神经网络量化（4）算子融合优化

最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布
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文章标签： 神经网络 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liulibo1/article/details/130159091
文章探讨了深度学习中的一些优化策略，包括将卷积与ReLU激活函数结合，卷积与BN（批量归一化）的融合，以及如何通过合并多次加法和矩阵乘法来提高计算效率。此外，还提到了使用shortcut到卷积的方式，以改进网络结构和性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 卷积+激活函数

conv=conv+relu

2. 卷积和BN的融合

 3. 多次加法->一次

4. 多次矩阵乘->一次矩阵乘

5.  shortcut->卷积

tensorRT 实现推理加速(算子合并、量化)
@bangbang的博客
06-08 863
TensorRT是一个高性能的深度学习推断（Inference）的优化器和运行的引擎。TensorRT支持Plugin，对于不支持的层，用户可以通过Plugin来支持自定义创建。TensorRT使用低精度的技术获得相对于FP32二到三倍的加速，用户只需要通过相应的代码来实现。AI大道理公众号。
【模型压缩】网络层与算子融合
AI知识搬运工
08-23 843
由于深度学习网络层数深，结构复杂，生成的算子数量众多，带了巨大的计算资源在和时间的消耗。业界对于加速算子的计算展开了一定研究，比较经典的方法是将多个算子重新组合成一个新的算子，同时对生成的代码进行底层的性能优化，一个常规的例子：一个原始的Inception Block，首先将神经网络的conv、BN、Relu三个层融合为了一个层，简称CBR，另外TensorRT还可以对网络做水平组合，水平组合是指将输入为相同张量和执行相同操作的层融合一起，下面的Figure3即是将三个相连的CBR为一个大的的CBR。
量化之------算子融合
qq_40962125的博客
05-16 1001
此外，还需要考虑硬件和软件的兼容性，因为不是所有的算子组合都能从硬件加速中受益。具体的实现会依赖于使用的深度学习框架和硬件架构。归一化层（如Layer Normalization, Batch Normalization等）后通常会接一个激活函数。如果一个操作的输出是另一个操作的输入，并且两个操作都是ElementWise的，那么它们可以融合。将这两个层融合可以减少对内存的访问和提高计算效率。这两个算子可以融合在一起，避免额外的内存访问。在一些操作中，如在计算梯度时，求和和乘法操作可以一起执行。
【算子融合】Conv+BatchNorm+Relu
零碎@流年絮语 的博客
10-13 1775
本文以公式推导的形式，介绍了为啥Conv+BatchNorm+Relu会和单纯的Conv消耗的时间是一样的。实际上，Conv+BatchNorm+Relu也可以推导成Conv的形式。仅仅是这个简单的计算公式，可随意进行添加。
卷积神经网络(CNN)的参数优化方法
ximu__l的博客
02-22 1663
本文总结和摘录了Michael Nielsen的那本Neural Network and Deep Learning一书中关于深度学习一章中关于提高泛化能力的一些概述和实验结果。力争用数据给大家一个关于正则化，增加卷积层/全连接数，弃权技术，拓展训练集等参数优化方法的效果。 本文并不会介绍正则化，弃权（Dropout）, 池化等方法的原理，只会介绍它们在实验中的应用或者起到的效果，更多的关于这些方法的解释请自行查询。
MXNet 图优化与算子融合
吴建明wujianming_110117
05-21 693
MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性：融合计算和降精度核。这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能。 然而，MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化，仍然不能从中受益。幸运的是，MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能。 本文说明基于子图的解决方案，以利用MKL-DNN在MXNet中的功能。一般来说，解决方案将
『算法理论学』深度学习推理加速方法之网络层与算子融合
简明AI工作室
08-27 4936
首发于AI深度学习应用之路 写文章 任何事物都有连续性 --《极简主义》范式三：保持连续性的思维可以事半功倍 0.引子 在深度学习推理方面有多种提速方法，如模型剪枝量化与层算子融合等。 网络层与算子融合是非常有效的方法，本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。 1.融合理论 下面配合TensorRT介绍下网络层与算子融合的原理。 这是一个原始的Inception Block，首先input后会有多个卷积，卷积完后有Bia...
大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化
AI天才研究院
06-16 926
大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化 1.背景介绍 大语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色。然而，这些模
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卷积神经网络（CNN）基础
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CNN的基本结构原文地址：https://www.jianshu.com/p/da0c4cc76a06CNN分为几层CNN一共有卷积层（CONV）、ReLU层（ReLU）、池化层（Pooling）、全连接层（FC（Full Connection））下面是各个层的详细解释。卷积层（CONV）卷积，尤其是图像的卷积，需要一个滤波器，用滤波器对整个图像进行遍历，我们假设有一个32*32*3的原始图像A，...
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例如，一个网络含有三个隐藏层，梯度消失问题发生时，靠近输出层的hidden layer 3的权值更新相对正常，但是靠近输入层的hidden layer1的权值更新会变得很慢，导致靠近输入层的隐藏层权值几乎不变，仍接近于初始化的权值。我们知道，如果不使用激活函数无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这相当于最原始的感知机，这种情况下网络的逼近程度就相当有限，因此我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络表达能力就更加强大（不再是输入的线性组合，而是几乎可以逼近任意函数）。
