kernel size tuning

最新推荐文章于 2025-07-18 10:19:00 发布
最新推荐文章于 2025-07-18 10:19:00 发布
阅读量513 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： linux 文章标签： kernel size tuning system size kernel size Linux kernel size
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sky8336/article/details/93709835
本文档提供了关于如何调整Linux内核大小的详细指导，包括理解内核配置参数、使用不同工具进行内核大小分析及优化技巧。对于希望提高系统性能和资源利用效率的开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。

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

Adapter Tuning：详细解读Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
沉迷单车的追风少年
06-04 1880
大语言模型实在是太火了，各种技术日新月异，研究diffusion models的从LLMs中找一些研究灵感已经是基操了。当模型比较小的时候，微调全部参数还是可以的。但是现在的大预训练模型时代，微调所有参数不仅效果堪忧，对资源的消耗也非常恐怖，所以这就是做有效微调的初衷。为了研究清楚如何进行有效的大模型微调，我打算沿着Adapter Tuning——Prefix Tuning——Prompt Tuning——P-Tuning——lora的路线详细讲解一下，希望可以对做diffusion models的同学有所
超参调优方法 Hyperparameter Tuning
AI天才研究院
08-13 621
作者：禅与计算机程序设计艺术Hyperparameters are parameters that are set before training a neural network and remain constant during the process of learning. These hyperparameters influence the performance of the model and can have significant impact on its convergence s
python内核大小_关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍
weixin_39829497的博客
12-17 2250
今天在用keras添加卷积层的时候，发现了kernel_size这个参数不知怎么理解，keras中文文档是这样描述的：kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明 1D 卷积窗口的长度。又经过多方查找，大体理解如下：因为是添加一维卷积层Conv1D()，一维卷积一般会处理时序数据，所以，卷积核的宽度为1，而kernel_size就是卷积核的长度了，这样的意思就是这个卷积...
kernel_size
weixin_30846599的博客
04-19 6457
kernel_size=(1,3)[flag] if flag==True:kernel_size=3 else: kernel_size=1 转载于:https://www.cnblogs.com/573177885qq/p/8882003.html
卷积:kernel size/padding/stride
热门推荐
Coding
08-30 2万+
卷积的原理 卷积尺寸变化 输出尺寸=(输入尺寸-filter尺寸+2*padding)/stride+1 宽和高都是这么计算的； 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1...
卷积神经网络参数：filters 和 kernel_size
YHKKun的博客
04-13 1681
filters。
import torch from torch import nn import d2l # 修改1：输入通道改为3（CIFAR10是RGB图像） net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=1), nn.ReLU(), # 修改输入通道 nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(6400, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10)) # 输出类别保持10（CIFAR10有10类） batch_size = 128 # 修改2：加载CIFAR10数据集（保持resize=224以匹配网络输入尺寸） train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size=batch_size, resize=224) lr, num_epochs = 0.05, 30 d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu()) 请给我加入预处理，请再看看有什么办法可以提高test acc
06-07
self.resnet.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) # 修改末端层：添加Dropout self.resnet.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(0.3), # Dropout层 nn.Linear(512, num_...
【Diffusion 视频生成】Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation
沉迷单车的追风少年
10-12 846
Tune-A-Video提出了一个新的文本-视频任务：One-Shot视频生成，能够在视频对象编辑、背景编辑、风格转换、可控生成等领域取得了非常好的效果。这篇博客详细解读Tune-A-Video的论文和代码，希望能对做扩散模型视频生成的读者们有所帮助。
pytorch--模型微调fine-tuning
weixin_40852935的博客
04-06 1922
Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢？其实就是为了我们进行微调使用的。 1.1 什么是微调 针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？ 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。 PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据
搭建网络时设置kernel_size，stride，padding的设置
weixin_42433234的博客
02-19 5778
搭建网络时设置kernel_size，stride，padding的设置
对于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数的理解
weixin_43790560的博客
06-11 2万+
今天在用keras添加卷积层的时候，发现了kernel_size这个参数不知怎么理解，keras中文文档是这样描述的： kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明 1D 卷积窗口的长度。 又经过多方查找，大体理解如下： 因为是添加一维卷积层Conv1D()，一维卷积一般会处理时序数据，所以，卷积核的宽度为1，而kernel_size就是卷积核的长度了，这样的意思就是...
Linux tuning---Linux调优
zhangm168的专栏
12-27 1141
