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给Python加速（性能加速的方法）

首先提高代码的性能不能以改变代码功能为代价。简而言之，按照原文说的：１．首先将代码写对２．测试代码是否正确执行３．如果代码效率不高就分析是哪个部分造成的。...使用join，%s(py3中使用format方法)等官方的方法效果更好。...循环的使用如果使用for循环进行简单而大量的操作，不妨试试map()函数，或者python2.0中就已经有的list方法直接生成。或者使用迭代器进行循环的操作。...避免使用点方法如上，需要使用list.append()方法的时候，这些方法都是需要在每次调用的时候重新确定（原文reevaluated）的，所以可以提前代替，如re.compile()方法。...对代码进行优化有时候有些函数你知道不会执行，就可以直接省略。减少不必要的操作。使用profile import profile profile.run('main()')

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如何加速我们的神经网络？

今天我们来聊一聊本萌新最新学习的一些知识。让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。通常我们知道，越复杂的神经网络，越多的训练数据。...这个时候，我们就需要找到一些方法，让神经网络变得聪明起来，变得快起来。所以，人们找出了一个最基础的方法SGD（Stochastic Gradient Descent） ?...在每一次的过程中，每次使用分量数据，虽然不能反映整体的情况，但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程，并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。...与之相对的，我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。...那么这个时候你可能会像，如果把下坡和不好走的鞋子结合起来会不会有更好的效果呢？没错，你的想法是对的。这样的情况下，我们就有了RMSProp的方法。

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当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览

导读：本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。...在本论文中，我们回顾了在压缩和加速深度神经网络方面的工作，它们广泛受到了深度学习社区的关注，并且近年来已经实现了很大的进展。...通常参数修剪和分享、低秩分解和知识精炼方法可以通过全连接层和卷积层用于 DNN，它们能实现有竞争力的性能。另外，使用迁移/压缩滤波器的方法只适用于全卷积神经网络。...因此，一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经网络进行压缩和加速。近年来，该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期压缩和加速 CNN 模型的先进技术。...参数修剪和共享的方法将在论文开头详细描述，其他几类方法也都会在文中介绍。我们对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。

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神经网络加速器的兴起

如今的许多人工智能和机器学习应用都依赖于人工神经网络, 人工神经网络是一系列算法，这些算法对不同层面的数据集来定义特性，进而组织成一系列结构化层次。...他说，"根本就没有一种嵌入式的 AI 处理器。神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"..."并不是所有的图层都需要同样的精度。事实上, 许多商业神经网络需要16位分辨率来保持高精度, 但同时8位对于某些层来说已经足够了,"巴尔说。...这些公司都采用了不同的方法来处理神经网络工作负载, 每个架构处理的使用场景略有不同。当开发者涉及到人工智能的时候, 当然是选择越多越好了。

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卷积神经网络的压缩和加速

虽然由于当时硬件条件限制，对卷积神经网络的研究也一度陷入瓶颈，直到2012年AlexNet一鸣惊人。但权值共享应该称得上是神经网络压缩和加速的第一次伟大尝试。卷积神经网络也是权值共享的神经网络的一种。...接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。...针对卷积神经网络模型的压缩，最早提出的方法应该是网络裁枝，LeCun在1989年就提出根据损失函数对各个参数的二阶导，来估计各个参数的重要性，再删去不重要的参数。...总结本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法，其中网络裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度，着眼于减少标量乘法和加法个数来实现模型压缩和加速的；而模型量化则是着眼于参数本身，直接减少每个参数的存储空间...对卷积神经网络模型压缩和加速的研究才刚刚开始，还有很多值得探索的方法有待挖掘。参考文献 He Y, Zhang X, Sun J.

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Tensorflow搭建神经网络--加速神经网络训练

今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络...我们还有很多其他的途径来加速训练.Momentum 更新方法¶图片大多数其他途径是在更新神经网络参数那一步上动动手脚....另外一种加速方法叫AdaGrad.AdaGrad 更新方法¶图片这种方法是在学习率上面动手脚, 使得每一个参数更新都会有自己与众不同的学习率, 他的作用和 momentum 类似, 不过不是给喝醉酒的人安排另一个下坡...实验证明, 大多数时候, 使用 adam 都能又快又好的达到目标, 迅速收敛. 所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没....【小结】如果觉得以上内容对你有帮助，欢迎点赞、收藏加关注。

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推理加速策略对 LLMs 偏差的影响 !

