python
Scipy入门本章节主要内容来自 Getting Started 。翻译的其中一部分，并加入了一些我的心得体会。3.2.1. 什么是scipy，numpy，matplotlibPython:是一种广泛意义上的编程语言。它非常适合做交互式的工作，并且足够强大可做大型应用。Numpy:是python的一个扩展，
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2024-06-20 19:45:19
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在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习训练时，利用 NCCL (NVIDIA Collective Communication Library) 来加快分布式训练是一个明智的选择。然而，在实际应用中，可能会遇到一些问题，需要针对这些问题进行有效的处理和记录。本文将详细阐述如何通过备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成等方式来解决“pytorch_lightning中的NCC
基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
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# 使用 PyTorch 调用 NCCL 进行分布式训练
随着深度学习技术的不断发展，分布式训练已成为提升训练速度和模型规模的重要手段。NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是一个专门为多GPU环境设计的高效通信库，广泛应用于分布式深度学习任务。本文将通过一个实际示例，指导大家如何在 PyTorch 中调用 NCCL，实现多GPU训练。
原创
2024-09-11 07:37:19
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首先贴上参考教程的链接pytorch配置教程如果是Ubuntu下配置参考链接ubuntu下配置pytorch 如果是windows下可以跳过这两个链接 深度学习第一步A.Step1:Install Python 3.6B.Step2:Install PytorchC.Step3: Install CUDA+CUDNND.其他包的安装 A.Step1:Install Python 3.6首先安装py
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2023-09-06 12:14:56
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# 如何在 PyTorch 中实现 NCCL 的多GPU训练
如果你是刚入行的小白，想要学习如何使用 PyTorch 实现 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）以支持多 GPU 的并行训练，本文将为你提供清晰的指导。我们将从整体流程开始，并介绍每一步所需的代码，以及相关的用法和注释。
## 整体流程
我们将实现以下步骤：
| 步骤 |
### PyTorch集成NCCL的全面指南
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，而NCCL（NVIDIA Collective Communication Library）则为多GPU分布式训练提供了高效的通信能力。在这篇文章中，我们将探讨如何将PyTorch和NCCL集成在一起，具体步骤如下：
#### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 PyTorch 指定 NCCL 进行分布式训练
在深度学习的训练过程中，尤其是处理大型模型和数据集时，分布式训练变得越来越重要。PyTorch 提供了多种方式进行分布式训练，其中 NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是一个高效的库，专为多GPU和分布式训练而设计。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用 NCCL，提供代码示例
因为工作需要，必须安装使用NCL，然后通过官网的建议，是直接利用conda安装，接下来就是苦难之旅。第一步，window安装子系统win10已经支持安装Ubuntu虚拟系统，直接在 Microsoft Store 中搜索 Ubuntu 18.04 LTS （其它版本也行）选择安装。安装成功后可以在菜单中启动子系统。第一次启动，此时可能会报错，提示如下：The WSL optio
# 实现 PyTorch NCCL 插件的指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现 PyTorch NCCL 插件感到迷茫。NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是一个优化的通信库，用于多GPU和多节点环境中的数据并行训练。本文将为你提供一份详细的指南，让你能够顺利实现 PyTorch NCCL 插件。
## 流程概览
为了实现 P
# PyTorch NCCL 测试：深度学习中的高效分布式计算
在深度学习的研究和应用中，随着模型的复杂性和数据的规模的不断增加，单机训练往往会面临性能瓶颈。因此，分布式计算成为了一种重要的解决方案。NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）是专为NVIDIA GPU优化的库，用于加速深度学习中的模型训练。本文将为您介绍如何在PyTorch中使用
# 学习 PyTorch Lightning 的入门指南
随着深度学习的迅猛发展，框架如 PyTorch 和 TensorFlow 逐渐成为了开发者的首选。然而，PyTorch 需要处理大量的样本、模型和实验管理，PyTorch Lightning 正是在这样的背景下应运而生，为用户提供了一种轻松上手和结构化的方式来构建 PyTorch 应用程序。
本文将带你一步一步了解如何使用 PyTorc
原创
2024-09-11 06:30:52
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# PyTorch NCCL 设置指南
在深度学习训练中，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是一个用于多GPU之间高性能通信的库。为了在PyTorch中使用NCCL，我们需要确保环境配置正确，并按照一定的步骤进行设置。本文将帮助您了解NCCL在PyTorch中的配置过程，以及在此过程中需要的每一步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是
# PyTorch NCCL 使用指南
在现代深度学习研究和应用中，分布式训练是提升模型训练速度和性能的关键方法之一。NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是NVIDIA专为多GPU和多节点环境设计的高性能通信库。本文将介绍如何在PyTorch中使用NCCL，并提供示例代码，帮助您在分布式训练中更高效地使用GPU资源。
## NCCL的优势
pytorch是有缺陷的，例如要用半精度训练、BatchNorm参数同步、单机多卡训练，则要安排一下Apex，Apex安装也是很烦啊，我个人经历是各种报错，安装好了程序还是各种报错，而pl则不同，这些全部都安排，而且只要设置一下参数就可以了。另外，根据我训练的模型，4张卡的训练速度大概提升3倍，训练效果（图像生成）好很多，真香。另外，还有一个特色，就是你的超参数全部保存到模型中，如果你要调巨多参
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2023-11-20 22:08:02
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LightingandRenderingScenes_译在这个教程中，你会学到怎样快速设置场景实现高视觉保真渲染和截图。然而这些技术的一部分是为实时体验，这些设置的一部分为实时体验可能太重表现了。你会学到怎样: 1）设置和调整全球后处理体积 2）添加体积云 3）编辑保存相机视图 4）编辑下播放中截取高分辨率图预备： 知道怎样设置一个基础的CesiumforUnreal应用。在CesiumforUn
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2024-05-26 21:48:42
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由于最近涉及下游任务微调，预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning，使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://github.com/dandelin/ViLT，这类架构中只涉及到预训练，但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游任务进行超参数搜索。问题Vilt
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2023-08-27 19:05:57
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# Python 调用 NCCL 的探索
## 引言
随着人工智能和深度学习的迅猛发展，数据并行技术也日益受到关注。在这些高性能计算的情况下，能够有效地在多GPU环境中同步数据的技术显得尤为重要。NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）正是这样一种高效的通信库，它可用于实现多GPU之间的高效数据传输。本文将介绍如何在 Python 中调用 N
原创
2024-08-04 05:24:56
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文章目录1. 问题描述2. 编译安装前准备3. 编译安装4. 编译好之后使用 1. 问题描述ubuntu20.04 ros2 humble使用1.8.0 libtorch出现coredump，提示加载模型失败：torch::jit::load(std::cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator const&
文章目录一、GoogLeNet(Inception V1)1.1 动机与思路1.2 InceptionV11.3 GoogLeNet的复现 一、GoogLeNet(Inception V1)1.1 动机与思路受到NiN网络的启发，谷歌引入了一种全新的网络架 构:Inception block，并将使用Inception V1的网络架构称为GoogLeNet(虽然从名字上来看致敬了 LeNet5算
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2024-10-08 12:36:15
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