原文地址: http://www.df32.com/?p=53#more-53 --------------------------------------------------------------- Linux调优 内核调优 大多数 Linux 发布版都定义了适当的缓冲区和其他 Transmission Control Protocol(TCP)参数。可以修改这些参数来分配更多
打印PyTorch模型：Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3), stride=(1,1), padding=(1,1))ReLU(inplace=True)MaxPool2d
Frost_Descent的博客
07-18 520
打印PyTorch model时，会显示模型的详细信息，包括模型的层次结构、每个层次的名字、参数数量等。例如一个命名为model_vgg的卷积神经网络模型会打印如下信息。
理解深度学习代码之Conv2d(kernel_size) 记录
东城的博客
09-23 5567
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) kernel_size:卷积核尺寸，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。例如(2,3)是高2宽3卷积核 kernel_size=(1, 3)[flag] if flag == False: kernel_size = 3 else: kernel_size = 1
2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读
jinfagang1211的博客
07-11 574
本文介绍 2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读今天有一篇论文很有意思，也就是SLaK，直接把卷积的kernelsize加大到了51x51。你要说之前超越transformer的纯卷积模型ConvNext是把7x7再一次带入了人们的视野，让我们有了一种返璞归真的感觉，那么前段时间旷世的RepLKNet，让人们再一次刷新了认知，直接31x31的卷积也能work的很好，甚至超越了Swin-Transformer等结构。而今天，SLaK再次刷新了我们的认知，好家伙，
神经网络：CNN中的filter，kernel_size，strides，padding对输出形状的影响
weixin_44116706的博客
06-09 4626
输入数据在经过卷积层后，形状一般会发生改变，而形状的变化往往与以下三个超参数有关。
最大池化：选择kernel_size为3x3而不是2x2的原因
计算机视觉
10-25 4086
https://blog.youkuaiyun.com/tigerda/article/details/78800552 ●Theano中对Max-pooling的解释 Max-poolingisusefulinvisionfortworeasons: 1、Byeliminatingnon-maximalvalues,itreducescomputationforupp...
linux内核裁剪pdf,系统裁剪 – Kernel Size Reduction Work - 嵌入式 Linux 知识库
weixin_39886929的博客
05-02 136
This page has a list of of recent (as of 2014) ideas and projects forLinux kernel size reduction.As of June, 2014, Linux Tiny was no longermaintained. However, new efforts to support Linux as a viable...
RK3399 eMMC HS200 Tuning
最新发布
07-30
RK3399是一款由Rockchip推出的高性能应用处理器，广泛用于嵌入式系统和单板计算机。eMMC（embedded MultiMediaCard）是一种嵌入式存储解决方案，常用于嵌入式设备中提供大容量存储。eMMC支持多种工作模式，其中HS200（High Speed 200）模式是一种高速模式，提供高达200MHz的时钟频率，从而提升数据传输速率。在某些情况下，为了优化性能或解决兼容性问题，可能需要对RK3399的eMMC HS200模式进行调优配置。 ### RK3399 eMMC HS200调优配置方法 1. **检查硬件兼容性** 在调整eMMC工作模式之前，确保所使用的eMMC芯片支持HS200模式。可以通过查阅eMMC芯片的规格书或数据手册确认其支持的模式。此外，还需要确保PCB布线满足高速信号传输的要求，包括信号完整性、阻抗匹配和时钟稳定性等。 2. **修改设备树配置** 在Linux系统中，eMMC控制器的配置通常在设备树（Device Tree）中定义。可以通过修改设备树中的`mmc`节点来启用HS200模式。以下是一个示例设备树配置片段： ```dts &emmc { status = "okay"; bus-width = <8>; non-removable; cap-mmc-highspeed; mmc-hs200-1_8v; clock-frequency = <200000000>; }; ``` - `bus-width = <8>`：表示使用8位总线宽度以提升数据传输速率。 - `mmc-hs200-1_8v`：启用HS200模式并使用1.8V电压。 - `clock-frequency = <200000000>`：设置时钟频率为200MHz。 3. **调整时钟相位（Clock Tuning）** 在某些情况下，HS200模式可能需要进行时钟相位调整以确保数据采样稳定。Rockchip的eMMC控制器支持自动调优（Auto Tuning）功能，可以在系统启动时自动调整时钟相位。如果自动调优无法满足需求，也可以手动调整`CLK_PHASE`寄存器的值。以下是一个通过`sysfs`接口调整时钟相位的示例： ```bash echo 0x10 > /sys/kernel/debug/mmc0/clk_phase ``` - `0x10`是一个示例值，实际值需要根据信号完整性测试结果进行调整。 - 可以通过多次测试不同值并观察系统稳定性来找到最佳配置。 4. **验证配置** 配置完成后，可以通过以下命令检查eMMC的工作模式和时钟频率： ```bash cat /sys/kernel/debug/mmc0/ios ``` 输出内容将显示当前的总线宽度、时钟频率、电压和工作模式等信息，确保HS200模式已正确启用。 5. **性能测试与稳定性验证** 使用`dd`命令或`fio`工具对eMMC进行读写测试，验证性能是否提升： ```bash dd if=/dev/zero of=/tmp/test.img bs=1M count=100 oflag=direct dd if=/tmp/test.img of=/dev/null bs=1M iflag=direct ``` - `oflag=direct` 和 `iflag=direct` 用于绕过文件系统缓存，直接测试存储设备的性能。 - 可以使用`fio`进行更复杂的测试，例如多线程读写测试： ```bash fio --name=randread --ioengine=libaio --direct=1 --rw=randread --bs=4k --size=1G --numjobs=4 --runtime=60 --group_reporting ``` 6. **日志分析与调试** 如果在启用HS200模式后遇到稳定性问题，可以检查内核日志以获取更多信息： ```bash dmesg | grep mmc ``` - 内核日志可能会显示eMMC控制器的错误信息或警告，帮助定位问题。 ### 总结 通过调整RK3399的eMMC HS200模式，可以显著提升存储性能并解决兼容性问题。关键步骤包括检查硬件兼容性、修改设备树配置、调整时钟相位、验证配置以及进行性能测试和稳定性验证。如果遇到问题，可以通过内核日志进行调试。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值