理论上的参数量 之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面...本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。...image.png (embedding_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size 一个 cell 有 4 个这样结构相同的网络，那么一个 cell 的总参数量就是直接...final_memory_state.shape=TensorShape([32, 64]) final_carry_state.shape=TensorShape([32, 64]) OK，LSTM 的参数量应该挺清晰了
卷积操作的参数量和FLOPs 这里首先需要辨析一个概念就是FLOPs和FLOPS可以看到简写的差别仅仅是一个字母大小写的区别。 ...卷积的参数基本上都是说的卷积核的参数，拿一层神经网络来看，卷积核的大小是 ( k h , k w ) (k_h,k_w) (kh,kw)，显然一个卷积核的参数量是这个卷积核的矩阵 k h ∗ k w...k_h*k_w kh∗kw，通常这里还要加上一个偏置 b b b，算作一个参数，为了简便计算，这里忽略不计，通常b的设置会有差异性。...C i n ∗ k h ∗ k w ∗ C o u t C_{in}*k_h*k_w*C_{out} Cin∗kh∗kw∗Cout，而且需要注意这只是一个卷积核的，如果有多个卷积核的还需要乘数量...假设我们经过这个卷积，将输入的特征图映射为 ( H , W ) (H,W) (H,W)的特征图，特征图这些部分是我们中间的计算结果，我们不需要当参数保存，所以计算参数不需要包括这部分。
1 问题 定义好一个VGG11网络模型后，我们需要验证一下我们的模型是否按需求准确无误的写出，这时可以用torchinfo库中的summary来打印一下模型各层的参数状况。...这时发现表中有一个param以及在经过两个卷积后参数量（param）没变，出于想知道每层的param是怎么计算出来，于是对此进行探究。 2 方法 1、网络中的参数量(param)是什么？...param代表每一层需要训练的参数个数，在全连接层是突触权重的个数，在卷积层是卷积核的参数的个数。 2、网络中的参数量(param)的计算。...卷积层计算公式:Conv2d_param=(卷积核尺寸*输入图像通道+1)*卷积核数目 池化层：池化层不需要参数。...self.fc3 = nn.Linear(in_features=4096,out_features=1000) Fc_fc_param=(4096+1)*1000=4,097,000 3 结语 以上为一般情况下参数量计算方法
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 模型参数量计算公式为： 对卷积层：（K_h * K_w * C_in）* C_out 对全连接层：C_in *...即定义好了网络结构，参数就已经决定了。FLOPs和不同的层运算结构有关。...如果forward时在同一层（同一名字命名的层）多次运算，FLOPs不会增加 2.Model_size = 4*params 模型大小约为参数量的4倍 补充： MAC：内存访问成本 1.2计算方法..., str(params/1e6)+'{}'.format("M") 方法2-使用torchstat库 ''' 在PyTorch中，可以使用torchstat这个库来查看网络模型的一些信息，包括总的参数量...为此，我们希望处理多个批次（100 个批次就足够了），然后使用以下公式： （批次数 X 批次大小）/（以秒为单位的总时间） 这个公式给出了我们的网络可以在一秒钟内处理的示例数量。
我们可以将大型语言模型（LLMs）理解为小样本学习者，其能够通过很少的例子就能学习新任务，甚至仅通过简单的说明就能学习，其中对模型参数量和训练数据的大小进行扩展是模型拥有泛化能力的关键。...他们提出 Atlas，其是检索增强语言模型的一种，拥有很强的小样本学习能力，即使参数量低于目前其它强大的小样本学习模型。...模型采用非参数存储，即使用基于大型外部非静态知识源上的神经检索器去增强参数语言模型。除了存储能力，此类架构在适应性、可解释性和效率方面都存在优势，因此很有吸引力。...在只有 11B 个参数的情况下，Atlas 使用 64 个训练示例在 NaturalQuestions（NQ）上实现了 42.4% 准确率，比 540B 参数模型 PaLM（ 39.6% ） 高出近 3...但这种方法可扩展性较差，即它不会随着文档的数量增多而扩展，因为编码器中的自注意力机制会导致 O(n^2)的时间复杂度(这里 n 是文档数量)。
每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数： 每一个lstm的操作都是线性操作...W_f:num_units + input_dim: concat [h(t-1), x(t)] b_f:1 所以来计算参数公式: num_param = no_of_gate(num_units +...如何计算多个cell的参数?...= 4 * [(num_units + input_dim + 1) * num_units] num_units =来自以前的时间戳隐藏的层单元= output_dim 我们实际计算一个lstm的参数数量
摄影：Andrik Langfield，来自Unsplash 为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。...然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）...计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的，因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。...RNNs g, 一个单元中的FFNNs的数量（RNN有1个，GRU有3个，LSTM有4个） h, 隐藏单元的大小 i,输入的维度/大小 因为每一个FFNN有h(h+i)+h个参数，则我们有 参数数量=...参数数量 = weights + biases = [ i × ( f × f ) × o] + o 例3.1：1×1滤波器的灰度图，输出3个通道 ?
