PyTorch 是一种使用动态计算图形的常见深度学习框架，借助它，我们可以使用命令语言和常用的 Python 代码轻松开发深度学习模型。推理是使用训练模型进行预测的过程。对于使用 PyTorch 等框架的深度学习应用程序，推理成本占计算成本的90%。由于深度学习模型需要不同数量的 GPU、CPU 和内存资源，为推理选择适当的实例有难度。在一个独立的 GPU 实例上对其中一个资源进行优化通常会导致其
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2023-09-14 16:24:34
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极市导读本文为pytorch使用者给出了六条建议，让训练更快、更稳、更强。>>>极市CV侠侣正式出道！请大家前往文末为他们投票打call~高效 PyTorch系列第二弹来了，6个建议，让你的训练更快、更稳、更强。 Efficient PyTorch — Supercharging Training Pipeline每个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。
目录I. 数据集II. 特征构造III. 数据处理1.数据预处理2.数据集构造IV. ANN模型1.模型训练2.模型预测及表现V. 源码及数据 I. 数据集 数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将简单搭建来对风速进行预测。II. 特征构造对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其余气象因素的影响。因此，我们根据前24个时刻的风速+其余
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2023-08-12 19:50:38
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登陆 GitHub 以来，这个项目已经收获了 800 多个 Star。随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务，企业很快发现，训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更
登陆 GitHub 以来，这个项目已经收获了 800 多个 Star。随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务，企业很快发现，训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更
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2023-10-27 21:59:58
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大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么 PyTorch 不将其默认设置为&nb
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2024-04-12 12:43:29
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1.用更高性能的GPU服务器（最砸钱最省力的结果）2.用flask或tensorflowserving做模型线上部署，可以省却读model的时间
原创
2022-03-01 16:39:09
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1.用更高性能的GPU服务器（最砸钱最省力的结果）2.用flask或tensorflowserving做模型线上部署，可以省却读model的时间
原创
2021-06-10 18:00:35
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autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先让我们简要地介绍它，然后我们将会去训练我们的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。它是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义你的后向传播，并且每次迭代都可以不同。我们从 tensor 和 gradients 来举一些例子。torch.Tensor 是包的核心类。如果将其属
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2024-07-26 11:08:26
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为了尊重原作者的知识产权，在此附上原作者的博客链接：利用caffe框架对已经训练好的模型进行语义分割时要先保证caffe已经安装配置好，本文的caffe环境是建立在ｕｂｕｎｔｕ 16.04的环境下的，以下是caffe安装的参考链接：１．Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽）：２．Ubuntu16.04安装配置Caffe教程(GPU版)：（一）环境准备本人电脑是暗影精灵二代pro
交通系统速度预测综述：从车辆到交通【公共交通数据集】【开源模型整理】分享这篇综述，希望对大家有帮助。如有错误，请多指正！ Zewei Zhou, Ziru Yang, Yuanjian Zhang, Yanjun Huang, Hong Chen, Zhuoping Yu, A comprehensive study of speed prediction in transportation sy
# Python运动轨迹预测速度方向
在物理学和工程学中，运动轨迹预计速度和方向是一个重要课题。通过Python，我们可以利用一些数学工具和库，例如NumPy和Matplotlib，来进行这样的预测。本文将指导你如何使用Python来预测运动轨迹，并展示一些可视化成果。
## 运动轨迹预测的基本理论
运动轨迹（或路径）通常由物体在空间中的位置随着时间的变化而定义。我们可以使用运动方程来表示物
## 深度学习预测提前加载GPU，提升预测速度
在深度学习应用中，快速的预测（推理）速度是提高用户体验的重要指标。通过提前加载GPU所需的模型和数据，我们可以显著提升模型的响应速度。本文将详细介绍如何实现这一过程，适合刚入行的小白。
### 流程概述
以下是实现“深度学习预测提前加载GPU”的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 说明
1.实现softmax回归模型首先还是导入需要的包 import torch
import torchvision
import sys
import numpy as np
from IPython import display
from numpy import argmax
import torchvision.transforms as transforms
from time im
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2024-08-08 16:55:37
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍[1]。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下： 从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。CIFAR-10数据集包含 60000 张 32x32 的彩色 10 中类型的数据, 其中50000张训练图
本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：目录一、项目介绍二、准备工作三、实验过程3.1数据预处理3.2拆分数据集3.3构建PyTorch模型3.3.1.数据转换3.3.2定义模型架构3.3.3定义损失准则和优化器3.3.4创建数据加载器3.3.5训练模型四、原理讲解五、补充一、项目介绍 在此项目中
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2023-09-20 06:59:28
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Kaggle猫狗大战——基于Pytorch的CNN网络分类：预测模型结果（4）本文是Kaggle猫狗大战项目的最后一步了，写一个predict.py，在命令行输入随便找的猫狗图片，使用训练好的模型进行预测。这块比较简单，就话不多说，直接上代码。predict.pyimport sys
import torch
import os
from torchvision import datasets,
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2024-06-02 08:17:19
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