05 2022 档案

模型大小,计算量,复杂度
摘要:1、模型复杂度的衡量 参数数量(Params): 指模型含有多少参数,直接决定模型的大小,也影响推断时对内存的占用量 单位通常为 M,通常参数用 float32 表示,所以模型大小是参数数量的 4 倍左右 参数数量与模型大小转换示例: 10M float32 bit = 10M × 4 Byte =
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mini batch
摘要:因为梯度更新的时候有三种方式: 第一种是batch gradient descent(批梯度下降),这种方式模型遍历所有数据后计算损失函数然后更新梯度,这样计算过于复杂,所以引出第二种。 第二种是stochastic gradient descent(随机梯度下降),就是每读取一个数据就计算损失函数
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model.parameters()、model.named_parameters()和model.state_dict()
摘要:序言 Pytorch中有3个功能极其类似的方法,分别是model.parameters()、model.named_parameters()和model.state_dict(),下面就来探究一下这三种方法的区别。 它们的差异主要体现在3方面: 返回值类型不同 存储的模型参数的种类不同 返回的值的r
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