本节指导如何利用Lightning进行可视化和监控模型。

文章目录总结参数共享定义特点1.循环矩阵2.聚类共享3.其他方法参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占用少、计算资源要求低、同时依

为了让notebook服务监听所有的IP地址，而不仅仅是localhost，并且允许其他计算机通过网络连接，你应该使用。step4.一旦notebook服务在服务器上启动后，可以看到一个URL输出到控制台。step2.然后，在该环境下创建一个新的内核。其中username是在远程服务器上的用户名, your_remote_server_ip 是远程服务器的IP地址.现在，就能够从本地计算机浏览和编

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed：a.shape=(xx, xx), b.shape=(xx,xx), m=10, n=2, k=10 [Op:MatMul]配置：tensorflow-gpu 2.0pycharm最佳解决方案：重启电脑...

背景在跑代码的时候，运行cmd，输入nvidia-smi，发现这样一个问题，显存的占比高特别低但是GPU利用率特别低。解决方法这个跟自己写的代码有关系，我的主要问题在于，读取磁盘中数据的时候，是依靠CPU在读取数据（此时磁盘读写会非常高，打开任务管理器就知道），同时，tensorflow在运行模型训练的时候，会从内存中读取数据，GPU训练会比较快，而CPU一直在从磁盘中读数据到内存中，而跟...

准备阶段：Anaconda 3（官网下载）python3.x（Anaconda3自带）GPU（最低NVDIA GTX 650）tensorflow-gpu（Anaconda中安装）tensorflow基本语法操作代码测试写一个手动调用gpu设备的代码# coding:utf-8'''**********************************************...

目录1.输入、显示和保存图像2.读取、显示、保存和处理视频3.画线，画圆，画矩形，画多边形，显示文字4.框住并得到目标位置（获取鼠标消息）5.滑动条作调色板6.图像基础操作：像素、属性、ROI、通道、填充7.图像运算：加法、混合8.性能检测和优化1.输入、显示和保存图像关键函数：读取：imread()显示：imshow()保存：imwrite()窗口：namedWindow()i......

目录模型参数量和计算量是什么为什么要统计模型参数量和计算量常见的模型参数量和计算量的计算方法代码方法1，利用torch自带方法，自写函数方法2，torchsummary.summary方法3 torchstat.stat方法4 thop.profile方法5 ptflops.get_model_complexity_info模型参数量和计算量是什么计算量是指网络模型需要计算的运算次数，参数量是指网

手部姿态估计相关综述的总结什么是手部姿态估计人机交互中的手部交互，可以分为手势识别和手部姿态估计两大技术，手势识别可以认为是模式识别的问题，手部姿态估计则可以认为是回归问题，目标是在三维空间中恢复手部的完整运动结构。具体的，手部姿态估计是指从视频或图像中精确定位到手部关节点的位置，从而根据这些位置关系推断出相应的手部姿态。演进or发展1.什么推动了手部姿态的发展：比赛（Hands 2017\201

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