模型是处理输入以生成输出的连接层的集合。你可以使用nn包来定义模型。nn包提供了一般深度学习层的模块集合。nn的一个模块或层接收输入张量，计算输出张量，并获得权重。在PyTorch中，我们可以使用两种方法定义模型：nn.Sequential和 nn.Module。定义一个线性层让我们创建一个线性层并且打印输出尺寸from torch import nn
import torch
# input t
转载
2023-11-28 05:13:12
207阅读
基于案例的推理（Case-BasedReasoning，简称CBR）是人工智能发展较为成熟的一个分支，它是一种基于过去的实际经验或经历的推理。对基于案例的推理来说，求解一个问题的结论是从记忆里或案例库中找到与当前问题最相关的案例，然后对该案例做必要的改动以适合当前需解决的问题。1、CBR简介1.1 CBR的概念例如：当你早上坐进轿
导读 你应该知道的18个PyTorch小技巧。调试深度学习的pipelines就像找到最合适的齿轮组合你为什么要读这篇文章？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快
转载
2023-08-08 11:32:40
593阅读
复杂度分析 推理过程图示 Double QLORA示意图
原创
2023-11-16 12:05:51
533阅读
我有两个GPT2的模型，只有1亿参数，并以16位浮点数存储，也就是250MB左右
原创
2023-03-25 08:15:17
1881阅读
一个完整的模型 不可能将数据一次性送入神经网络，一次送入batch_size。 将训练集和测试集的数据取完，一个epoch结束。 外层循环走一次，取50000张图片。内层循环走一次，取batch_size(100)张图片，内层循环共走50000/100=500次。所以一次epoch训练500次，一次训练batch_size100张图片（一次训练100张图片）。 测试：import torch
转载
2024-07-22 10:38:38
162阅读
# 如何在PyTorch中查看模型占用内存
在进行深度学习模型的训练和推理时，了解模型在内存中占用的资源非常重要。这不仅对开发者进行性能调优至关重要，还能帮助你在不同硬件条件下选择合适的模型设计。本文将逐步教你如何使用PyTorch查看模型的内存占用情况。
## 流程概述
本 tutorial 将按照以下步骤进行介绍：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-03 03:38:05
722阅读
# 如何实现"pytorch模型查看内存占用"
作为一名经验丰富的开发者，你可以教会刚入行的小白如何实现"pytorch模型查看内存占用"。下面是详细的步骤和代码示例。
## 步骤概览
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤概览。下面的表格展示了每个步骤需要做什么。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 定义模型 |
| 步骤3
原创
2024-01-15 05:40:38
202阅读
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
转载
2023-12-22 15:33:39
172阅读
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
转载
2023-12-22 23:48:36
245阅读
5.1 演绎推理5.1.1 演绎推理的步骤演绎推理：你们通常将演绎推理解释为三段论，即由一个大前提和一个小前提推导出一个结论的论述形式。演绎推理的过程可以概括为以下3步：阐述世界上已存在的某种情况。阐述世界上同时存在的相关情况。如果第二则表述是针对的第一则表述的主语或谓语，那么就说明这两则表述是相关的。说明这两种情况同时存在时隐含的意义。演绎推理也可以呈现为以下三步：出现的问题或存在的现象。产生问
转载
2023-10-24 10:52:38
116阅读
1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
转载
2024-05-19 06:43:56
178阅读
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
转载
2023-08-11 15:16:42
162阅读
现有一个问题：/*5位运动员参加了10米台跳水比赛，有人让他们预测比赛结果： A选手说：B第二，我第三； B选手说：我第二，E第四； C选手说：我第一，D第二； D选手说：C最后，我第三； E选手说：我第四，A第一； 比赛结束后，每位选手都说对了一半，请编程确定比赛的名次。*/按照正常的推理，即就是判断在保证每个人说对一半的时候排名12345均有对应的人，那么就可以判断比赛的名次了。由于计算机不好
转载
2023-12-16 07:26:28
71阅读
# 使用Python设置模型推理过程为单线程
在机器学习和深度学习的应用中，推理过程的性能是一个关键因素。有时候，我们希望设置模型的推理过程为单线程，以确保在特定的环境中优先保障资源的单一性。本文将告诉你如何实现这一过程，步骤清晰，代码注释详细。
## 流程概述
我们将从以下几个方面进行讲解：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入相关库 |
| 2
文章目录并行计算单卡训练多卡训练单机多卡DP多机多卡DDPDP 与 DDP 的优缺点PyTorch的主要组成模块Pytorch的主要组成模块包括那些呢？Dataset和DataLoader的作用是什么，我们如何构建自己的Dataset和DataLoader？神经网络的一般构造方法？常见的初始化函数有哪些，我们怎么使用它们？常见的损失函数以及它们的作用？Pytorch模型的定义我们可以通过那些方式
转载
2024-07-29 23:24:53
33阅读
2月份，美国麻省理工大学在顶级生物医学杂志Cell发表了题为“一种发现抗生素的深度学习方法” （A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery）的论文。这个结果是该团队把AI成功运用到生物工程的最新研究成果。笔者仔细阅读了论文，给大家分析一下论文背后的AI原理。 不断发现新型抗生素的意义是重大的。首先抗生素的发明为
pytorch节省显存Our final move into the new house is this weekend. We did a three phase, three week move. First week - anything small not nailed down. Second week, medium-sized stuff...basically every
转载
2024-01-15 00:42:45
106阅读
# PyTorch清除模型占用的内存
在深度学习的领域中，使用PyTorch进行模型训练和推理是一个流行的选择。尽管PyTorch提供了丰富的功能来处理张量和神经网络，但内存管理同样是深度学习模型开发中的一个重要方面。特别是在训练大型模型或在限制内存的设备上运行时，合理地管理内存显得至关重要。本文将探讨如何在PyTorch中清除模型占用的内存，并提供相关的代码示例。
## PyTorch中的内
# 如何在 PyTorch 中查看模型 GPU 内存占用
在深度学习中，使用 GPU 进行加速训练是非常普遍的。然而，了解我们模型的 GPU 内存占用情况对于有效的资源管理和调试都是至关重要的。接下来，我将指导你如何在 PyTorch 中查看模型的 GPU 内存占用。
## 流程概述
在开始之前，以下是查看 GPU 内存占用的基本流程：
| 步骤 | 说明
