图像的风格迁移始于2015年Gates的论文“Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”，所做的工作很好描述，就是由一张内容图片和一张风格图片进行融合之后，得到经风格渲染之后的合成图片。示例如下    对于人来说，可以很轻易的分辨出不同风格的图片，但是如何让计算机理解什么是风格是这个项目的难点，下面详细解析项目的原理。

下载完rpm之后，运行下面的命令。，选择机器的配置和环境。

其中b是batch，s是序列长度，a是注意力头数，l是transformer层数，h指隐藏层维度。优化器状态占用的显存大小也是一样，与优化器类型有关，与模型参数量有关，但与输入数据的大小无关。计算量和参数量的关系，近似认为，在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算，即一次乘法法运算和一次加法运算。，b是batch，l是transformer层数，h指隐藏层维度，s

或者dpkg -l | grep cudnn。查看tensorrt版本：dpkg -l | grep TensorRT。查看cuda版本：`nvcc` --version，nvcc -V。

其中b是batch，s是序列长度，a是注意力头数，l是transformer层数，h指隐藏层维度。优化器状态占用的显存大小也是一样，与优化器类型有关，与模型参数量有关，但与输入数据的大小无关。计算量和参数量的关系，近似认为，在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算，即一次乘法法运算和一次加法运算。，b是batch，l是transformer层数，h指隐藏层维度，s

torch.compile 通过 JIT 将 PyTorch 代码编译成优化的内核，使 PyTorch 代码运行得更快。加速主要来自减少了 Python 开销和 GPU 读/写，因此观察到的加速可能因模型架构和批量大小等因素而异。例如，如果一个模型的架构很简单并且数据量很大，那么瓶颈将是 GPU 计算并且观察到的加速可能不那么显着。要求torch>2.0，还需要安装torchtriton。

【代码】Linux知识。

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其中b是batch，s是序列长度，a是注意力头数，l是transformer层数，h指隐藏层维度。优化器状态占用的显存大小也是一样，与优化器类型有关，与模型参数量有关，但与输入数据的大小无关。计算量和参数量的关系，近似认为，在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算，即一次乘法法运算和一次加法运算。，b是batch，l是transformer层数，h指隐藏层维度，s

其中b是batch，s是序列长度，a是注意力头数，l是transformer层数，h指隐藏层维度。优化器状态占用的显存大小也是一样，与优化器类型有关，与模型参数量有关，但与输入数据的大小无关。计算量和参数量的关系，近似认为，在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算，即一次乘法法运算和一次加法运算。，b是batch，l是transformer层数，h指隐藏层维度，s