作者的结果表明，推理加速策略可能会对偏见产生显著影响。表1提供了使用4位AWQ量化（Lin等人，2024）对模型决策的影响的示例。某些加速策略比其他加速策略更容易导致偏见。...例如，AWQ量化对某些模型/偏见度量组合产生了显著的偏见变化，而KV-cache量化则大部分保持稳健。推理加速对偏见的效应可能是不可预测的，偏见的方向和幅度在模型之间经常发生变化。...总体而言，作者的结果表明，在应用推理加速时需要谨慎评估，因为下游对偏差的负面影响可能不可预测且具有显著的规模。...推理加速策略对可信度的影响。Goncalves和Strubell（2023年）衡量了量化和学习蒸馏对LLM的影响，并发现更长的预训练和更大的模型与更高的人口偏见相关，而量化似乎具有规范作用。...作者使用Sun等人（2024年）的Wanda方法，该方法使用基于权重大小和输入激活范数的剪枝度量。剪枝后得到的稀疏模型可以直接使用，无需进一步微调。

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生物神经网络的开源硬件加速

https://github.com/sfmth/OpenSpike OpenSpike 是一种尖峰神经网络 (SNN) 加速器，使用完全开源的 EDA 工具、流程设计工具包 (PDK) 和使用OpenRAM...合成的内存宏。...加速器的吞吐量为每秒 48,262 张图像，挂钟时间为 20.72 μs，速度为 56.8 GOPS/W。尖峰神经元使用滞后作用来提供可以减少状态不稳定性的自适应阈值（即，施密特触发器）。...这导致了一系列基准测试中的高性能 SNN 与最先进的全精度 SNN 相比仍然具有竞争力。...改进GPT的底层技术 DhPC 一个脉冲脑皮质计算理论生物躯体稳态控制的第一原理下一代神经网络深度学习技术亮点梳理-换道chatGPT 脑网络结构高清大图

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cdn对php加速,cdn加速是什么？「建议收藏」

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说cdn对php加速,cdn加速是什么？「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!...简单的来说，就是把原服务器上数据复制到其他服务器上，用户访问时，那台服务器近访问到的就是那台服务器上的数据。CDN加速优点是成本低，速度快。适合访问量比较大的网站。...扩展资料在传统的动态系统的访问中，用户对网络的请求过程，一般需要经过网络中多台路由器的传输，最终将发送的请求交于动态系统来处理，但是由于IP网络本身的“尽力而为的原则”、网络链路中复杂的环境及硬件的不可靠性的确实存在...而CDN分发解决方案解决了与静态网站相关的性能和可靠性问题，而在当今在线业务体验中，与分发静态和动态元素和应用相关的独特挑战，则由速网的动态网站加速来解决。 CDN能几乎涵盖国内所有线路。...而在可靠性上， CDN 在结构上实现了多点的冗余，即使某一个节点由于意外发生故障，对网站的访问能够被自动导向其他的健康节点进行响应。

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C#的GPU加速方法

本文将通过C#调用dll的方法来实现并发计算 Dll定义在VS2019里新建动态链接库项目，在pch.h里定义函数 // pch.h: 这是预编译标头文件。...// 下方列出的文件仅编译一次，提高了将来生成的生成性能。 // 这还将影响 IntelliSense 性能，包括代码完成和许多代码浏览功能。...// 但是，如果此处列出的文件中的任何一个在生成之间有更新，它们全部都将被重新编译。 // 请勿在此处添加要频繁更新的文件，这将使得性能优势无效。...array_view表示包含在一个容器中的数据的N维视图，各项参数的含义如下 const int：类型， 1：维数 aArray：array_view的实例 length：长度 a：数据源如果是二维数组...现实情况下，循环体里不可能只有一行代码，假设循环体里有10个语句，那么CPU的执行时间就会翻10倍，而GPU的执行时间也会翻10倍，但是由于主要耗时操作是数据的复制，所以实际增长不会特别明显。