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Contact Me: 王雪豪 xuehaowang@buaa.edu.cn Itisgenerallyknownthat the order is important when you use the Conv Layers and Activation Layers. We usually use them as follow: conv -> relu conv -&...
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Tensorflow使用BN层，包括卷积BNRelu的融合使用（详细） BN:Batch Normalization 简介： 指在采用梯度下降算法训练深度神经网络时，对网络中每个mini-bacth的数据进行归一化，使其均值为0，方差为1. 即 通过网络训练两个参数，。 在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？ 原因在于神经...
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、FCN提出原因 为了解决图像分割这种像素级别的问题。 图像分类是图像级别的，一般使用CNN为基础框架进行分类，但是CNN难以应用于图像分割 原因： （1）CNN在进行卷积和池化过程中丢失了图像细节，即feature map size渐渐减小，因此不能很好指出物体的具体轮廓，指出每个像素具体属于哪个物体，从而无法做到精确的分割。 （2）一般CNN分类网络都会在最后加入一些全连接层，经过s
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算子神经网络
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<think>好的，我现在需要帮助用户理解算子神经网络的概念和实现方式。首先，用户提到了“算子神经网络”，这可能是一个比较专业的术语，我需要先确定它的定义和常见应用场景。 根据提供的引用资料，用户给出的参考中有提到图卷积神经网络（引用1和2）、物理信息深度算子神经网络（引用3），以及深度神经网络的基础层算子（引用4）。看起来“算子”在这里可能有不同的含义，需要结合上下文来解析。 首先，引用4中提到的基础层算子，比如卷积、池化、激活函数等，这些都是神经网络中的基本操作单元。这些算子是构建网络的基础组件，负责数据处理和特征提取。这种情况下，算子指的是具体的数学运算或处理步骤。 然后，引用3提到的多分支物理信息深度算子神经网络，似乎是将物理模型或方程融入到神经网络中，形成一种结合领域知识的网络结构。这里的“算子”可能指的是物理方程中的微分算子或其他数学算子，用于指导网络的学习过程，确保其符合物理规律。 另外，引用1和2中的图卷积神经网络中的算子，可能指的是处理图结构数据的特定操作，如图卷积层中的消息传递和聚合机制。这些算子是专门设计用来处理非欧几里得数据（如图）的神经网络组件。 综合来看，用户的问题可能涉及两种不同的“算子”概念：一种是神经网络中的基础层操作（如卷积、池化），另一种是结合特定数学算子或物理规律的神经网络结构。需要明确用户具体指的是哪一种，但由于用户之前的问题提到了图卷积神经网络和物理信息网络，可能更偏向于后者。 接下来，我需要解释算子神经网络的实现原理。根据引用3，物理信息深度算子网络可能利用物理方程作为约束，通过神经网络逼近算子（如微分算子）的作用，从而在求解偏微分方程等任务中提高效率和准确性。同时，引用4中的基础算子则是网络的基本构建块，实现各种数学变换。 因此，回答需要涵盖两个层面：一是神经网络中的基础算子，如卷积、池化等；二是结合数学或物理算子的高级网络结构，如PINNs（物理信息神经网络）或图神经网络中的特定算子。此外，需要说明这些算子的实现方式，比如在代码中如何定义和使用，以及它们在模型中的作用。 还要注意用户要求生成相关问题，需要围绕算子神经网络的类型、实现差异、应用场景等方面设计问题，帮助用户进一步探索。 最后，确保回答结构清晰，使用正确的中文和LaTeX格式，引用相关文献。需要验证引用的正确性，例如引用3提到的多分支物理信息深度算子神经网络，可能需要简要说明其结构和优势。</think>### 算子神经网络概念与实现原理 #### 一、算子神经网络的定义 算子神经网络（Operator Neural Networks）的核心思想是**将数学或物理中的算子（Operator）与神经网络结合**，通过深度学习模型逼近复杂函数映射或微分方程解算过程[^3][^4]。这里的“算子”可以指两类： 1. **基础层算子**：神经网络中的基础数学操作，例如卷积、池化、激活函数等[^4]。 2. **领域特定算子**：物理方程中的微分算子、图结构中的邻域聚合算子等，用于融合领域知识[^3][^1]。 --- #### 二、实现原理 ##### 1. 基础层算子（组件级） - **卷积算子**：通过滑动窗口实现局部特征提取，数学形式为： $$(f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)g(t-\tau)d\tau$$ 代码实现（PyTorch）： ```python conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3) ``` - **图卷积算子**：处理非欧几里得数据，公式为： $$H^{(l+1)} = \sigma\left(\tilde{D}^{-1/2}\tilde{A}\tilde{D}^{-1/2}H^{(l)}W^{(l)}\right)$$ 其中$\tilde{A}$为图的邻接矩阵[^2]。 ##### 2. 物理信息深度算子（系统级） - **原理**：将偏微分方程（PDE）中的微分算子（如$\nabla^2$）编码到神经网络损失函数中，约束模型输出符合物理规律[^3]。 - **实现示例**： ```python # 定义物理损失（以热方程为例） def physics_loss(u_pred, x, t): u_t = grad(u_pred, t) # 时间导数 u_xx = grad(grad(u_pred, x), x) # 空间二阶导数 loss = torch.mean((u_t - k * u_xx)**2) # 热方程约束 return loss ``` ##### 3. 多分支算子网络（结构级） - **设计**：针对多物理场耦合问题，采用分支网络分别学习不同算子作用，再通过融合层整合结果。 - **优势**：提升模型对复杂系统的泛化能力，减少训练数据需求。 --- #### 三、典型应用场景 1. **科学计算**：求解偏微分方程（如热传导、流体力学） 2. **图数据分析**：社交网络推荐、分子性质预测[^2] 3. **硬件加速**：FPGA上部署优化后的基础算子（如量化卷积）[^4] ---
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