模型压缩和加速是两个不同的话题,有时候压缩并不一定能带来加速的效果.压缩重点在于较少网络参数量,加速则侧重在降低计算复杂度,提升并行能力.模型压缩和优化可以从主要三个层次上来...
IP属地:浙江
模型压缩和加速是两个不同的话题,有时候压缩并不一定能带来加速的效果.压缩重点在于较少网络参数量,加速则侧重在降低计算复杂度,提升并行能力.模型压缩和优化可以从主要三个层次上来...
1. 以_结尾操作 2. .size()和.view()方法类似与numpy里面的.shape和.reshape() 3.以结尾的操作都会用结果替换原来变量, 例如x.cop...
GPT-1 论文 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training(2018) GPT-2 论文 Lan...
GPT-2是基于海量数据集上训练的基于Transformer的巨大模型。本文探索GPT-2模型架构,重点阐述其中关键的自注意力(self-attention)层。 Part1...