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如何选择cdn加速服务商加速的效果对长期合作的影响

但目前的供应商层出不穷，如何选择cdn加速也称为了互联网用户所需要了解的问题。...如何选择cdn加速服务商 Cdn的模式是对网络内容的分发，可以在原有的网络连接基础上，分布边缘服务器，将各个区域的信息内容缓存之后降低主机的负荷运载。...加速的效果对长期合作的影响无论是服务器还是在如何选择cdn加速的问题上，其核心都是提升响应网络访问的速度，因此最主要的在对访问申请的响应速度。...因此所涵盖的服务内容只是次要，最主要的在于测试对互联网访问的实际加速效果，才能决定是否建立长久合作。...以上就是关于如何选择cdn加速的相关介绍，可多了解几家目前国内运行的大型DNS服务供应商，对比支持cdn加速的服务器价格以及提供的功能参数，使得可以从性价比的角度确定合作。

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Selenium加速执行方法

一方面是通过option来优化浏览器配置，从而加速加载，如：禁用图片等。...可参考： Selenium Chrome的最全常用Option及其一些加速优化_小锋学长生活大爆炸的博客-CSDN博客很全，记录一下另一方面可以通过设置页面加载策略，来选择不同的加载方式，一种有3中：...options.page_load_strategy = 'eager' driver = webdriver.Chrome(options=options) driver.get(url) driver.quit() 然后，在判断页面元素的时候

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综述论文：当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览

选自arXiv 作者：Yu Cheng等机器之心编译参与：蒋思源、路雪、刘晓坤本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能...在本论文中，我们回顾了在压缩和加速深度神经网络方面的工作，它们广泛受到了深度学习社区的关注，并且近年来已经实现了很大的进展。...通常参数修剪和分享、低秩分解和知识精炼方法可以通过全连接层和卷积层用于 DNN，它们能实现有竞争力的性能。另外，使用迁移/压缩滤波器的方法只适用于全卷积神经网络。...因此，一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经网络进行压缩和加速。近年来，该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期压缩和加速 CNN 模型的先进技术。...参数修剪和共享的方法将在论文开头详细描述，其他几类方法也都会在文中介绍。我们对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。

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利用TensorRT对深度学习进行加速

前言 TensorRT是什么，TensorRT是英伟达公司出品的高性能的推断C++库，专门应用于边缘设备的推断，TensorRT可以将我们训练好的模型分解再进行融合，融合后的模型具有高度的集合度。...而在TensorRT中对ONNX模型进行解析的工具就是ONNX-TensorRT。...让我们来看一下具体是什么样的转化过程：其中主要的转化工作是ONNX-TensorRT执行的，TensorRT的tar压缩包中的动态链接库中就包含了ONNX-TensorRT编译后的动态库，如果我们这个库是开源的...，我们可以自行对其进行编译，然后在链接程序的时候添加上其动态库即可。...目前TensorRT对ONNX模型的支持程度： protobuf protobuf全称为ProtoBuffer，是由Goodle开发的一种可以实现内存与硬盘文件交换的协议接口，说白了就是一种可以我们自己定规则协议的一套工具

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onnx实现对pytorch模型推理加速

ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。 ?...开发人员可以为自己机器学习任务选择合适的框架，框架作者可以集中精力推出创新，提高框架的性能。对于硬件供应商来说，也可以简化神经网络计算的复杂度，实现优化算法。...使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。 2.torch.load：使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。...3.torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化状态字典加载 model's参数字典保存加载模型2种方式，在保存模型进行推理时，只需要保存训练过的模型的学习参数即可，一个常见的...如果不这样做，将会产生不一致的推断结果 #在保存用于推理或恢复训练的通用检查点时，必须保存模型的state_dict Pytorch模型转onnx 举例模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用

