深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
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#深度学习 #人工智能 #python

本文摘录了关于模型实时推理的深入分析文章，探讨了影响其性能的多方面因素，并提及了一篇有价值的内容。作者对相关领域的专家文章表示赞赏。

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  • 昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存， 由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。

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参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457

ICUD
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05-18
内容概要：本文深入探讨了深度学习模型部署中的两项关键技术——ONNX 导出和 TensorRT 加速推理优化。首先介绍了 ONNX 作为一种开放的神经网络交换格式，如何打破不同深度学习框架间的壁垒，实现模型的互操作性和可...
【深度学习模型部署】从ONNX到TensorRT：模型导出与加速推理全链路优化及实战案例解析
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深度学习模型大小与模型推理速度的深度探讨
Joker 007的博客
09-19 1485
深度学习模型大小与模型推理速度的深度探讨
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Fantastic
02-25 3628
文章目录前言模型大小评估指标计算量参数量访存量内存占用小结模型推理影响因素计算密度与 RoofLine 模型计算密集型算子与访存密集型选自推理时间硬件限制对性能上界的影响系统环境对性能的影响小结面向推理速度的模型设计方法论网络设计建议 前言 在运算资源有限制的机器上部署深度学习模型，需要了解模型大小和模型推理速度的关系，设计能发挥硬件计算能力的模型结构。而衡量模型大小和模型推理速度关系往往跟计算量、参数量、访存量、内存占用等指标密切相关。因此本博客对这些指标进行分析，介绍这些指标对模型部署推理的影响。本篇博
【Roofline 推理速度】影响深度学习模型推理速度的因素及相关基础知识
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-15 9286
文章目录1 问题分析2 计算平台角度分析2.1 算力 π2.2 带宽 β\betaβ2.2 计算强度上限 ImaxI_{max}Imax​3 模型自身的性能评价指标3.1 计算量与参数量3.2 访存量3.3 模型的计算强度III3.4 模型的理论性能PPP3.5 内存占用4 Roof-line Model4.1 用来解决什么问题4.2 Roof-line是什么4.2.1 带宽瓶颈区域 Memory-Bound4.2.2 计算瓶颈区域 Compute-Bound4.3 Roof-line Model对比分析V
深度学习｜模型推理：端到端任务处理
三余知行
09-04 3692
神经网络是一种机器学习算法，它的目的是自动学会**端到端**任务的处理逻辑。这里说的端到端，便是指任务的最初输入端到最终输出端。 神经网络的推理过程主要前向传播的过程，我们可以将输入数据通过网络的各个连接进行传递，每个神经元接收到上一层神经元传递的信息，并根据自身的权重和激活函数进行计算，然后将计算结果传递给下一层神经元。通过多个层次的计算和传递，神经网络就具备了对输入数据进行复杂逻辑处理的能力，并产生网络所需的端到端的预测或分类结果。
深度学习模型推理优化指南
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沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
07-15 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我将分享一些关于如何优化深度学习模型推理速度的技巧和方法。这些方法不仅能提升模型的运行效率，还能帮助开发者在实际应用中获得更好的性能体验。本文涵盖了模型复杂度、硬件性能优化、以及各种工具和技术的详细介绍。希望通过这篇文章，大家能更好地理解和应用这些优化技术。模型复杂度是影响推理速度的重要因素之一。过于复杂的模型在推理时需要更多的计算资源，从而导致速度变慢。因此，简化模型结构、减少参数数量是提升推理速度的有效方法之一。# 原始复杂模型])
深度学习推理的技术实现与优化策略
hello.reader
09-30 1520
模型推理是指在训练完成后，使用训练好的模型对新数据进行预测或分析的过程。这一过程在实际应用中至关重要，因为它将理论模型转化为实际决策支持的工具。随着深度学习和机器学习的广泛应用，推理在各种领域（如医疗、金融、自动驾驶等）中扮演着关键角色。本文旨在提供一个全面的模型推理代码开发指南。我们将探讨模型推理的基本概念、环境准备、框架选择、模型导出、推理代码的开发、性能优化以及部署与集成等内容。通过这些信息，读者将能够更有效地开发和优化自己的模型推理代码。
模型推理速度与硬件算力优化：提升 AI 性能的关键
BuluAI的博客
02-28 1549
模型推理速度与硬件算力之间的关系密切。通过优化模型大小、硬件性能、算法效率和数据预处理，可以显著提升模型的推理速度。在实际应用中，选择合适的硬件设备和优化方法，可以为开发者提供有价值的参考，帮助他们在实际项目中取得更好的性能表现。希望本文的内容对您有所帮助，如果您有任何问题或需要进一步的解释，请随时联系我们。BuluAI算力平台现已上线，一键部署deepseek！告别等待！再也不用为算力发愁嘞，点击官网了解吧！新用户送算力金，快来体验吧！
快深度学习模型推理速度的方法与实践
m0_56896669的博客
12-07 873
随着深度学习在各个领域的广泛应用，模型的推理速度成为了一个关键因素。无论是部署于云端的服务还是边缘设备上的应用，快速而高效的推理都是提升用户体验和降低运营成本的关键。本文将探讨几种加快深度学习模型推理速度的有效方法，并分享一些实践经验。
深度学习推理速度优化指南
engchina的专栏
12-20 1344
深度学习推理速度优化指南
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 2062
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
11-23 695
它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
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qq_62361050的博客
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接下来我们符号化一下表示，首先将x和y放在一起，x表示某张图片的特征向量，y表示分类结果，将所有的样本图片和与其对应的分类结果放在一块，即可组成数量为m的训练集，然后将所有x特征向量按列依次放入一个矩阵中即可组成一个X，表示待分类的图片特征数据矩阵，在Python语言中X.shape = (nx,m)，分类完成后，结果矩阵Y，表示所有分类结果数据，在Python语言中Y.shape = (1,m)。一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作。
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 190
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
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qq_51229257的博客
11-24 675
周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-
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2303_80634169的博客
11-24 3588
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
深度学习--TensorFlow框架使用
2502_91709799的博客
11-23 461
TensorFlowTensor - 张量 - 数据Flow - 流动若不想要显示警告日志，增加代码import os图结构：数据（Tensor)+操作(Operation)
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