RNN模型flops计算 / 张生荣

在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式

https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 安装方法很简单: pip install thop 基本用法: from torchvision.models ...

方法1 自带 pytorch自带方法,计算模型参数总量 total = sum([param.nelement() for param in model.parameters()]) print(&q ...

目录 1.RNN基础模型 2.LSTM 3.流程结构 1.RNN基础模型 RNN主要特点是,在DNN隐藏层的输出内容会被存储,并且可以作为输入给到下一个神经元. 如下图所示,当"台北&quo ...

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类作为对循环神经网络的实践,我用循环神经网络做了个影评情感的分类,即判断影评的感情色彩是正面的,还是负面的. 选择使用RNN来做情感分类,主要是因为影评是一段 ...

pytorch实现变长输入的rnn分类输入数据是长度不固定的序列数据,主要讲解两个部分 1.Data.DataLoader的collate_fn用法,以及按batch进行padding数据 2.pa ...

说明 LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差,因此train()和eval()对LayerNorm没有影响. LayerNorm参数 torch.nn.LayerNor ...

一.使用sklearn转换器处理 sklearn提供了model_selection模型选择模块.preprocessing数据预处理模块.decompisition特征分解模块,通过这三个模块能够实 ...

目录线性回归模型 1.加载数据 2.划分训练集和测试集 3.训练模型 4.预测数据 5.画图展示线性拟合情况 6.预测数据测试评估模型精度 1.计算回归模型精度模型持久化前言: 本文介绍如何构 ...

目录概述 RNN 权重共享计算过程 LSTM 阶段代码预处理主函数概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, ...

目录概述 RNN 权重共享计算过程 LSTM 阶段数据介绍代码预处理主函数概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人 ...

目录概述 RNN 计算 RNN 存在的问题 LSTM GRU Seq2seq Attention 模型 Teacher Forcing 机制概述从今天开始我们将开启一个新的深度学习章节, 为大家 ...

目录一.项目背景二.数据处理与分析三.基于机器学习的文本分类–朴素贝叶斯 1. 模型介绍 2. 代码结构 3. 结果分析四.基于深度学习的文本分类–LSTM 1. 模型介绍 2. 代码结构 3 ...

目录摘要一.构造数据 1.1 句子长度 1.2 生成句子 1.3 生成字典 1.4 得到向量化的句子二.位置编码 2.1 计算括号内的值 2.2 得到位置编码三.多头注意力 3.1 self ...

先来看下效果: 公司在做一个报修工单的功能,其中主要功能点在于,这个功能不完全是静态显示的, 它还可以点击回复,在下面增加评论,可以点击查看评论详情,也可以收回评论详情, 评论可以带图片,也可以不带图 ...

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_fi ...

model.py: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy a ...

本文实例讲述了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.相关概念例如要从一个线性分布的途中抽象出其y=kx+b的分布规律特征是输入变 ...

tensorFlow中主要包括了三种不同的并行策略,其分别是数据并行.模型并行.模型计算流水线并行,具体参考Tenssorflow白皮书,在接下来分别简单介绍三种并行策略的原理. 数据并行一个简单的 ...