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深度强化学习的加速方法

深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，说起Pieter Abbeel，他是伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家...继续本篇文章的主题《深度强化学习的加速方法》，还是惯例，先放出paper的首页摘要部分。...所有神经网络计算都使用GPU，加速数据收集和训练。在使用同步和异步算法的基础上，结果标明在使用整个DGX-1在几分钟内学习Atari游戏中的成功策略。注： 1....2、并行，加速的RL框架作者考虑使用深度神经网络来实验基于CPU的模拟器环境和策略，在这里描述了一套完整的深度RL并行化技术，可以在采样和优化过程中实现高吞吐量。...----------------- 至此，以上是对深度强化学习的加速方法的部分解读，受能力有限，文中难免有错误之处，还望大家多提意见、以便做的更好！

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一种加速dataloder的方法

一位不错的小伙给的代码（前同事）。

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如何使用cdn对网站进行加速

今天抽空整理下网站，时间太久，历史文件太多，删除了一些无用的垃圾，更换了服务器，调整了cdn，鼓捣2天，更换好目前感觉良好。腾讯云免费赠送半年的cdn和cos，虽然量不大，但是对新手来说足够用了。...一、cdn有什么用说起来cdn，估计你就算没用过也听说过，简单的说，cdn就是用来给网站加速用的，用新手听得懂的话来说，你的网站的图片文件，以前是放在服务器，但是全中国的用户访问的速度肯定是不一样的，...比如你的服务器是广州的，那么广州的用户访问肯定会比北京的用户要快，这样的道理你肯定明白，那么，cdn的作用就是可以对资源进行全地域的缓存，比如北京的用户访问了你广州服务器的资源，该资源就会被自动缓存到北京的云端...网站中的资源就会从广州服务器缓存到北京服务器，这个缓存的过程，就是cdn干的活，而我们需要对cdn进行的付费是流量，也就是访问的人越多，价格越贵，当然，最喜欢腾讯云的就是这点，免费10个g。...基本就算是完活了，最后你网站的图片地址，是你的腾讯云cos的地址是对了，其实这样还有个好处，可以极大的节省你的服务器硬盘，我整改之前，每次全站备份都需要5g左右的空间，备份到云端一来是时间长而来是耗费的上传流量其实就是钱

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让Python程序轻松加速的方法

在文章中，作者提到，从Python 3.2开始，标准库附带了一个内置的装饰器 functools.lru_cache 。我发现这个装饰器很令人兴奋，有了它，我们有可能轻松地为许多应用程序加速。...它提供对已构建的缓存的访问，该缓存使用LRU（译者注：Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。）...缓存只能存储有限数量的东西，而且通常它比可能存入所缓存的东西要小得多（例如，你的硬盘比互联网小得多）。这意味着有时需要将缓存中已有内容替换掉，放入其他内容。对于去掉什么的决策方法被称为置换策略。...使用这种方法，10个循环的平均速度可以降到13.7ms。还有什么应该知道？ Python文档虽然很详细，但是有一些东西还是要强调的。 ▊ 内置函数装饰器附带了一些很有用的内置函数。...例如，返回列表的函数不适合缓存，因为将要缓存的是对列表的引用，而不是列表内容。

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加速python科学计算的方法（二）

很多时候，我们在处理大量数据的时候，电脑硬件都会出现各种不同的限制，内存就是最容易出现瓶颈的地方。没有足够的内存，很多数据分析工作都无法开展。...假如你对Numpy和pandas具有一定的熟悉程度，那么当使用这个库时，完全不必考虑学习难度了，因为其调用语法基本上和Numpy以及pandas内部是一样的，可以说是无缝兼容了。...此外，最最不需要考虑的就是电脑有限的内存空间了。因为它同一般的数据库技术一样，是直接在硬盘上操作数据的。下面我们从安装dask开始简单说说它的用法。...这里的raw代表了之前导入的所有txt文件，你对它之后的操作则是同时作用于全部文件的。...有一点需要注意的是，你对raw的操作都不会真正的运算下去，只会继续添加计划，至于当我们使用compute()函数时它才会真正开始运算，并返回pandas.DataFrame格式的对象。

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