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- @[toc] 摘要本文讲解如何实现VGGNet的剪枝操作。采用的剪枝方法是基于BN层系数gamma剪枝。本文用到的代码和数据集详见:https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/88180649 剪枝的原理在一个卷积-BN-激活模块中,BN层可以实现通道的缩放。如下:BN层的具体操作有两部分:在归一化后会进行线性变换,那么当系... @[toc] 摘要本文讲解如何实现VGGNet的剪枝操作。采用的剪枝方法是基于BN层系数gamma剪枝。本文用到的代码和数据集详见:https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/88180649 剪枝的原理在一个卷积-BN-激活模块中,BN层可以实现通道的缩放。如下:BN层的具体操作有两部分:在归一化后会进行线性变换,那么当系...
- @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MobileViG实战:使用MobileViG实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import jsonimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torch... @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MobileViG实战:使用MobileViG实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import jsonimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torch...
- NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息,转换为动态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型BERT同样将文本数据转换为动态词向量,能够更好地捕捉句子级别的信息与语境信息,后续只需对BERT参数进行微调,仅重新训练最后的输出层即可适配下游任... NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息,转换为动态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型BERT同样将文本数据转换为动态词向量,能够更好地捕捉句子级别的信息与语境信息,后续只需对BERT参数进行微调,仅重新训练最后的输出层即可适配下游任...
- 主要讲述了遥感在科技发展下的进度及AI赋能等 主要讲述了遥感在科技发展下的进度及AI赋能等
- 1、学习总结 1.1Unsupervised Language ModellingGPT代表“生成预训练”(Generative Pre-trained Transformer)。GPT模型是由OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的人工智能语言模型。它在大规模文本数据上进行预训练,学习了丰富的语言知识和语境,并能够执行多种自然语言处理任务。GPT模型的核心思想是在大规模... 1、学习总结 1.1Unsupervised Language ModellingGPT代表“生成预训练”(Generative Pre-trained Transformer)。GPT模型是由OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的人工智能语言模型。它在大规模文本数据上进行预训练,学习了丰富的语言知识和语境,并能够执行多种自然语言处理任务。GPT模型的核心思想是在大规模...
- 本篇文章介绍了ChatGLM2的相关技术,演示了ChatGLM2推理部署代码,和介绍了最近刚开源的ChatGLM3的相关特性。 本篇文章介绍了ChatGLM2的相关技术,演示了ChatGLM2推理部署代码,和介绍了最近刚开源的ChatGLM3的相关特性。
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