主流大模型测试程序-用于导出算子列表
主流大模型测试程序-用于导出算子列表 一.参考链接二.下载链接三.测试程序四.算子列表 需要多少算子才能覆盖主流大模型呢,于是 基于__torch_dispatch__机制的dump方法 dump出算子及参数列表,考虑到设备内存容量,设置为一层 一.参考链接 基于__torch_dispatch__机制的dump方法python序列化、反序列化函数的参数,用于问题复现 二.下载链接 三.测试程序 i...
【图像超分】论文复现:Pytorch实现RDN!保姆级复现教程!实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM!代码注释详尽!易读易复用!可用于训练自己的数据集!附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件!
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LLM——用于微调预训练大型语言模型(LLM)的GPU内存优化与微调
es_to_gigabytes(torch.cuda.max_memory_allocated()) 输出: 29.0260648727417 峰值GPU内存使用量大约为29GB,这一数值与我们估算的用于加载bfloat31格式模型参数所需的16GB内存大致相符。通过量化技术优化推理内存使用,尽管bfloat16是训练大型语言模型(LLM)时常用的数值精度,但研究人员已经发现,将模型权重量化为更低精度...
即插即用的涨点模块之特征融合(TFAM)详解及代码,可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
了解决上述问题,作者提出了一种时间特征融合模块(TFAM),利用时间信息进行有效的特征融合,使用通道和空间注意力来确定特征的重要部分,并使用时间信息来确定双时相特征之间的重要部分。笔者认为该模块不仅可用于变化检测,可也用于目标检测、分割等领域中图像的特征融合。 一、TFAM网络讲解 如图1TFAM结构所示,TFAM包括两个分支,通道分支(channel branch)和空间分支(spa...
HCF-Net:用于红外小目标检测的分层上下文融合网络
为基于滤波器的方法、基于人类视觉系统的方法和低秩方法。基于滤波器的方法通常局限于特定和均匀的场景。例如,TopHat[1]使用各种滤波器估计场景背景,以从复杂背景中分离出物体。基于人类视觉系统的方法适用于具有大物体和强背景区分度的场景,如LCM[2],它通过测量中心点与其周围环境的对比度来实现。低秩方法适用于快速变化和复杂的背景,但在实际应用中缺乏实时性能,通常需要额外的辅助手段,如GPU加速。这些方...
架构权衡评估方法(ATAM):一种用于软件架构评估的方法,全称为Architecture Tradeoff Analysis Method
架构权衡评估方法(ATAM)是一种用于软件架构评估的方法,全称为Architecture Tradeoff Analysis Method。它由卡梅隆大学软件工程协会提出,旨在通过分析软件系统的各种架构特征,对系统进行全面的评估,以便在各种可能的方案中做出最佳的决策13。ATAM的核心是结合质量属性效用树对系统进行评价,确定风险点、敏感点、权衡点,并对系统架构做出决策和折中1。 ATAM方法包含四个主...
DTW-KNN 用于液压故障检测(python)
1 介绍 本文提取特征,然后用于液压故障检测,每一条特征都是时间序列问题,所以使用了DTW-KNN模型,该模型的原来不做解释,大家可以自行查找。 2 数据集介绍 所有数据都在文件夹下,这是一个公开数据集,其中profile.txt是类别标签,我们只取其中的一列,而其他的是特征,我们只用PS这些文件。 3 数据处理 读取所有PS的文件,然后取平均值作为特征 dir_path = '液压data' de...
人工智能的真实盈利:掌握 ChatGPT-4 用于业务营销(全)
何最大化这个新的营销乐团成员的效果,并分享调整 ChatGPT-4 以实现真正可衡量结果的实用技巧。与任何乐器一样,真正的魔力发生在演奏得好的时候。让我们将这项技术转化为您业务的美妙音乐。 第二部分:用于商业营销的 ChatGPT-4 第三章: 发挥 ChatGPT-4 的力量为你的业务服务 第三章揭示了利用 ChatGPT-4 进行内容创作和博客的迷人前景。随着我们进入人工智能的荒野,我们将探讨 C...
【分享 网络墙测试】检测当前网络是否能用于其他平台,速度检测
分享一个网络测试小工具,能快速检测网站是否能上外网,速度如何。 软件双击即可运行。。不需要设置的可以直接回车 【proxies】格式:IP:端口 || 列如:192.168.1.7:8080 【timeout】:只能为整数,限制1-50,列如设置5,意思就是在5秒内还没有出结果,则视为超时 软件:魔法墙测试网络软件 网盘密码:8888 解压密码:xiaomu 废话不多说,看图 ...
IMU用于识别截肢者步态
最近,一个来自秘鲁天主教大学的研究小组利用了IMU和EMG传感器技术,对截肢者和非截肢者的行走方式进行区分和分类研究,其目标在于优化智能假肢的功能表现,从而提升穿戴者的生活质量及活动能力。 该实验采用了全面的数据集分布策略,对所有类型的受试者进行了详尽的评估。研究发现,IMU采集的数据在其中发挥了重要作用,尤其当其与肌电信号进行有效融合时,能够精准地捕捉到受试者在平地行走、上下坡道以及上下楼梯等不同场...