下面是推理代码示例。 definference_test(): test_model = make_model(11,11,2) test_model.eval() src = torch.LongTensor([[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]]) src_mask = torch.ones(1,1,10) memory = test_model.encode(src, src_mask) ys = torch.zeros(1,1).type_as(src)foriinrange(9...
本文主要讲inference time的效率问题,简单说就是如何让模型更快,同时性能不掉太多甚至反升。从个人角度来看,如果性能的增长是以巨大的速度牺牲为代价,那么模型的意义便少了许多。 1 『背景』 2021开年后,Transformer在CV任务中大放光彩,Google的初版Vision Tran...
转载:CV技术指南 我的PhD课题是Vision Transformer的efficiency问题,这个topic范围很广,可以是inference efficiency, 力争speed and accuracy trade-off。也可以是training efficiency,让模型更容易训练,如训练时间少,需要的硬件资源不用很多。也可以是energy efficiency,减少模型部署时在硬件上的功耗。当然也有data efficiency...
所以也有一种说法是attention是基于图的一个信息传递机制,节点之间的边是学习到的。 class Transformer(nn.Module): def __init__(self, params: ModelArgs): super().__init__() self.params = params self.vocab_size = params.vocab_size self.n_layers = params.n_layers # 词嵌入层 self.tok...
本文主要讲inference time的效率问题,简单说就是如何让模型更快,同时性能不掉太多甚至反升。从个人角度来看,如果性能的增长是以巨大的速度牺牲为代价,那么模型的意义便少了许多。 背景 2021开年后,Transformer在CV任务中大放光彩,Google的初版Vision Transformer(ViT)虽然方法简单,但通过大量的实验证明了Transformer在计算...
在本章中,我们将探讨四种互补的技术,可以用来加速预测并减少您的 transformer模型的内存占用:知识蒸馏、量化、修剪和使用 Open Neural Network Exchange (ONNX)格式和 ONNX Runtime (ORT)进行图优化。我们还将看到其中一些技术如何结合起来产生显著的性能提升。例如,这是 Roblox 工程团队在他们的文章“我们如何在 CPU...
在本章中,我们将探讨四种互补的技术,可以用来加速预测并减少您的 transformer 模型的内存占用:知识蒸馏、量化、修剪和使用 Open Neural Network Exchange (ONNX)格式和 ONNX Runtime (ORT)进行图优化。我们还将看到其中一些技术如何结合起来产生显著的性能提升。例如,这是 Roblox 工程团队在他们的文章“我们如何在 CP...
MultiExitViT: "Multi-Exit Vision Transformer for Dynamic Inference", BMVC, 2021 SViTE: "Chasing Sparsity in Vision Transformers: An End-to-End Exploration", NeurIPS, 2021 DGE: "Dynamic Grained Encoder for Vision Transformers", NeurIPS, 2021 ...
(2)High computational complexity: The time complexity of vanilla Transformer in the inference stage increase quadratically with the sequence lengthL. To solve the first problem, we propose the concept drift adaptation method (CDAM), a kind of distribution adaptation method, to dynamic tuning the ...
7. Inference A pretrained model can then be used for inference to generate predictions for new input sequences. During inference, the trained model applies the same preprocessing steps as during training (such as input embedding and positional encoding) to an input sequence, then feeds it through...