# 深度学习计算算法模型功耗的实现
在深度学习领域，了解模型的功耗至关重要，尤其是为了优化模型在边缘设备上的部署。本文将为初学者提供一个关于如何实现“深度学习计算算法模型功耗”的详细流程，并逐步解释每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现模型功耗测量的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|-
1.TOPS（Tera Operations Per Second）每秒万亿次操作 处理器运算能力单位TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。没有指定数据类型，具体评价算力需要结合数据精度。例如某块芯片算力在INT8的数据格式下1TOPS算力，另外芯片在实际跑模型时也无法达到百分之百 ，百分之五十左
转载
2023-10-03 16:40:00
367阅读
深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。一、深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序
哈希算法实现图片相似度计算 实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法1.均值哈希算法 一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。 而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏
文章目录1.余弦相似度计算2.哈希算法计算图片的相似度3.直方图计算图片的相似度4.SSIM（结构相似度度量）计算图片的相似度5.基于互信息（Mutual Information）计算图片的相似度 1.余弦相似度计算把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。from PIL import Image
from numpy import average, dot, l
转载
2023-08-04 15:01:16
87阅读
近些年，随着深度学习理论，GPU 和 CPU 等计算机硬件，TensorFlow、Caffe、PyTorch 等算法平台的发展，深度学习算法在个性化推荐、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域大放光彩。本文从神经网络结构的角度梳理深度推荐算法的发展，把近几年业界主流的算法归纳为四个阶段的网络结构：Embedding+MLP 的网络结构，基于特征组合的网络结构，基于用户行为序列的网络结构和融入知识
相关文章看AMD恶搞:用人脑“意念”和GPU做“计算”能力对比经过AMD的“测试”：人脑的计算能力是100TFlops，而RV770 GPU的计算能力是1TFolps；内存带宽（我脑袋里恐怕还是EDO内存）：人脑为10Exabits/s，而RV770 GPU内（显）存带宽为TeraBits/sec(据我所知HD4850的显存带宽为64GB，不知道这里是什么意思)；同时，人脑的功耗为最大30瓦 特，
功耗和能耗基础 一个具有最小延迟的电路通常消耗过高的能量； 一个具有最小能量的电路通常难以接受的延迟； 通常给能量和延迟相同的权重，使用能量-延迟积作为设计的评价指标，同时也可对其赋予不同的权重。 2. 功耗来源 在 CMOS 电路中，动态功耗和静态功耗是电路总功耗的两大主要来源。 其中，动态功耗是指器件工作时，也就是信号发生变化时产生的功耗，由负载电容充放
转载
2023-05-26 16:18:32
344阅读
图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。 可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。 还有一方面就是基于图像内容的图
转载
2023-08-16 16:44:07
467阅读
首先我们要了解什么是边缘计算“边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽”。 通俗地说：边缘计算本质上是一种服务，就类似于云计算、大数据服务，但这种服务非常靠近用户；为什么要这么近？目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或者说是中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定
引言作为2017年CVPR最佳论文，足以体现其重要性和创新性，清华大学黄高博士第一作者发表的。现其重要性，博主人读完这文章后，自然感叹我们国内也是人才辈出，清华大学确实是国内人工智能的顶尖。废话不多说开始分享算法。DenseNet论文算法解释网络上有很多关于这篇论文的解读，博主读了几个，解释的明白清楚的还是下面链接中解释的明白，既有解释又有代码还有论文链接，有想法的可以看看原文，博主在此不再赘述。
我们知道，算法是作用于具体数据结构之上的，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于“图”这种数据结构的。这是因为，图这种数据结构的表达能力很强，大部分涉及搜索的场景都可以抽象成“图”。我们上一节讲过，图有两种主要存储方法，邻接表和邻接矩阵。需要说明一下，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法，既可以用在无向图，也可以用在有向图上。1、广度优先搜索（BFS）广度优先搜索（Breadth-First-S
本文想谈一谈深度学习算法的基本框架，认识其框架能有助于对深度学习算法的直观理解。深度学习就是实现基于输入数据构造出合适的模型，从而可以用构造的模型来实现对新数据的预测。比如猫的识别，深度学习算法就要基于输入的图片+标签（指明图片是否包含猫）来构造一个模型，从而使得当用户随意输入一张图片到该模型，其能判断该图片是否包含猫。深度学习算法包括以下几个框架模型假设 模型本质上就是函数，其实模型假设就是你来
深度学习中的优化算法总结简介基本框架SGDSGD理论批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）小批量梯度下降法（mini-Batch Gradient Descent）SGD缺点MomentumNestrovAdaGradRMSpropAdamNadam 简介优化算法是一个超参数，一个优化算法不是适合所有
在人工智能中，离不开两门技术，那就是机器学习和深度学习，很多人对于这两个概念不是很了解，我们就在这篇文章中给大家介绍一下机器学习以及深度学习的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助。1.机器学习的概念首先我们给大家说一下什么是机器学习。通常来说，为了实现人工智能，我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。机器学习的算法有很多，比如Find-S、决策树、随机森林、人工神经网
背离：我们把股价与指标的反向走势，称为背离。可以观察MACD红绿柱长短、快慢线的位置以及形态的变化。在走势中经常是背离了又背离之后，继续上涨，只有小级别的买卖点出现，致使不明背驰的初学者，在大级别上容易操作失误，错过大好时机。背离就是一方犹豫了，一方坚决了，造成力度钝化，表现在结构上，就结构形态的钝化以及相应线段的倾斜度。在盘面上就是买方和卖方的成交速率的比较发生了背离。对于买而言，就是多方接单的
在上一讲的最后，我们提到过“浅层模型”和“深层模型”。其实，人工智能的早期并没有“浅层模型”的概念，浅层模型是深度学习出现之后，与之对应而形成的概念。在浅层模型向深层模型转变的过程中，神经网络算法无疑是个催化剂，并在此基础上诞生了深度学习。这一讲，我们就来学习一下神经网络和深度学习。神经网络的基本结构及其表达式回想一下上一讲我们学的决策树，理论上来看，只要一直递归，一层又一层地寻找分裂变量，决策树
算法的设计往往与名字有着绝对的关联性，目标定位检测即目标定位+检测。在深度学习中比较常用的目标定位检测方法有RCNN系列方法和YOLO系列方法。其中RCNN系列方法的定位过程和检测过程是分开的，即先定位目标，然后对定位出的目标进行分类，这种设计思路有利节约运算资源，但却不利于实时的定位检测场景。与之相反的是YOLO系列算法，由于将采用图像和位置坐标相融合的表述方式使得该方法能够运用于实时场景中。1
基于深度学习的算法研究是近些年的研究热点，不同领域的研究人员将深度学习应用到不同领域的实际应用中，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，都取得了显著的成果。本文主要介绍常用的深度学习算法，并尝试分析它们之间异同。
原创
2023-05-18 15:35:39
431阅读
图像匹配的方法主要分为基于灰度值相关和基于特征提取。基于像素匹配： 基于灰度值相关的方法直接对原图和模板图像进行操作，通过区域属性（灰度信息或频域分析等）的比较来反映他们之间的相似性。基于灰度的图像匹配具有速度、定位精度、误差估计等数据的输出。但是这种方式普遍存在的缺陷是时间复杂度高、对比图像尺寸敏感等。原理： NCC是一基于灰度相关的算法，具有不受比例因子误差影响和抗白噪干扰能力等优
