在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。...所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠的数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头的维度 B = batch_size = 批大小 S...： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系
这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...transformer模型所需的总内存为： total_memory = memory_modal + 2 * memory_activations 模型参数的内存： 4*n_tr_blocks...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠的数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头的维度 B = batch_size = 批大小 S = sequence_length...M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系
下面是一个使用 HTML 搭建的完整的 3D 和 VR 场景，它能够在诸如桌面设备和移动设备等任何 VR 平台运行： aframe.io/releases/0.5.0...我们将 置入 中，将资源（例如图片、视频、模型及声音等）置入 中，并通过选择器（例如 #myTexture）将资源指向我们的实体。...组件通过 AFRAME.registerComponent 注册，我们可以定义 schema（组件的数据）以及生命周期方法（组件的逻辑）。...AFRAME.registerComponent('random-color', { init: function () { // ... } }); 对于随机颜色组件，我们的意图是为其附加的实体设置随机颜色...hand-controls 组件来同时兼容 Vive 和 Rift 的控制，它提供基本的手模型。
超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。...为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。 训练性能/损失 训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的关系。...在这里，我们使用最简单的方法，在只改变模型中的批大小的情况下，比较模型的性能。...这是有道理的，如果模型使用的是双倍的批大小，则根据定义，它将通过一半的更新遍历数据集。...结论：更大的批次→更少的更新+移动数据→更低的计算成本。 结尾 我们看到，批量大小在模型训练过程中非常重要。这就是为什么在大多数情况下，您将看到使用不同批大小训练的模型。
图 1 IEEE 754 标准下 binary16 的格式 训练后的 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型的大小（高达 50％），同时以少量的精度损失为代价...训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法，因为它对精度的影响极小并且能够使得模型大小显著减小。...深度学习模型通常能够在使用相较于最初训练时更少精确度的情况下，产生良好的推理结果。并且在我们对多个模型的实验中，我们发现推理质量几乎没有损失。...模型尺寸测试结果 训练后的 float16 quantization 对精度的影响很小，并可以使得深度学习模型的大小减小约 2 倍。...图 3 不同模型下模型大小变化 模型精度测试结果 在 ILSVRC 2012 图像分类任务中，我们评估了标准 Mobilenet Float32 模型（和 FP16 变体）。
下面以最经典的AlexNet模型为例子，计算感受野，模型计算量和大小（内存）。下面这张图是AlexNet的结构图，看起来比较直观。 ?...计算量 计算量是评价一个模型重要的标准之一，其实在模型的计算量统计时有两点简化的地方： 模型的不同层中，卷积层和全连接层是占据了绝大多数的计算量，所以下面我们只关注这两个层的计算； 卷积层和全连接层都有对应的...模型的大小完全由模型的参数数量和参数的存储形式决定： 卷积层 卷积层的参数数量就是一个卷积核的参数乘上卷积核的个数： Pn=(w×h×ci+1)×coP_{n}=(w\times h\times c...times3+96=34944=35K96×11×11×3+96=34944=35K 最后还剩下一个转换就是参数的数量，怎么转成存储的大小，一般情况下模型的参数是按照float形式存储的，占4个字节，...AlexNet模型大小是238147KB： 60M×4=240000000B=234375KB60M\times4=240000000B=234375KB60M×4=240000000B=234375KB
