本文独家改进：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块，性能优于GhostNet、MobileNetV3等，在移动设备上具有更少的参数和可比的延迟。...当前的方法通常利用级联运算符通过重用来自其他层的特征图来廉价地保持大通道数（从而大网络容量）。尽管级联是无参数和无FLOPs的，但其在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。...为了解决这个问题，本文提供了一个通过结构重参数化技术实现特征重用的新视角。提出了一种新的硬件高效的RepGhost模块，用于通过重参数化实现隐式特征重用，而不是使用级联运算符。...a)带有ReLU的Ghost模块[14]；b)用添add替换concat；c)向后移动ReLU，使模块满足结构重新参数化的规则；d)训练过程中的RepGhost模块；e)推理过程中的RepGhost模块...虚线中的方块只在必要时插入。Cin、Cmid和Cout分别表示bottleneck的输入通道、中间通道和输出通道。
需求说明 如果要动态构造一个泛型参数对象(ParameterizedType),guava提供的TypeToken工具可以部分实现这个功能： 比如下面这个例子(来自guava wiki TypeToken...TypeParameter构造一个新的ParameterizedType，如果想根据一个已有的ParameterizedType对象替换其中的参数，上面的方法并不能实现。...实现这个需求最关键的就是要有一个ParameterizedType接口的实现类，有了这个实现类，你想怎么替换都成。...方法实现了参数类型替换。...完整代码如下(中文注释部分是我增加的方法)，代码中用到了guava中的TypeToken工具类实现，只是为了少写些代码。
它提供了多维数组对象以及各种派生对象（如掩码数组和矩阵），并包含大量用于快速数组操作的数学函数库。 基础知识 数组创建 NumPy的主要数据结构是ndarray，即同质的多维数组。...数组索引与切片 NumPy支持对数组进行索引和切片操作，可以方便地访问和修改数组中的特定部分： 一维数组索引：使用正整数或负整数进行索引。 二维及多维数组索引：可以使用元组进行多维索引。...在NumPy中实现矩阵分解算法，可以使用多种不同的方法。...在深度学习框架中，NumPy也被广泛应用于神经网络的训练过程中。例如，在训练神经网络时，每轮训练包括前向计算、损失函数（优化目标）和后向传播三个步骤。...NumPy在图像处理中的应用非常广泛，以下是一些具体的应用案例： 转换为灰度图：通过将彩色图像的RGB三个通道合并成一个通道来实现灰度化。这可以通过简单的数组操作完成。
在数据科学和数值计算中，高效地遍历数组是一个常见需求。虽然 Python 提供了基本的迭代器协议，但在处理大规模 NumPy 数组时，直接使用 Python 的循环效率较低。...但在以下场景中，高效遍历显得尤为重要： 大规模数组操作：直接使用 Python 循环遍历大规模 NumPy 数组效率低下。 多维数组处理：高维数据的逐元素操作需要更灵活的迭代工具。...结合不同的遍历顺序 nditer 支持多种遍历顺序，可以通过设置order参数实现： # 以Fortran顺序遍历（列优先） for element in np.nditer(arr, order="F...优先使用向量化操作 在可能的情况下，优先使用 NumPy 的向量化操作代替显式迭代： # 使用向量化替代迭代 result = arr ** 2 print("向量化结果：\n", result) 通过向量化操作...通过nditer、ndenumerate和flat，可以灵活地处理多维数据，同时避免 Python 循环的性能瓶颈。
NumPy 是 Python 数据科学和数值计算领域的重要工具，其核心是高效的多维数组操作。在日常使用中，如何快速、灵活地索引和操作数组是提升数据处理效率的关键。...=1) print("每行均值计算完成") 切片操作在底层由 C 实现，避免了 Python 的循环开销。...提供的向量化操作代替显式循环： # 使用向量化计算 arr = np.arange(1, 1000001) squared = arr ** 2 # 向量化操作 向量化操作直接在底层执行，比 Python...[0]) 通过优化索引操作，可以高效处理大规模矩阵。...总结 NumPy 提供了丰富的高级索引功能，包括布尔索引、花式索引和条件索引等，使得复杂数据操作变得更加高效。通过切片、向量化操作和条件赋值等方法，可以显著提升代码性能。
