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
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
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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# 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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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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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
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
# 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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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。
&
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
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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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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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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## 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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DeepSpeed 整合 PyTorch
DeepSpeed 是一个高效的深度学习训练优化库，专为大规模模型提供性能提升。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它的灵活性和易用性使其成为众多研究和工业应用的首选。随着深度学习模型规模的不断增加，传统训练方法往往不能满足效率和内存需求，DeepSpeed 的出现为这一问题提供了切实可行的解决方案。
> **适用场景分析**
> 当需要处理
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
# 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
原创
2024-04-21 05:23:16
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