在RNN中对于每个FFN,最开始输入状态和隐藏状态是concat在一起作为输入的,因此每个FFN具有(h+i) x h + h个参数。所以总的参数量的计算公式为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 num_params=g ×[(h+i)×h+h] 我们来看以下LSTM的例子,含有2个隐藏单元,输入维度为3,图示如下: 观察上图,我们将
把float32变成int8或者int4的过程就叫做模型量化。 参数量加载方式内存占用(G)计算公式 7b float32 26G内存 4*7b/1024/1024/1024 7b float16 13G内存 2*7b/1024/1024/1024 7b int8 6.5G内存 1*7b/1024/1024/1024 7b int4 3.75G内存 0.5*7b/1024/1024/1024 参考 transformer的参数计算好...
计算公式:对卷积层:(K_h*K_w*C_in*C_out)*(H_out*W_out)对全连接层:C_in*C_out FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度 img Params:是指模型训练中需要训练的参数总数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
参数量方法一:pytorch自带方法,计算模型参数总量 fromtorchvision.modelsimportresnet34 net=resnet34()#注意:模型内部传参数和不传参数,输出的结果是不一样的#计算网络参数total = sum([param.nelement()forparaminnet.parameters()])#精确地计算:1MB=1024KB=1048576字节print('Number of parameter: % .4fM'% ...
1、参数量的计算 1.1 卷积网络 假设卷积核的大小为 k*k, 输入channel为M, 输出channel为N。 (1)bias为True时: 则参数数量为:k×k×M×N + N(bias的数量与输出channel的数量是一样的) (2)bias为False时: 则参数数量为:k×k×M×N (3)当使用BN时,还有两个可学习的参数α和β,参数量均为N 则参...
参数量计算：151936 * 4096 + 32 * (4096 * 2 + 12288 * 4096 + 12288 + 4096 * 4096 + ...
了解卷积神经网络参数量和计算量内存计算: 参数量的计算: 每一次卷积的参数量和特征图的大小无关,仅和卷积核的大小,偏置及BN有关。 每个卷积层的参数量,+1表示偏置:Co x (Kw x Kh x Cin + 1) 输出通道数×(卷积核高×卷积核的宽×输入通道数+1) ...
关于计算量(FLOPs)参数量(Params)的一个直观理解,便是计算量对应时间复杂度,参数量对应空间复杂度,即计算量要看网络执行时间的长短,参数量要看占用显存的量。 计算量: FLOPs,FLOP时指浮点运算次数,s是指秒,即每秒浮点运算次数的意思,考量一个网络模型的计算量的标准。
-, 视频播放量 10998、弹幕量 2、点赞数 138、投硬币枚数 18、收藏人数 202、转发人数 18, 视频作者 老李聊点AI, 作者简介 15+技术老炮,最近专注于AI 玩转AI工具、RAG、Agent,相关视频:大模型的「参数」究竟是什么东西?,蒸馏、量化、671B、满血版,大模型的这些名词都
计算去噪算法的参数量可以通过以下公式计算: 参数量=(输入通道数×卷积核尺寸×输出通道数+偏置项)×输出尺寸 其中,输入通道数是指输入图像的通道数,卷积核尺寸是指卷积操作中卷积核的大小,输出通道数是指卷积操作的输出通道数,偏置项是指卷积操作中的偏置项参数,输出尺寸是指卷积操作的输出尺寸。 通过计算参数量,...