摘要:
要设计一个轻量化网络模型,并具备强大的特征提取与语义理解能力,可以采用以下策略: 使用较少的卷积层和全连接层,减少模型的参数数量和计算量; 使用卷积层进行特征提取,使用全局池化层进行特征整合; 加入注意力机制,提升模型的语义理解能力; 使用残差连接,增强模型的稳定性和泛化能力; 对模型进行轻量化的优 阅读全文
摘要:
下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法: 压缩模型:使用模型压缩技术,如剪枝、量化和哈希等方法,来减小模型的大小和复杂度,从而降低计算量和运行成本。 分布式训练:使用多台机器进行分布式训练,可以将模型训练时间大大缩短,提高训练效率,同时还可以降低成本。 硬件加速:使用GPU或TP 阅读全文