets上也是显著的，
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2023-11-17 21:07:14
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Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，由谷歌公司提出，其最初目的是用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、语音识别等。相比于传统的循环神经网络模型，如LSTM和GRU，Transformer模型具有更好的并行化能力和更短的训练时间，在处理长序列任务方面表现出色，因此在自然语言处理领域得到了广泛应用。背景介绍：在自然语言处理领域，传统的序列模型，如循环神经网络（RNN）、长短
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2023-06-25 14:48:17
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一、Transformer变换器模型 Transformer模型的编码器是由6个完全相同的层堆叠而成，每一层有两个子层 。 第一个子层是多头自注意力机制层,第二个子层是由一一个简单的、按逐个位置进行全连接的前馈神经网络。在两个子层之间通过残差网络结构进行连接，后接一一个层正则化层。可以得出,每一一个子层的输出通过公式可以表示为LayerNorm(x + Sublaye
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2023-10-18 23:07:07
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图解transformer内容组织：图解transformer
Transformer宏观结构Transformer结构细节
输入处理
词向量位置向量编码器encoder
Self-Attention层多头注意力机制Attention代码实例残差连接解码器线性层和softmax损失函数附加资料致谢在学习完图解attention后，我们知晓了attenti
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2023-10-08 00:33:49
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本文主要根据“Attention Is All You Need”里的提到的transformer来实现的。 主要参考了：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.htmlhttps://kexue.fm/archives/4765概述在过去的一年中，根据“Attention Is Al You Need”所提到的transformer已经给
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2023-10-22 10:28:09
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LDGCN: Linked Dynamic Graph CNN Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features南方科技大学 代码链接https://github.com/KuangenZhang/ldgcnn本文是基于DGCNN和PointNet进行改进之后的工作，主要是用于点云特征提取任务，可以很方便的扩展到点云分类和点云分割任务
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2024-01-17 08:13:44
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神经网络模型是计算密集型应用，在部署时基本都会经过模型压缩，本次主要谈谈量化，其他技术留在以后吧。一、为什么可以量化？首先，什么是量化呢？ 量化，这个术语最初是来自数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程（度娘搬运来的）。 对应到人工智能领域的量化呢，模型一般都用fp32来存储数据，量化就是把fp32的数据用int8来表示。 很显然，经
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2023-10-18 12:28:40
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深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章（Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 ）中简单讲过Q格式，网上也有很多讲Q格式的，这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。通常模型参数较多，在inference时也有非常多的乘累加运算。如果处理器的算力有限，在inferen
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2024-01-15 16:46:05
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transformer原理 文章目录transformer原理1. Transformer的兴起2. 图解Attention2.1 seq2seq2.2 循环神经网络的不足：2.3 attention的引出（重点内容）2.3.1 经典seq2seq模型的改进2.3.2 为什么求内积之后除以
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2024-01-11 23:44:00
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Transformer网络可以利用数据之间的相关性，最近需要用到这一网络，在此做一些记录。 目录1、Transformer网络概述2、transformer推理训练3、nn.transformer函数4、其他transformer实现4.1 convtransformer 1、Transformer网络概述Transformer网络最初被设计出来是为了自然语言处理、语言翻译任务，这里解释的也主要基
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2023-07-25 23:34:15
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