SAGAN
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Rutgers University,Google Research
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 14 June 2019
- Autori
- Han Zhang, Ian Goodfellow, Dimitris Metaxas, Augustus Odena
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation
- Compito
- Image generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 8
" where k = 1, 2, 4, 8 after few training epochs on ImageNet. For memory efficiency, we choose k = 8 (i.e., C¯ = C/8) in all our experiments."
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 2.2 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
Assuming (!) they used V100s: 125000000000000 FLOP / GPU / sec * 336 hours [see training time notes] * 3600 sec / hour * 4 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 1.8144e+20 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip utilizzati
- 4
- Tempo di parete
- 336 hours (14 days)
"Models were trained for roughly 2 weeks on 4 GPUs each"
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/brain-research/self-attention-gan
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Self-Attention Generative Adversarial Networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
SAGAN è stato pubblicato da Rutgers University,Google Research, nel paese registrato come United States of America, durante June 2019. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 2.2 × 10²⁰ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
SAGAN — domande comuni
SAGAN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Rutgers University,Google Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.
SAGAN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2019. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
SAGAN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
SAGAN— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.2 × 10²⁰ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
SAGAN— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
SAGAN— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
SAGAN— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.