今天，我们分享百度提出的一种大小模型联动的学习方式，小模型可以通过知识蒸馏从大模型中学习，并可以在许多下游任务中达到与大模型相似的性能，从而使其在推理时更轻、更快，同时小模型可以反哺大模型提升大模型的训练精度...整体分享从以下两个部分展开： 大模型带动小模型训练，提升小模型的收益 小模型反馈促进大模型的学习 01 基础背景知识 蒸馏学习：知识蒸馏采取 Teacher-Student 的架构：将复杂且大的模型作为...这种方式的优势是在预训练蒸馏后下游不需要再蒸馏，劣势是整体效果的天花板较低。 02 大小模型联动 1....我们在双塔这个匹配的场景上做了一个实验：假如我们有一个已经训好的 55 兆大小的匹配模型，现在我们可以通过让模型变大来增强效果，实验右边是我们在几个数据集上的一个评价。...样本价值背后的逻辑是假设左边是大模型的 Loss，右边是小模型的 Loss，如果大模型的 Loss 大于小模型的 Loss，说明大模型还没有学会这条样本，小模型已经学会了，小模型可以反哺大模型；如果两个
但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...然后我们说一下我们平常使用的向量所占的空间大小，以Pytorch官方的数据格式为例（所有的深度学习框架数据格式都遵循同一个标准）： 我们只需要看左边的信息，在平常的训练中，我们经常使用的一般是这两种类型...也就是说，假设有一幅RGB三通道真彩色图片，长宽分别为500 x 500，数据类型为单精度浮点型，那么这张图所占的显存的大小为：500 x 500 x 3 x 4B = 3M。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...还有上面右边的params，这些是神经网络的权重大小，可以看到第一层卷积是3×3，而输入图像的通道是3，输出通道是64，所以很显然，第一个卷积层权重所占的空间是 (3 x 3 x 3) x 64。
查找模型 首先我们先到 https://sketchfab.com下载自己喜欢的 3D 模型 ? ? 2. 下载 3D 模型 ?...创建index.html并把这些代码都贴上 aframe.io/releases/0.9.0/aframe.min.js"> aframe/build/aframe-ar.js"> THREEx.ArToolkitContext.baseURL...标签添加一个a-scene摄像头并把AR.js崁入 第 7 行：标记Marker如果标记的Marker出现在摄像头里就会执行下方的事情 第 8 行：新增你想要跟对方说的话 第 9 行：新增3D模型 4....[1] 请欣赏一个价值 2199 刀的模型 ? 还有超赞的《这个杀手不太冷》女孩模型 ? 这也太好看了吧。 ? 4. 后记&引用 原本想凑齐十个再发的，但找了好久，都没什么开源库能入我法眼。
1 A-frame 的使用指南 a-frame 是基于 threejs 的 web AR 库，也可以当 threejs 的简化版本使用，a-frame 只需写 html 标签就可以实现3维空间的操作...> 1.3 坐标系 注意 position 组件里的坐标写法与对应的空间关系，这块建议多调整坐标试验几次熟悉。... aframe.io/releases/0.8.0/aframe.min.js"> 的原生开发，通过 canvas 生成图案，后导出 base64 作为模型的贴图。...： 1 根据封面的尺寸，等分，生成网格； 2 随机生成几个六边形或五边形； 3 计算生成的六边形及五边形按照正态分布随机摆放的位置及大小。
这是一种休闲类游戏，游戏的目标是通过选择场景中的三维对象来完成拼图。在本教程中，我们将在虚拟现实中构建一个简单的版本。这是一篇关于三维编程的介绍，是在 Web 上部署虚拟现实模型的独立入门指南。...你的工作环境现在已建立，可以随时与家人和朋友分享这个URL。在下一步中，你将创建一个虚拟现实模型。...步骤2：创建一个树的模型 现在，我们将用 aframe.io 中的 primitives 创建一个树。这是 Aframe 为便于使用而预编程的一些标准对象。...感谢 Aframe 易于使用的动画实体，这两个步骤都可以快速连续完成。...Bit by Bit 儿童画画廊的虚拟现实模型。 Aframe 虚拟现实开发的例子、开发人员文档和其它资源。 Google Cardboard Experiences 为教师提供定制工具。
，初始化FIFO大小的1个采样点 // av_audio_fifo_alloc()第二个参数是声道数，第三个参数是单个声道的采样点数 // 采样格式及声道数在初始化...FIFO时已设置，各处涉及FIFO大小的地方都是用的单个声道的采样点数 pp_audio_fifo[i] = av_audio_fifo_alloc(enc_ctx->sample_fmt...AVFrame **frame) { AVFrame *output_frame; // 如果FIFO中可读数据多于编码器帧大小...，则只读取编码器帧大小的数据出来 // 否则将FIFO中数据读完。...ret < 0) { av_log(NULL, AV_LOG_INFO, "write aframe error %d\n", ret);
即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。 对于某些领域，例如NLP，最主要的模型是需要大量GPU内存的Transformer。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁？ 本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...Sharded适用于任何模型，无论它是哪种类型的模型，无论是NLP，视觉SIMCL，Swav，Resnets还是语音。 以下是这些模型类型在Sharded时可以看到的性能提升的快速快照。 ?...这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。 但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。此外，第一个GPU维护所有优化器状态。...您可以尝试其中的任何一种，并根据需要根据您的特定模型进行调整。