在Java编程中，可变参数是一项强大的功能，它允许你编写更加灵活的方法，接受不定数量的参数。本文将详细解释Java可变参数的用法、语法以及最佳实践。 什么是可变参数？...可变参数是Java 5引入的一项功能，它允许你在方法中传递不定数量的参数。可变参数用三个点（...）表示，放置在方法参数的类型之前。可变参数实际上是一个数组，允许你传递任意数量的参数值。...方法重载 可变参数允许你编写方法的重载，而无需为每种参数数量编写不同的方法。...调用方法 使用可变参数时，调用方法时可以传递任意数量的参数，甚至可以不传递任何参数。...可变参数必须是最后一个参数 可变参数必须是方法参数列表中的最后一个参数。这是因为可变参数会捕获所有传递的参数，导致无法确定参数的数量。 2.
Google 日前发布了首个万亿级模型 Switch Transformer，参数量达到 1.6 万亿，其速度是 Google 之前开发的最大语言模型（T5-XXL）的 4 倍。...实际上，快手万亿参数精排模型总的参数量超过 1.9 万亿，规模更大，且已经投入实践。这篇文章将正式介绍快手精排模型的发展史。 ?...先看一张对比图，从左到右分别为： Google BERT-large NLP 预训练模型: 3.4 亿参数量 Google Meena 开域聊天机器人：26 亿参数量 Google T5 预训练模型：110...亿参数量 OpenAI GPT3 语言模型：1750 亿参数量 Google Switch Transformer 语言模型: 16000 亿参数量 快手精排排序模型：19000 亿参数量 参数个性化...目前快手的精排模型，总特征量超过 1000 亿，模型总的参数量超过 19000 亿。
首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。...通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和移动设备上部署。 其次，模型参数量对计算资源的需求有显著影响。...此外，模型参数量还影响着模型的泛化能力和鲁棒性。过多的参数可能导致模型过拟合，降低其泛化能力；而减少参数量则有助于防止过拟合，提高模型的鲁棒性。...因此，在模型轻量化加速过程中，通过合理减少参数量，可以在保持模型性能的同时，实现模型的轻量化。 为了降低模型参数量，研究人员采用了多种方法，如剪枝、量化、蒸馏等。...，使小模型在保持一定性能的同时减少参数量。
作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 不久前，Meta AI 宣称，其于去年3月提出的10亿参数自监督模型 SEER （SElf-supERvised）又取得了新突破：新的 SEER 参数量翻了10倍，达到了...其中，SEER 10B 不仅在 ImageNet 上取得了高达 85.8% 的准确率（排名第一），与原先只有 10 亿参数量的 SEER （84.2%）相比性能提升了 1.6%。...参数量翻了10倍的 SEER 模型又有哪些新花样？...经过一年的提升，如今 Meta 的研究团队将 SEER 的参数量扩大了10倍，在原有的基础上取得了更出色的性能表现： 除了可以在无标记数据上直接学习，SEER 还可以提取更高质量的视觉特征，以及发现现实世界大规模图像数据集中的显著信息...不难想象，参数量翻倍后的 SEER 10B模型在一些挑战性较高的任务上也取得了更优秀的表现。 首先，100亿 SEER 在 ImageNet 上获得了高达 85.8% 的准确率，排名第一！
每一个 ZIP 文件都包含了三部分，即保存预训练模型与权重的 ckpt 文件、将 WordPiece 映射到单词 id 的 vocab 文件，以及指定模型超参数的 json 文件。...这种注意力允许模型联合关注不同位置的不同表征子空间信息，我们可以理解为在参数不共享的情况下，多次执行点乘注意力。 最后上图左侧为 Transformer 的整体架构。...但是基于给定的超参数，BERT-Base 模型在不同任务上的微调应该能够在一块 GPU（显存至少 12GB）上运行。
