ShuffleNetV2通过引入通道分割(Channel Split)和减少元素级操作(如ReLU和Add),以及避免过多的组卷积,来优化网络的实际运行速度。同时,ShuffleNetV2的网络结构在保持精度的同时,进一步降低了计算量和内存访问成本。 以下是一个简化的ShuffleNetV2网络结构的代码示例: python import torch i
ShuffleNet v2 论文最大的贡献在于看到了 GPU 访存带宽(内存访问代价 MAC)对于模型推理时间的影响,而不仅仅是模型复杂度,也就是 FLOPs 和参数量 Params 对于推理时间的影响,并由此提出了 4 个轻量级网络设计的原则和一个新颖的 卷积 block 架构-ShuffleNet v2。 摘要 当前,神经网络结构的设计基本由间接的计算复杂...
简介: ShuffleNet v2网络结构复现(Pytorch版) ShuffleNet v2网络结构复现 from torch import nn from torch.nn import functional import torch from torchsummary import summary # --- ShuffleBlock start --- # 通道重排,跨group信息交流 def channel_shuffle(x, groups): batchsize, num_channels, height, widt...
构建可扩展的网络结构 Internet能不断发展,不断扩容,不断增加服务器和用户数量,而用户的使用体验能不断的提升,这就要求我们的网络据有高强度的可扩展性。 如图所示,我们的网络有顶级ISP,有2级ISP,有本地ISP,有直接接入的用户。我们的网络每天都在发展,都在增加用户量。这就要求我们在网络的各个层次,各个地点都...
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