为何如此强调大小端的原因是，最近用到了数据通信，对于怎么发送，组包等字节就需要了如指掌。否则数据解析是出现问题。...不同大小端的cpu在处理过程中， 是很不一样的，在帝核的公众号中，很详细的讲到这一点，可以说以前仅仅是为了面试，做一下大小端的题目，其实在通信领域，才是大小端非常重要的知识点，也许历史原因吧，各个厂家生产了不同大小端的...cpu，才会出现这个情况，但其实历史上，大小端是比较又来头的，可以维基百科一下。
0.引言 这段代码主要定义了一个堆的数据结构和相关操作。堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆的性质要求，通常被用于实现优先队列等数据结构。...* `HeapPop(Heap* hp)`：删除堆顶元素并调整堆的性质以满足堆的要求。 * `HeapTop(Heap* hp)`：返回堆中的第一个元素的值。...（相当于将parent位置的值交换到了child位置） _a[parent] = tmp; // 将临时变量tmp的值赋给parent位置的新值（相当于将原来的child位置的值换为了parent...*)realloc(hp->_a, sizeof(HPDataType) * newcapacity); // 使用realloc函数重新分配内存空间，将堆的元素指针数组大小调整为新的容量大小...hp->_capacity = newcapacity; // 将堆的最大容量更新为新的容量大小 } hp->_a[hp->_size] = x; // 在堆的末尾插入新的元素
有限集：元素个数小于等于某一个自然数的集合。 无穷集：元素个数比任何一个自然数都大的集合，包括可列/可数无穷集和不可列/不可数无穷集。...可列/可数无穷集：集合元素可以找到与自然数集 NNN 的一一对应关系的无穷集合，比如整数集、有理数集。 不可列/不可数集：集合元素无法无法构造与自然数集 NNN 的一一对应关系的无穷集合，比如实数集。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/52609922 最近在底牌项目中公司要求上传的牌谱宽度固定为750像素，首先想到的是改变上传图片的尺寸...，下面的方法即可改变UIImage的尺寸。...UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext(); UIGraphicsEndImageContext(); return reSizeImage; } 有一点要注意的是这里传进来的尺寸大小是像素
Qt窗口大小和位置 Qt窗口大小、位置及其大小改变引起的事件QResizeEvent 1.使得Qt界面的控件随窗口的变化而变化 1.1....目的 要将Matlab Command Window嵌入到一个QDialog中，使得这个窗口控件随着窗口大小的改变而改变。...首先我设置了一个QLabel，设置这个QLabal的布局（不管是水平布局、垂直布局或是栅格布局都OK，因为只有这一个控件），目的是让这个QLabel铺满整个客户区Client Area（为了简单的获取客户区的大小...那么问题来了，需要对Qt窗口有个大致的了解。 2. Qt窗口大小和位置 ?...setGeometry() 改变位置和大小 不包含窗口装饰器 resize() 只改变大小 不包含窗口装饰器 另外3个有用的函数： //设备相关的屏幕尺寸信息 QDesktopWidget* desktopWidget
在假象发现中使用的参考CLIP模型是CLIP-LAION400M-ViT/B/32（参见附录B中的模型命名规则）。...如图中2所示，作者用标记的大小和颜色深浅来分别指示 Backbone 网络的规模和预训练数据集的大小。...在评估基于与常规基于ImageNet的模型在规模和分布上有显著差异的预训练基础模型时，作者需要对测试设置保持谨慎。...ImageNet模型。作者首先将评估扩展到包括ImageNet训练的模型。结果总结在表4中。 图9展示了与ImageNet训练模型相比，各种CLIP模型的准确度下降情况。...然后作者在CounterAnimal上评估了不同的CLIP模型。作者的结果表明了一个惊人的发现，即CLIP模型在进行零样本预测时仍然依赖于虚假特征，其鲁棒性甚至低于传统的ImageNet模型。
---- 导致快照的大小大于文件系统的大小会有以下几个原因： 如果云盘的某个block曾经写过数据，那么在制作快照时这个block将会永远被记录到快照中。...另外，根据文件系统分配block的策略，新创建的文件占用的空间不一定会复用以前已删除的文件的空间，所以随着使用时间的增加，快照的总大小一定会逐渐大于用户看到的文件系统层面的大小。...也就是假如我的D盘始终保持到20GB的使用空间，但是在频繁的创建和删除文件，那么做出来的快照一定是大于20GB的；windows的系统盘做出来的快照一般也是会大于在系统内看到的大小的，因为windows...，所以做快照时，快照大小要比用户看到的文件大小统计要大。...文件系统元数据的大小可以按照磁盘大小的2%~5%左右来预估
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