文章目录一、DeepSpeed介绍1. 分布式背景介绍2. deepspeed介绍二、deepspeed+transformer代码实战1. 预处理和Json文件2. 训练代码三、deepspeed加速Bloom lora微调1. 配置文件2. 训练代码四、分布式训练相关报错汇总1. 解决unhandled cuda error, NCCL version xx.x.xReference 一、D
1. pytorch和mindspore的区别与PyTorch典型区别 — MindSpore master documentation2. 目标检测的发展(1)双阶段:用于对象检测的第一类深度网络是基于区域的CNN(R-CNN)系列。1. RCNN 一张图片通过搜索算法获得2k个候选区域,将每个区域化为固定大小,输入CNN提取候选框特征,随后采用SVM分类器判断候选区域的类别,使用线性
最近在学习《Deep learning with pytorch》,跟着b站的一个up主敲代码 实现内容:使用GAN生成式对抗网络,将图中的马变成斑马。实验准备:实验所需要的文件可以通过百度网盘获得:horse.jpghorse2zebra_0.4.0.pth链接:https://pan.baidu.com/s/1iOSDc00eZjzjwEEGS7ph7Q 提取码:oad1实验步骤:第一步:构建
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2023-12-27 20:15:57
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本专题主要是解决Pytorch框架下项目的数据预处理工作 Table of Contents: 1. HDF5文件简介 2. Python中的_, __, __xx__区别 3. Dataset类
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2024-10-26 18:20:54
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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
# 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
1441阅读
# 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
322阅读
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。
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目录1、配置环境1.1 利用conda新建一个环境并激活1.2 安装pytorch1.3 更新bashrc环境2、安装DeeplabV32.1 克隆代码2.2 下载数据集和预训练模型3、测试算法4、制作VOC数据集4.1 转VOC格式4.2 项目数据准备5、训练验证数据集5.1 visdom可视化5.2 训练网络5.3 验证模型6、cityscapes数据集的训练及制作6.1 训练ci
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2024-07-18 13:39:59
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准备好探索3D分割的世界吧,我们将通过PointNet进行一次旅程,这是一种理解3D形状的超酷方法。PointNet就像计算机查看3D事物的智能工具,尤其是在空间中漂浮的点群。它与其他方法不同,因为它直接处理这些点,而不需要将它们强制放入网格或图片中。在本文中,我们将使PointNet易于理解。我们将从大的想法开始,实际上编写Python和PyTorch的代码来进行3D分割。但在我们进入有趣的部分
4.1学习就是参数估计本节主要是讲 如何获取数据,选择模型并估计模型的参数,以便对新数据给出良好的预测。如图所示,给定输入数据和相应的期望输出(ground truth)以及权重的初始值,模型输入数据(前向传播),然后通过把结果输出与ground truth进行比较来评估误差。为了优化模型的参数,其权重(即单位权重变化引起的误差变化,也即误差相对于参数的梯度)通过使用对复合函数求导的链式
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2023-12-13 21:32:53
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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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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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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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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
## 实现PyTorch分布式和Deepspeed的指南
作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何实现PyTorch分布式和Deepspeed。下面是详细的指南:
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[配置环境];
B --> C[初始化模型];
C --> D[加载数据];
D -->
原创
2024-03-06 04:27:20
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Pytorch系列文章目录第一章 pytorch的基本介绍第二章 pytorch的基本操作 文章目录Pytorch系列文章目录前言一、pytorch是什么?二、使用步骤1.搭建虚拟环境2.基本教学1、Pytorch基础2、神经网络3、训练与评估3.高级教学1、经典模型亮点介绍2、经典模型实用介绍3、其它高级功能总结 前言本文主要介绍笔者多年使用pytorch的心得,指导新人跨越入门障碍。新人入门很
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2023-12-21 12:30:01
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# 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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# 使用Deepspeed加速PyTorch的步骤
## 引言
Deepspeed是一个用于加速和优化大型模型训练的开源库,它可以显著提高PyTorch模型的训练速度和资源利用率。对于刚入行的开发者来说,掌握如何使用Deepspeed加速PyTorch是非常重要的。本文将分步骤介绍如何实现Deepspeed加速PyTorch。
## 流程图
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flowchart TD
原创
2023-12-11 09:09:08
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