目录1. 简介2. math 模块3. decimal 模块4. random 模块 1. 简介我们来看一下 Python 中数学相关模块，如下所示：模块描述math提供了对 C 标准定义的数学函数的访问（不适用于复数）cmath提供了一些关于复数的数学函数decimal为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持fractions为分数运算提供支持random实现各种分布的伪随机数生成器statis
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2024-04-08 22:33:28
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# 如何在Python中计算模型大小
在数据科学和机器学习的领域中，理解模型的大小是非常重要的。模型大小不仅影响模型的存储和加载速度，还与推理时的计算效率息息相关。本文将一步步教你如何在Python中计算模型的大小。
## 流程概述
为了计算Python模型的大小，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
写在前面：以此记录关于模型显存和参数量的一些理解和计算。首先是“运算量”和“参数量”两个概念： 参数量：这个比较好理解，例如卷积层中的卷积核c_i*k*k*n_o，其参数量就是相乘的结果。而且，无论输入图像的尺寸怎么变（YOLO实现中的multi scale训练策略），只要模型结构确定，参数量就固定。还需要注意，参数都是FP32（4字节）存放，所以模型大小是参数量*4。 运算量：使用FLOPs衡量
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2024-03-22 15:00:17
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## 如何计算Python计算模型文件大小
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何计算Python计算模型文件大小。在本文中，我将为你提供一个清晰的步骤指南，并给出相应的代码示例，以帮助你更好地理解。
### 整个流程
下面是计算Python计算模型文件大小的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载模型 |
| 3 | 计算
原创
2023-10-10 07:08:31
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在使用 Python 进行模型训练和推断时，了解模型大小变得至关重要。模型的大小直接影响到模型在生产环境中的部署、性能和响应时间。本博文将深入探讨如何查看和优化 Python 模型的大小，确保我们可以在实际开发中有效地管理模型。
### 问题背景
在进行机器学习和深度学习模型的训练时，模型的大小不仅关系到存储的需求，更会影响到模型的加载和计算速度。例如，一个大型模型可能需要更长的加载时间，从而
原始模型就是给出一个原始对象来指明要创建对象的类型，然后用复制这个原始对象的方法创建出更多同类型的对象。 要理解原始模型需要先理解浅层次的拷贝与深层次的拷贝之间的不同。 浅层次拷贝就是获取的新对象是一份拷贝，然而所引用的对象仅仅拷贝的是内存地址。拷贝对象和原对象共享内存地址，这就意味
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2024-10-13 13:04:55
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文章目录PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类映射类型的数据集torchvision工具包的使用可迭代类型的数据集总结 PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类在使用PyTorch构建和训练模型的过程中，经常需要将原始的数据转换为张量。为了能够方便地批量处理图片数据，PyTorch引入了一系列工具来对这个过程进行包装。PyTorch数据的载入使用torch.utils.data.Dat
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2024-09-03 21:02:07
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抑制过拟合：四个方法1.添加正则项L1正则项 （作为特征选择器，模型稀疏）尽可能是余项（w相关项）为0 ，（说明细胞是死掉的，模型就变得稀疏，这个细胞就没用，在模型进行压缩的时候可以砍掉就可以很大倍数的压缩）， w为0的时候这个细胞是没有意义的。入 自己定义的，J(w)是lossL2正则项（连续可导，易于训练）2.Dropout$$
X \sim b(n, p)
$$以2算式丢弃神经网络的节点。
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2023-12-12 16:26:18
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1 概述 word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法，常用的word embedding 是word2vec的方法，然而word2vec本质上是一个静态模型，也就是说利用word2vec训练完每个词之后，词的表示就固定了，之后使用的时候，无论新句子上下文的信息是什么，这个词的word embedding 都不会跟随上下文的场景发生变
在解析代码之前，我们现在看一下SRM模型。 第一个函数表示一个spike应该具有的形状。其中tf是上一个发放脉冲的时间。 第二个函数中Iext描述的是所有突触前脉冲时间对膜电位产生的影响。 第三个函数应该很好理解，就是一个静息电位的电压。 早期的文章里SRM模型被描述成： 第二项就是前任神经元对本神经元对影响。 第三项比较特殊 一般的SNN模型里强行规定在本神经元射了之后的任何输入刺激均直接舍弃，
最近对计算流体力学、网格地形很感兴趣。玩了玩相关的软件和算法代码。做个简单记录。 如何模拟地形：数字高程模型希望构建如下图的地理模型颇似游戏里面的3D建模，顺藤摸瓜找到了网格地形绘制涉及到结构网格和非结构网格：这里涉及到几个概念：数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），DEM是表示地形空间分布的一个三维向量系列{X, Y, Z},其中(X,
1. MobileNet v1 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861 PyTorch官方实现代码：https://pytorch.org/vision/stable/models.html#cl
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2024-06-07 15:33:28
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目录一.实验数据集设置二.训练前的准备三.知识蒸馏训练方式3.1 加载教师模型的最优参数，加载学生模型的最优参数，使用蒸馏方法训练3.2 加载教师模型的最优参数，学生模型用原始模型，然后使用蒸馏方法训练3.3 结果对比3.4 知识蒸馏的调参经验四.代码train_teacher_model.pytrain_student_model.pytrain_distill_student_model.p
在进行Python模型的开发与部署时，确定模型的大小是一个非常重要的环节。这对资源配置、性能优化以及模型部署来说，都至关重要。一般来说，我们会查看文件属性来获取相关信息。在这篇博文中，我们将探讨如何通过Python代码来获取模型的大小，并分享一些实用的技巧和步骤。
### 背景定位
现代机器学习与深度学习模型日益庞大，模型训练和推理的计算资源消耗也随之增加。模型的大小往往直接影响到推理速度和存
深入理解卷积与模型大小问题，解决显存不足在训练自己的模型时常常出现显存不足等问题，这个时候我们常用的方法就是调参。一般常用的方法有以下几点：模型压缩网络参数调整， 比如减小训练图像大小，降低FC output个数，使用小的conv kernel size等。深度学习框架调整减层但是对于既定网络，我们减小训练图像大小或者改变batchsize大小都会影响模型的性能，这点在目标检测和语义分割
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2023-08-25 19:15:03
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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tensorflow实现线性回归模型1.变量（1）变量的创建（2）变量的初始化（3）变量的作用域2.可视化学习Tensorboard（1）开启tensorboard（2）增加变量显示3.tensorflow实现线性回归实战（1）Tensorflow运算API（2）梯度下降API（3）实现线性回归4.模型加载和保存5.命令行参数 1.变量（1）变量的创建变量也是一种OP，是一种特殊的张量，能够进行
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2024-04-21 13:36:46
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请看如下一段程序： def extend_list(v, li=[]): li.append(v) return li list1 = extend_list(10) list2 = extend_list(123, []) list3 = extend_list('a') print(list1) print(list2) print(list3) print(list1 is list3)
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2024-07-31 16:14:37
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5.1 PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如CNN的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN在图模型上发挥着重要的作用。当我们在向他人介绍一项深度学习工作的时候，对方可能首先要问的就是使用了哪些模型。因此，在PyTorch进阶操作的第一部分中，我们首先来学习PyTorch模型相关
# 如何在 PyTorch 中输出模型大小
在深度学习中，了解模型的大小对于各种任务（如模型优化、内存管理等）至关重要。本文旨在教会你如何在 PyTorch 中输出模型的大小。我们将通过几个简单的步骤来实现这一目标，最后为你提供相关代码示例和注释。
## 流程概述
下面是获取模型大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并导入必要的库
原创
2024-10-20 06:44:10
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