frommxnetimportgluonfrommxnet.gluonimportnn# 定义模型model=YourModel()# 将模型放到 GPU 上model.hybridize()model.initialize(ctx='gpu')# 计算参数量params_count=sum(p.data().sizeforpinmodel.collect_params().values()ifp.grad_req!='null')print(f'Parameters count: {params_count}')# 计算浮点计算...
神经网络的构造中，模型参数量（用M表示）和计算效率息息相关。它不仅关乎存储空间的占用，还影响着模型的运算复杂度。浮点操作次数，简称FLOPs，是衡量这些运算次数的指标，包括加、减、乘、除等基本算术运算。存储访问速度，MACs，关注的是数据从内存的读写效率，包括对缓存和主存的访问成本，这对计算性...
模型通常基于浮点数(FP32)进行计算。然而,FP32计算消耗大量的计算资源和电力,这限制了模型的规模和性能。为了解决这个问题,NVIDIA推出了FP4量化优化技术,将浮点数精度从FP32降低到FP4,从而节省了8倍的计算资源。尽管FP4量化优化技术对推理任务具有显著的优势,但在训练任务中,由于精度较低,其应用受到了限制。然而,随着...
深度学习模型使用半精度浮点数 对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储,float数据占用 32bit,double数据占用 64bit.其实不论是float类型还是double类型,在计算机内存中的存储方式都是遵从IEEE的规范的,float 遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53。 无论是单精度还是双精度,在...
C/C++浮点数简述一:模型 c/c++采用IEEE表示法存储浮点类型,公式为: (-1)sx M x 2E 其中: s是符号位,决定正数(0)还是负数(-1),数值为0的数字符号位做特殊处理。 M是二进制有效数。 E是2的幂,作用是对2进制加权。 那么在C中,存储格式如下:...
模型的参数量和浮点运算量(FLOPs)是影响模型性能和效率的重要指标。参数量是指模型在训练过程中学习到的权重和偏置,而FLOPs代表模型在推理过程中执行的操作数量。 模型的参数量通常由其架构决定。例如,具有多层和过滤器的卷积神经网络(CNN)通常比层数和过滤器较少的较小CNN拥有更多参数。模型中的FLOP数通常由它推理过...
高效部署大语言模型(LLM,Large Language Model)需要低比特量化来减少模型大小、降低推理成本。在以往的工作中,研究人员广泛使用低比特整型数(例如INT8/INT4)进行模型量化,但随着低比特浮点(如FP8/FP4)得到了越来越多计算硬件和系统支持(如FP8在NV H100上或者支持,FP4也收到了广泛关注),一个问题自然而然出现了:INT...
本博文整理了如何对一个 TensorFlow 模型的浮点数计算量(FLOPs)和参数量进行统计。 stats_graph.py import tensorflow as tf def stats_graph(graph): flops = tf.profiler.profile(graph, options=tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation())
更改ML模型绑定的浮点精度可以通过以下几种方式实现: 1. 选择合适的数据类型:在训练和推理过程中,选择适当的数据类型可以控制模型的浮点精度。常见的数据类型包括32位浮点数(float32)和16位...
resnet模型的可训练参数量和浮点数乘加操作次数MACs resnet层数计算,神经网络算法有时候又被称为深度学习,究其原因就是因为神经网络模型可以通过添加网络层数来扩展网络的深度以获得更优越的性能。以CNN网络为例,卷积层数越多,模型越能够提取到更高层次的特征,信息更加