Summary on deep learning framework --- PyTorch Updated on 2018-07-22 21:25:42 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11 ## Versio
# 深度学习加速库 DeepSpeed 在 PyTorch 中的应用
在深度学习领域，训练大规模模型需要消耗大量计算资源和时间。为了加速训练过程，微软研究院提出了一款名为 DeepSpeed 的加速库。DeepSpeed 目前已经在 PyTorch 中得到了广泛的应用，可以显著提升模型训练的效率。本文将介绍 DeepSpeed 在 PyTorch 中的应用，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解
原创
2024-05-24 03:37:03
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目录一、准备工作1、环境配置2、两个辅助函数3、三种编程方式二、数据相关1、Dataset的使用 - 创建数据集2、tensorboard的使用 - 可视化3、transforms的使用 - 图片处理4、torchvision的使用 - 获取外部数据集5、dataloader的使用 - 加载数据三、模型相关1、Module的使用 - 模型框架2、convolution layers卷积层 -&nb
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2023-12-10 17:34:11
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DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测 – 潘登同学的RNN学习笔记 文章目录DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测 -- 潘登同学的RNN学习笔记数据集说明数据预处理代码构造模型Loss函数评估指标相关utils工具类训练模型 前言： 上次用Amazon中的glount-ts框架做了一个deepar的股价预测，但是我感觉用的是人家的API，不太好，所以今天来搂一
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2023-08-04 13:45:38
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文章目录1、下载地址2、启动3、虚拟环境3.1、创建虚拟环境3.2、激活虚拟环境3.3、退出虚拟环境3.4、删除虚拟环境4、调试4.1、pycharm4.1.1、调试torch.distributed.launch分布式程序4.2、pdb4.3、traceback其他5、py 文件打包成 exe【附录A】 快捷键返回上一次光标的位置代码折叠跳转到定义处【附录B】解决调试没有反应Out of Me
LSTM及卷积相关利用一维卷积处理序列数据的网络模型class IMDBCnn(nn.Module):
def __init__(self,n_vocab,hidden_size,n_cat,bs=1,kernel_size=3,max_len=200):
super().__init__()
self.hidden_size = hidden_size
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!作 者 | Nikhila Munipalli
欢迎深度学习的学习者，这篇文章是为想开始用pytorch来进行深度学习项目研究的人准备的。
&
【Request batching】请求批处理本书中的异步编程主要做的是允许函数非阻塞地等待计算结果或者事件。 图1
为了进行请求批处理，我们需要将请求处理从运行模型中分离出来（解耦）。上图显示了数据流，顶部三个是发出请求的客户端（CLIENT），右边三个箭头表示它们一个接一个通过请求处理器（REQUEST PROCESSOR）的上半部分，与工作项（WORK ITEM）
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2024-04-02 17:29:14
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# PyTorch 与 DeepSpeed 的关系与实现指南
在深度学习的领域，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 DeepSpeed 是微软开发的一个优化库，用于提高模型的训练效率和性能。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中使用 DeepSpeed，并为初学者提供清晰的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面是使用 DeepSpeed 与 PyTorch 的基本流程：
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原创
2024-10-30 09:34:23
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# PyTorch DeepSpeed简介及使用指南
DeepSpeed是一个开源的PyTorch库，旨在提高分布式深度学习训练的性能和可扩展性。它通过优化内存使用、减少通信开销和改进训练轮次控制等方式，帮助用户更高效地训练大规模模型。
## DeepSpeed的特性
DeepSpeed凭借其独特的特性，在分布式深度学习训练中受到了广泛关注和应用。以下是DeepSpeed的一些主要特性：
原创
2023-11-05 04:59:15
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# 深度解析：如何使用DeepSpeed加速PyTorch模型训练
