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
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2023-12-22 23:48:36
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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
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2023-12-22 15:33:39
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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
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2023-08-11 15:16:42
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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
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2024-05-19 06:43:56
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Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理本篇为学习笔记，与参考文中有出入的地方，用黄色标记出来。主要参考：1. Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程2. onnxruntime安装与使用（附实践中发现的一些问题）3. TensorRT_Test一. Pytorch导出onnx模型新建一个export_onnx.py文件，全部内容如
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2024-01-17 10:41:12
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深度学习-72: PyTorch的架构、模型、可视化和案例库深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读!文本介绍PyTorch的架构，PyTorch内置数据集，PyTorch内置模型、PyTorch的可视化支持和相关在线资源。PyTorch(Caffe2)通过混合前端，分布式训练以及工具和库生态系统实现快速，灵活的实验和高效生产。PyTorch 和 TensorFlow 具有不
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2024-04-11 13:56:45
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前言 上文说到，在统计pytorch模型的推理时间时发现每次的前几次推理耗时都非常多，而且在后面多次的推理中，其时间也呈现出很大的变化，后来经过调研，得知模型在GPU上推理时，需要对GPU进行一个warm up阶段，使得显卡达到工作状态。对于后续多次推理时间的变化，差异较大，这一问题，是因为使用的计时工具是python标准库time里的perf_counter方法，该方法由CPU来执行，也就是说
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2023-08-31 23:34:54
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1.pth保存模型的说明.pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数，也可以只保存模型的参数，取决于model.save()中的参数。torch.save(model.state_dict(), 'mymodel.pth') # 只保存模型权重参数，不保存模型结构
torch.save(model, 'mymodel.pth') # 保存整个model的状态
#model为已经训练好的模型使用方式
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2023-09-01 12:52:04
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当训练好一个CNN模型之后，可能要集成到项目工程中，或者移植到到不同的开发平台(比如Android, IOS)， 一般项目工程或者App大多数采用C/C++, Java等语言，但是采用pytroch训练的模型用的是python语言，这样就存在一个问题，如何使用C/C++调用预训练好的模型, 如果解决了这个问题，那么训练好的模型才可以在App中得到广泛应用。PyTorch模型从Python到C++的
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2023-12-14 19:51:51
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深度学习框架—Pytorch官网：https://pytorch.org/参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/github:https://github.com/xiezhiepng/pytorch_example一、介绍Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包
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2023-11-24 22:44:00
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autograd:自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。让我们先简单地看一下，然后我们来训练我们的第一个神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供自动微分。它是一个按运行定义的框架，这意味着反向传播是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都是不同的。 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输
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2024-09-21 13:11:09
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# PyTorch模型推理提速指南
在深度学习的实际应用中，PyTorch模型的推理速度往往是影响系统响应时间和用户体验的关键因素之一。本文将教你如何优化PyTorch模型的推理速度，帮助你在实现高效推理的过程中，逐步了解每个环节。
## 整体流程
下面的表格展示了实现PyTorch模型推理提速的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择合适
# PyTorch 模型并行推理入门指南
在深度学习领域，模型并行是一种有效分配计算资源的策略，特别是在实施大型神经网络时。本文将带你逐步了解如何在 PyTorch 中实现模型并行推理，帮助你从零开始掌握这一重要技术。
## 1. 模型并行推理的流程
下面是实现 PyTorch 模型并行推理的一般步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch模型加速推理指南
随着深度学习技术的快速发展，模型的推理速度成了实际应用中必须考虑的重要因素。本文将为你提供一个关于如何加速PyTorch模型推理的完整指南，从环境准备到实现细节，带你一步步走过。
## 流程步骤
以下是加速PyTorch模型推理的整体流程，包括每一步和相应的任务：
| 步骤 | 任务内容
# PyTorch模型的并发推理
随着深度学习技术的不断发展，对于模型推理的性能需求也日益增长。尤其是在实际应用中，如何高效地同时处理多个推理请求成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现模型的并发推理，并通过代码示例展现实现的过程。
## 并发推理的概念
并发推理是指在同一时间内处理多个模型推理请求的能力。其主要好处包括：
- **提高吞吐量**：可以在单位时间内处
“ Alpha”表示可能存在许多错误，配置格式可能会更改，spconv API可能会更改。仅支持python 3.6 +，pytorch 1.0.0+。 在Ubuntu 16.04 / 18.04 / Windows 10中进行了测试。我们只关注KITTI数据集。News2019-4-1：发布了SECOND V1.6.0 alpha：New Data API，NuScenes支持，PointPil
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2024-09-03 10:36:48
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Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程前言本文为旨在实现整个Python导出PyTorch模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程过程，只与模型推理，模型部署相关，不涉及模型训练。为突出整个部署过程而非具体模型本身，本文模型就采用最简单的分类模型，并且直接使用 torchvision.model 中的权重。检测、分割等其他模型在前后处理部分会有不同，但是
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2024-01-11 17:05:31
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目录前言ChatGPT的回答：实际测试解决方法：来自chatGPT的解答：前言最近在进行模型部署的工作，比较关注模型的推理耗时，发现相同的模型在推理时存在耗时波动。所以做了一些小测试，并做一下经验记录。ChatGPT的回答：【会话模式】这是因为在模型加载后进行推理时，PyTorch会将模型和数据加载到GPU或CPU中，并进行一系列的预处理和计算。在推理过程中，如果间隔时间很短，那么模型和数据都已经
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2023-10-23 14:39:52
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1、离散选择模型1.1 离散选择模型简介DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛
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2023-12-21 16:52:37
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文章目录背景说明最终效果实现过程矩形推理在整体流程中的位置图形数据输入处理推理输出接收总结git地址 背景说明模型是YOLOv3 spp框架是Pytorch由于我的Nano上GPU计算资源不够，所以我们急需减少模型计算量，在剪枝与量化+转tensorRT后从500ms达到了85ms每张，但依然达不到要求，于是想到了矩形推理。最终效果在256x416的视频中实现50-55ms 处理一张图片的成绩，
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2024-02-25 06:29:40
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