1.背景介绍机器学习(Machine Learning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。在过去的几年里，机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、语音识别等。这些成果的共同点在于它们都依赖于大规模的数据处理和计算能力。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，传统的机器学习方法已经无法满足需求。这就需要一种
目录一、模型选择：1.回归任务2.分类任务3.场景任务二、模型训练：1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则三、超参优化：1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法四、效果展示：1.可视化输入与输出2.巧用VisualDL3.权重可视化五、总结与升华：一、模型选择：1.回归任务人脸关键点检测 &nbs
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2024-05-07 13:20:04
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这两天在使用yolov3-tiny，记录下一些训练参数和其取值的意义。在不检测目标占比小的情况时，可以选用的yolov3-tiny模型1.模型训练参数yolo训练时输出的各项参数（这图用的是yolov3-tiny训练，所以只有16和23这二个yolo层），对比如上16层检测大的，23检测小的。count 是表示当前层与真实label正确配对的box数。其中所有参数都是针对这个值的平均值，除no o
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2024-04-25 17:30:37
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深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
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2024-03-07 16:54:43
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文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型，该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案，请阅读本文。我刚刚训练了机器学习模型——那么现在呢？这篇文章介绍了一种快速的方法，将经过训练的机器学习模型部署到生产中。GitHub 地址：https://github.com/hiveml/si
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2024-07-25 10:30:59
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在自己的 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 中的路径添加到环境变量 path 中，直接在cmd中输入 nvidia-smi 即可查看显卡的运行状态，在windows平台下直接通过监视器也可以查看显卡运行状态，尤其是win10的监视器还是很直观的
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2022-08-11 10:12:30
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深层模型训练需要各种技巧，例如网络结构的选取，神经元个数的设定，权重参数的初始化，学习率的调整，Mini-batch的控制等等。即便对这些技巧十分精通，实践中也要多次训练，反复摸索尝试。此外，深层模型参数多，计算量大，训练数据的规模也更大，需要消耗很多计算资源。如果可以让训练加速，就可以在同样的时间内多尝试几个新主意，多调试几组参数，工作效率会明显提升，对于大规模的训练数据和模型来说，更可以将难
攒机心得前言一、入手GPU二、主板建议1.AMD系列2.Intel系列3.X99系列三、电源和机箱建议四、安装系统以及cuda五、windows端安装与操作总结 一、入手GPUGPU种类繁多，无论是矿卡还是新卡，茫茫多的GPU在选择的时候多少让人有点选择困难。但其实不考虑打游戏，单纯用于AI的话，最具性价比的卡按性能、显存和能耗以及个人主管见解来看，排名如下：Nvidia Telsa P100（2
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2024-05-14 16:09:10
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这篇文章主要介绍了 GPU 的使用。在数据运算时，两个数据进行运算，那么它们必须同时存放在同一个设备，要么同时是 CPU，要么同时是 GPU。而且数据和模型都要在同一个设备上。数据和模型可以使用to()方法从一个设备转移到另一个设备。而数据的to()方法还可以转换数据类型。从 CPU 到 GPU device = torch.device("cuda")tensor = tensor.to(dev
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2024-04-25 20:25:39
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目前，深度学习已经进入大模型时代，虽然大模型有着诸多的其余深度学习模型无可比拟的优势，但是其庞大的规模却能让很多人望而却步，比如，训练一个大语言模型就是一件很困难的事。众所周知，目前的GPU内存是有限制的，就拿最有名的n卡来说，最大的内存容纳也只有80G，但是在训练大模型时，一个普通的训练过程其显存暂用量就有可能轻松超过80G，如果超过了80G后，我们就只能袖手旁观了吗？答案显然是否定
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2024-07-26 12:39:48
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ISCA2022部分论文阅读整理GPU设计：一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化二、GPU分析模型剪枝：一、剪枝self-attention的冗余计算量二、增大剪枝带来的硬件优势三、剪枝DNN在训练时的冗余计算量 GPU设计：一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化针对现有GPU tensor core只有矩阵乘法单元的局限性，SIMD2[3]设计了SIMD2
导读在工业界一般会采用了tensorflow-serving进行模型的部署，而在模型构建时会因人而异会使用不同的深度学习框架，这就需要在使用指定深度学习框架训练出模型后，统一将模型转为pb格式，便于使用tensorflow-serving进行部署，本人在部署的过程中碰到了很多的问题。为此，文本对整个流程进行总结，首先介绍如何使用不同的深度学习框架构建模型，获得训练好的模型后将其转为pb格式的模型，
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2024-08-02 13:40:49
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1）MeshRenderer如何使用GPU Instancing的材质球正常合批2）关于AssetBundle加密，如何重新实现LoadFromFile接口3）移动端开放世界类型游戏中选择动态阴影技术以及优化方案组合4）Unity导出Gradle工程，如何防止gradle-wrapper.properties文件的更改被覆盖RenderingQ：MeshRenderer使用GPU Instanci
【导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？ 今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。是的，永久免费。训练模型，无疑是机器学习中最耗费时间和成本最高的部分。在GPU上训练模型可以将训练速度提升接近40倍，将2天的训练时间减少到几个小时。但是——提升速度通常意味着你要花钱。还好小编有幸遇到了一个95后小盆友Jhonson，给我介绍了一款叫做Google Colab的伟大工具，能够永
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2024-05-13 10:18:26
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有些时候，我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型，而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。 我们现有的GPU个数如下所示： &
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2024-03-26 23:32:39
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Tensorflow GPU训练模型时假卡死
原创
2019-11-14 10:55:22
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最近在用yolo来做视频中的人员检测，选择YOLO是从速度考虑，当然也可以用ssd。YOLO相关可看主页Darknet，有相关代码和使用方法。由于之前做自己的数据训练过程中出现各种问题，参照了各种博客才跑通，现在记录下以防后面忘记，也方便自己总结一下。 YOLO本身使用的是VOC的数据集，所以可以按照VOC数据集的架构来构建
大二菜鸡，因为要准备一个水下识别的比赛，想到了用yolov3这个强大的框架，参考了许多大佬的博客，在这里记录一下自己的配置过程。**一、 CUDA和CUDNN配置** 我的显卡的GTX1060，因为之前为了安装Tensorflow2.0,所以选择CUDA10.0。 下载地址在这：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?targ
mmdetection调用模型训练 文章目录mmdetection调用模型训练转化数据集格式从labelme到coco首先data导进来改一下`coco.py`改一下`class_names.py`在模型跑了之后看生成文件然后掐了包版本设置`PYTHONPATH`diffustiondet模型模型训练跑完了检测模型yolo模型yolof模型 转化数据集格式从labelme到coco首先data导进