创建特定形状的多维数组 数据初始化时，有时需要生成一些特殊矩阵，如0或1的数组或矩阵，这时我们可以利用np.zeros、np.ones、np.diag来实现，下面我们通过几个示例来说明。...或nd12[1:3,:] ##截取多维数组中，指定的列,如读取第2,3列 nd12[:,1:3] 如果你对上面这些获取方式还不是很清楚，没关系，下面我们通过图形的方式说明如何获取多维数组中的元素，如图1...▲图1-1 获取多维数组中的元素 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中进行随机抽取数据。...使用循环与向量运算比较 充分使用Python的NumPy库中的内建函数（built-in function），实现计算的向量化，可大大提高运行速度。NumPy库中的内建函数使用了SIMD指令。...广播提供了一种向量化数组操作的方法，以便在C中而不是在Python中进行循环，这通常会带来更高效的算法实现。广播的兼容原则为： 对齐尾部维度。 shape相等or其中shape元素中有一个为1。
在项目中有一种非常常见的场景，就是接口的请求或者响应参数中会有一些字段的取值会限定为固定的几个可选值之一，而在代码中这些可选值往往会通过定义枚举类的方式来承载，比如： 根据操作类型，过滤对应类型的用户操作日志列表...operateType=2 这里的请求参数operateType传入的值需要在后端约定的取值范围内，这个取值范围的定义如下： @Getter @AllArgsConstructor public enum...我们基于Swagger提供的基础注解能力来实现时，比较常见的会看到如下两种写法： 写法1：接口定义的时候，指定入参的取值说明 接口URL中携带的请求入参信息，通过@ApiImplicitParam注解来告诉调用方此接口允许接收的合法...同样的，再来看下Model中的字段的含义说明描述效果： 可以看到，接口文档中的参数描述信息中，已经自动带上了枚举类中定义的候选取值内容与说明。...总结 好啦，关于如何通过自定义注解的方式扩展Swagger的能力让Swagger支持自动从指定的枚举类生成接口文档中的字段描述的实现思路，这里就给大家分享到这里啦。
2.4 向量化 向量化可以避免循环，减少运算时间，Numpy 的函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现（通过 SIMD 操作），GPU 上速度会更快。...Tip2: 在 Numpy中，obj.reshape(1, 4) 将通过广播机制（broadcasting）重组矩阵。reshape 操作的调用代价极低，可以放在任何位置。...计算中涉及到的各个变量及其大小如下： W1 是隐藏层的参数矩阵, 其形状为 (noOfHiddenNeurons, nx) b1 是隐藏层的参数矩阵, 其形状为 (noOfHiddenNeurons,...4.3 深层神经网络的模块 深层神经网络一般包含前向传播与反向传播两个模块：前向传播模块得到代价函数，后向传播模块计算各层参数的梯度，最后通过梯度下降来更新参数，进行学习。...在实际实现中，我们需要通过缓存将前向传播中的某些参数传递到反向传播中，帮助进行梯度的计算。
__version__) numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。...在上面的代码中，我们通过np.array()函数可以创建一维和二维的narray对象，多维的对象也可以以此类推，这里便不再多说； 要获取narray对象的各维的长度，可以通过narray对象的shape...属性要获取narray对象的各维的长度，可以通过narray对象的shape属性；shape()中也可以传入数字0或数字1,分别用来获取数组的行数或者列数； 矩阵的截取和python中的list相同，可以通过...矩阵的合并： 矩阵合并可以通过numpy中的hstack方法和vstack方法实现 代码如下： import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a2...矩阵的合并可以通过numpy中的hstack方法和vstack方法实现，此外， 矩阵的合并也可以通过concatenatef方法。
为了实现这一目标，研究者仔细分析了Transformer中激活和梯度的具体结构，为它们提出专用的量化器。 对于前向传播，研究者确定了异常值的挑战，并提出了Hadamard量化器来抑制异常值。...对于后向传播，他们通过提出位分割，来利用梯度的结构稀疏性，并利用分数采样技术来准确量化梯度。 