p=3719 参数检验受制于数据属性的假设。例如，t检验是众所周知的参数检验，假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理，如果样本量足够，测试也可以应用于非正态分布的测量。...将正态分布拟合到采样均值 为了研究满足t检验要求所需的样本数量，我们迭代各种样本量。对于每个样本大小，我们从几个分布中抽取样本。然后，计算样本的平均值，并将正态分布拟合到平均值的分布。
具体来说，ViR 的参数规模约为 ViT 的 15% 甚至 5% ，内存占用约为 ViT 的 20%-40% 。...通常，ViR 可以通过比 ViT 编码器数量更少的层来获得相当好的表现，如下图 1 所示。 图 1：在 CIFAR100 数据集上执行 ViR 和 ViT 的时间消耗比较。...同时也对模型中的参数进行了比较，分析了模型的收敛速度和内存占用情况。此外还在 CIFAR10-C 上进行了鲁棒性测试。...表 1: ViR 和 ViT 的系统参数。...下表 3 显示了分类的准确性和参数量的对比。 表 3：ViR 模型和 ViT 模型在各个图像分类数据集上的比较。数字后缀表示 ViT 的 ViR 层或编码器的数量。「m」是百万级的单位符号表示。
结果发现，无论是否采用检索和生成的方法，NPM都明显优于较大的参数模型，比如参数量高500倍的GPT-3和37倍的OPT 13B性能还强不少，并且NPM在处理罕见模式（词义或事实）和预测罕见或几乎未见过的词...总之，NPM完全删除了输出词汇的softmax，通过预测任意数量的n-gram，实现了有效的无界输出空间。...纯编码器（Encoder-only）模型是一个很有竞争力的表示模型，但现有的纯编码模型无法进行token数量未知的预测，使得它们的使用情况在没有微调的情况下受到限制。...NPM通过检索一个短语来填补[MASK]中的任意数量的token，从而解决了这个问题。 推理 编码器将参考语料库C中的每个不同的短语都映射到一个密集的向量空间中。...比如我们考虑最多有 l 个token的短语（l≈20），就需要索引 l×|C| 数量的向量，这可能会很耗时。
该参数用于确定前景区域背景区域和不确定区域，可以设置为4种形式。...else: t.circle(12, 180) i2 = session.post( >>> e.shape 'iOS15', 可以传入一个limit参数来限制返回的数量
去年8月，英伟达曾宣布已训练世界上最大的基于Transformer的语言模型，当时该模型使用了83亿个参数，比BERT大24倍，比OpenAI的GPT-2大5倍。...而此次微软所分享的模型，T-NLG的参数为170亿个，是英伟达的Megatron（现在是第二大Transformer模型）的两倍，其参数是OpenAI的GPT-2的十倍。...DeepSpeed包含零冗余优化器（ZeRO），用于大规模训练具有1亿个或更多参数的模型，微软过去曾用它训练T-NLG。
张广彬： 现在大家都在讨论大模型的参数量大小和 GPU 算力、网络等方面，而我们作为存储领域的从业者，会很容易地考虑到海量数据的存储访问。...从每天一次回写到几小时一次，甚至一小时多次回写，我看到的是客户回写速度越来越快，这也代表着他们的算力和卡的数量越来越高。...分发方面，通过网盘生成外链，可以安全地将文件分发给团队成员，并可配置安全码、密码和有效期等参数。备份方面，企业可以在网盘中同步员工电脑上的数据，使核心资料统一备份并避免信息泄露的风险。...其中有许多参数和技巧，打开某个参数可能会受到其他参数的影响，这与数据库调优类似，需要经验的积累，所以我认为这是一项复合性的工作。 张广彬： 是的，所以相比数据库调优，这可能更加复杂，否则怎么叫炼丹呢？...对于训练环节来说，GPU 卡目前比较稀缺，所以主要取决于您可用的卡片数量。如果卡片更多，计算能力可能更高，但如果卡片有限，您需要合理规划和安排。
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