Тёмный
No video :(

Ускорение инференса: фьюзинг и дистилляция 

DeepSchool
Подписаться 967
Просмотров 920
50% 1

При высокой нагрузке или вычислениях на смартфонах, скорость работы сети становится критической метрикой.
В данном видео Дима Чудаков, куратор курса "Ракета в Computer Vision", расскажет как можно ускорить вашу нейросеть за несколько простых действий с помощью доступных инструментов PyTorch.
Дима перечислит кейсы, в которых необходимо ускорять сети, познакомит с фьюзингом и дистилляцией, а также даст несколько советов по их применению.
- курс "Ракета в Computer Vision": deepschool.ru/...
- наш телеграм, в котором мы напоминаем теорию и делимся советами по обучению нейросетей: t.me/deep_school
- наша группа в VK: vk.me/deepschool
Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!

Опубликовано:

 

18 сен 2022

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 5   
@user-wb5kl9yw9p
@user-wb5kl9yw9p 2 месяца назад
Чел хорош! Продолжай!!!
@stasichelf
@stasichelf Год назад
Огонь! Спасибо!
@user-ou4cm2uj8z
@user-ou4cm2uj8z Год назад
Спасибо! Очень полезно 🤯
@romanbogachev6147
@romanbogachev6147 Год назад
что значит ветки зависящие от размера входа?
@deep_school
@deep_school Год назад
Это операции в сети которые проводят вычисления над размером входа. Например, для операции интерполирования требуется знать целевой размер. Этот целевой размер может вычисляться как размер картинки * 2. На трейне это важно, на инференсе можно один раз посчитать, превратить в константу и больше не пересчитывать
Далее
The moment we stopped understanding AI [AlexNet]
17:38
Просмотров 914 тыс.
would you eat this? #shorts
00:39
Просмотров 2,9 млн
Что ИИ понимает про наш мир
26:11