## 1. 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用DeepSpeed来加速PyTorch模型训练。DeepSpeed是一个开源的深度学习优化库，能够显著提高训练速度和模型容量。在本文中，我们将介绍整个使用DeepSpeed加速PyTorch模型训练的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 2. DeepSpeed简介
原创
2023-09-08 12:34:39
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总结：这篇文章中主要提到了单层神经网络，单词嵌入（word embeddings），表征这几个概念，结合具体的实例，写的是通俗易懂，在引用参考文献的位置都给出了对应的链接，一些参考文献中的工作还是挺有意思的。关于单层神经网络，介绍的浅显易懂，把神经网络比作查询表，很直观。关于单词嵌入，文中介绍的意思是把一个词转换为一个多维向量，还用t-SNE工具直观的给出了单词嵌入空间的图，加上表格中的例子，更加
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2024-07-15 14:54:47
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Deep Learning with Sequence Data and Text在本章中，我们将介绍以下主题：用于构建深度学习模型的文本数据的不同表示理解RNN和RNN的不同实现，例如Long Short-Term Memory(LSTM)和Gated Recurrent Unit (GRU)，它们为文本和顺序数据的大多数深度学习模型提供了动力。对序列数据使用一维卷积可以使用RNN构建的一些应用
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2023-09-26 17:20:34
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# DeepSpeed与PyTorch的结合：加速深度学习训练之旅
在深度学习领域，训练大型模型是一个既耗时又耗费资源的过程。为了解决这一问题，微软推出了DeepSpeed，这是一个深度学习优化库，旨在通过先进的优化技术提高训练效率。而PyTorch，作为广泛使用的深度学习框架，与DeepSpeed的结合无疑为研究人员和开发者带来了福音。本文将通过代码示例，带领大家了解如何将DeepSpeed与
原创
2024-07-19 08:27:48
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文章目录PyTorch中的常用操作序号001torchTensor.item()A.numel()=a, B.numel()=b, 已知a>b, 从A中随机采样b个元素赋值给B, 方法是对索引0~a-1随机排序后取前b个, 即:打印输出 list[5Tensor] 中Tensor的shapetorch.nonzero(..., as_tuple=False).squeeze(1)的使用找出
Performance guide for PytorchPytorch version: 0.4.0Using CUDA in correct way：设置torch.backends.cudnn.benchmark = True 使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作，当计算图不会改变的时候（每次输入形状相同，模型不改变）的情况下可以提高性能，反之则降
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2024-09-04 14:27:10
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Tensor基础pytorch中的数据以tensor的形式存在，类似于numpy中的ndarrays。可以更好地利用GPU加速运算。torch.empty():torch.random()torch.zeros(行数，列数，dtype=torch.long)torch.tensor([1,2,3,4])还可以从已有的张量（x）中定义一个新的张量，如果不进行指定会复用输入张量的属性（如dtype）x
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2024-09-19 13:22:41
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在深度学习领域，`DeepSpeed`是一个用于加速训练大规模模型的深度学习库，它与`PyTorch`紧密集成，旨在提高训练效率和降低资源消耗。本文将系统地记录解决“DeepSpeed与PyTorch关系”问题的全过程，通过背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等结构，帮助理解并优化这两者的结合。
## 背景定位
随着深度学习模型的不断发展，尤其是在大规模模型训练方面，训练
# 如何实现“pytorch ddp deepspeed”
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch、DeepSpeed和DDP（分布式数据并行）来加速深度学习模型的训练。我们将按照以下步骤进行操作，请首先查看下面的表格：
```mermaid
pie
title 步骤分布
"A. 准备环境" : 20
"B. 安装DeepSpeed" : 20
"C. 使用DeepSpee
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2024-04-21 05:23:16
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在现代深度学习的领域，PyTorch 和 DeepSpeed 的结合愈发受到关注。PyTorch 是一个灵活且功能强大的深度学习框架，而 DeepSpeed 是一款高效的深度学习训练引擎，专门针对大模型训练进行优化。这篇博文将从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优、扩展部署等方面详细探讨如何将 PyTorch 与 DeepSpeed 有效地整合。
## 环境预检
首先，在开始之前我