这种新的算法，在自然语言理解、机器翻译和图像分类等广泛任务上，都实现了具有竞争力的准确性。...这种MM形式，可以让我们设计更灵活的量化器，通过利用Transformer中激活、权重和梯度的特定结构，就可以更好地近似于FP32矩阵乘法。...为了抑制异常值，他们提出了Hadamard量化器，它会对激活矩阵的变换版本进行量化。这种变换是块对角Hadamard矩阵，它将离群值中携带的信息传播到矩阵的邻近条目，从而缩小了离群值的数值范围。...相关工作 完全量化训练 完全量化训练 (FQT) 方法通过将激活、权重和梯度量化为低精度来加速训练，因此训练期间的线性和非线性算子可以用低精度算术来实现。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出的函数很有用，但对排序毫无用处： 使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序的比较 这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到的结果：axis 根本不能替代...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为
作者：Lev Maximov 机器之心编译 编辑：Panda 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出的函数很有用，但对排序毫无用处： 使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序的比较 这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到的结果：axis 根本不能替代...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack
它提供了强大的多维数组对象ndarray，并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比，NumPy数组的计算速度更快，占用内存更少，非常适合处理大量的数据。...NumPy中的矩阵概念 在科学计算和工程应用中，矩阵是非常重要的工具。NumPy中的二维数组非常适合用于矩阵的表示和运算。...使用向量化操作代替Python循环 在NumPy中，向量化操作通常比使用Python循环更快。原因在于NumPy的底层实现使用了高度优化的C代码，可以并行处理数据，减少Python解释器的开销。...多线程与并行计算 NumPy与多线程 虽然Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行计算能力，但NumPy内部的许多操作是使用底层的C代码实现的，能够释放GIL。...理解并灵活应用NumPy的各种功能，将使你在数据处理和算法实现方面更具优势。 在接下来的部分中，我们将继续深入探索NumPy的高级应用，特别是在科学计算、信号处理、图像处理和机器学习中的实际应用。
向量化使代码更简洁，更易于阅读，并且更类似于数学符号。 像矩阵一样，数组也可以是多维的。 数组的每个元素都可以通过一组称为索引的整数来寻址，而使用整数集访问数组的元素的过程称为索引。...，则可以考虑构建自己的ufunc，这可能需要使用 Python-C API，或者您也可以使用 Numba 模块（向量化装饰器）来实现自定义的ufunc。...，通过应用量化并返回与x形状相同的True/False 布尔值，表示x中的哪个元素符合标准： In [61]: x [mask...在本章中，我们将介绍矩阵对象和多项式对象，以帮助您使用非 ndarray 方法解决问题。 同样，NumPy 提供了许多标准的数学算法并支持多维数据。...NumPy 中的矩阵对象继承了ndarray的所有属性和方法，但严格来说是二维的，而ndarray可以是多维的。
torchtorch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。...这样就可以使用熟悉的Python工具在PyTorch中培训模型，然后通过TorchScript将模型导出到生产环境中，在这种环境中，Python程序可能会处于不利地位。由于性能和多线程的原因。...量化主要是一种加速推理的技术，对于量化操作符只支持前向传递。PyTorch支持多种方法来量化深度学习模型。在大多数情况下，模型在FP32中进行训练，然后将模型转换为INT8。...此外，PyTorch还支持量化感知训练，该训练使用伪量化模块对前向和后向传递中的量化错误进行建模。注意，整个计算都是在浮点数中进行的。...它总结了使用Python分析器和PyTorch的autograd分析器运行脚本的情况。torch.utils.checkpoint检查点是通过在向后期间为每个检查点段重新运行前向段来实现的。
如果有很多的特征，那么就会有一个非常大的向量，所以 , ，那么如果想使用非向量化方法去计算 ，就需要用如下方式（基于 python 编程实现）： z = 0 for i in range(n_x):...非向量化方法：初始化向量 ，然后通过循环依次计算每个元素 向量化方法：通过 python 的 numpy 内置函数，执行 命令 numpy 库有很多向量函数，比如 u=np.log 是按元素计算对数函数...吴恩达老师手稿如下： 前向传播过程中，如何计算 ， ， ……一直到 ？构建一个 的行向量用来存储 ，这样可以让所有的 值都同一时间内完成。实际上，只用了一行代码。即 为什么 要转置呢？...这里简单说一下：Python 自动地把实数 扩展成一个 的行向量，只有这样才能进行矩阵相加（矩阵相加需要两个矩阵等大小）。...翻新后的计算如下： ---- 前五个公式完成了前向和后向传播，后两个公式进行梯度下降更新参数。 最后的最后，终于得到了一个高度向量化的、非常高效的逻辑回归的梯度下降算法，是不是？
它提供了强大的多维数组对象ndarray，并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比，NumPy数组的计算速度更快，占用内存更少，非常适合处理大量的数据。...NumPy中的矩阵概念 在科学计算和工程应用中，矩阵是非常重要的工具。NumPy中的二维数组非常适合用于矩阵的表示和运算。...使用向量化操作代替Python循环 在NumPy中，向量化操作通常比使用Python循环更快。原因在于NumPy的底层实现使用了高度优化的C代码，可以并行处理数据，减少Python解释器的开销。...) print("NumPy向量化时间：", end_time - start_time) 输出： Python循环时间： 0.8秒 NumPy向量化时间： 0.01秒 可以看到，NumPy的向量化操作在处理大规模数据时...4.0256613 ] [2.97014816]] 在这个例子中，我们通过正规方程计算出了线性回归模型的最佳参数。
4.1 深层神经网络 4.2 前向和反向传播 4.3 深层网络中的前向传播 4.4 核对矩阵的维数 .png 4.5 为什么使用深层表示 .png 4.6 搭建深层网络块 4.7 参数vs超参数 4.8
三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵，...缺点： 导致网络连接不规整，需要通过稀疏表达来减少内存占用，进而导致在前向传播时，需要大量条件判断和额外空间来标明0或非0参数位置，因此不适合并行计算。...L0范数约束，实现模型的稀疏化，但L0范数求解较困难，因此提出一种阶段迭代算法，首先仅更新权值较大的参数，然后恢复所有网络连接，迭代更新所有参数，在训练中可实现模型裁剪 [2017,Anwar,JETC...1.3、网络量化 一般，神经网络模型的参数都是32bit长度的浮点数表示。很多时侯不需要这么高的精度，可以通过量化，用如用8bit来表示。通过牺牲精度来降低每个权值所需要的空间。...1.3.1、二值量化 将权值矩阵中的单精度浮点数用两个值来表示。一般使用符号函数或加入线性化的符号函数来近似。
layer.apply(enable_quant) 量化推理 LightSeq 提供了便捷的 python 推理接口，只需要三行代码即可实现快速的量化推理： import lightseq.inference...量化策略 将一个浮点数矩阵量化为 int8 整数矩阵有很多方法，LightSeq 采用的是对称量化，即将正负数范围对称的浮点数区间等比例地映射到整数区间 [-127, 127] 上。...而实际上浮点数矩阵的数值范围通常并不对称，存在极少的离群值。如果直接按照离群值的范围来量化矩阵，会影响到量化后的精度，所以需要先对矩阵进行数值截断。...LightSeq 采用 PACT 方法进行截断[6]，将截断的范围当作模型可学习的参数，然后利用 STE 算法去估计参数的梯度，并进行反向传播优化。...最后经过截断范围和其他模型参数的联合优化，量化模型的效果可以达到基本无损。 梯度通信量化 针对分布式训练场景，LightSeq 推出了梯度量化压缩技术。
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