在实际搭建深度学习网络中遇到很多坑，也在读别人的代码时看到很多技巧，统一做一个记录，也方便自己查阅参数配置Argparser库Argparser库是python自带的库，使用Argparser能让我们像在Linux系统上一样用命令行去设置参数，生成的parse_args对象将所有的参数打包，在多个文件中传递修改参数时非常方便import argparse
parser = argparse.
转载
2024-02-02 07:24:19
120阅读
deepspeed 优化原理： 不是专门做优化的，只是使用的话，大致了解原理即可，参考： https://zhuanlan.zhihu.com/
最近 在python-dev上的讨论指出了从Python2.7转移到当前Python3.x版本的开发者面临的Python当前的deprecation方针问题。由此，并鉴于Python用户一般会直接从Python2.7转移到最新的3.x版本而不关心期间的旧版本，开发团队修改了当前的deprecation方针。背景Python承诺向后兼容。不符合兼容性准则的改变时不允许发生的，这意味着当前正确的程序不
配置 DeepSpeed 以提升 Python 训练效率
在深度学习训练中，性能优化总是伴随着我们的研究。DeepSpeed 是一个广受欢迎的库，可以加速训练过程，尤其是在处理大规模模型时。接下来，我们将详细介绍如何配置 DeepSpeed 来提高 Python 训练效率，希望能帮助您快速上手！
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的前置依赖安装完毕。以下是所需工具和库的版本兼容性矩
# 深度学习加速神器DeepSpeed：运行Python
## 简介
在当今的人工智能领域中，深度学习已经成为一个非常重要的技术。然而，深度学习模型通常需要大量的计算资源，而且训练过程非常耗时。为了解决这个问题，微软研究团队开发了一个名为DeepSpeed的工具，它可以加速深度学习模型的训练过程并节省计算资源。
DeepSpeed提供了一种快速、高效的方法来运行深度学习模型，它可以在多个GP
原创
2024-03-18 06:52:26
369阅读
# PyTorch DeepSpeed 使用教程
DeepSpeed 是一个针对 PyTorch 的深度学习训练优化库，能够高效处理大规模的模型训练。在这篇文章中，我们将介绍如何在 PyTorch 中使用 DeepSpeed，并附上相应的代码示例。如果您希望提升训练速度和效率，DeepSpeed 是一个值得尝试的解决方案。
## 1. DeepSpeed 简介
DeepSpeed 旨在简化大
原创
2024-10-09 06:12:06
1657阅读
# DeepSpeed：高效的深度学习训练框架
## 引言
随着深度学习模型的复杂化，训练这些模型所需的计算资源和时间也随之增加。针对这一问题，DeepSpeed 作为一个高效的深度学习训练框架应运而生。它不仅能加速模型训练，还能大幅减少 GPU 内存的使用，尤其是在处理大规模模型时。本文将深入探讨如何使用 DeepSpeed 设置 Python 环境，并通过代码示例来进行实践演示。
##
Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第五章 The mechanics of learningPytorch作为深度学习框架的后起之秀，凭借其简单的API和简洁的文档，收到了越来越多人的关注和喜爱。本文主要总结了 Deep Learning with Pytorch 一书第五章[The mechanics of learning]的主要内容，并加以简单明了的解释，作
转载
2024-09-17 17:13:54
100阅读
大家好，我是张大刀。上文中提到了yolov7的正负样本匹配策略，这里主要从0开始训练自己的数据集。首先大刀是在windows电脑端完成数据集的标注，linux ubuntu系统中完成模型的训练。对windows系统电脑无要求，训练的电脑最好有gpu（没有gpu在cpu下也能训练，就是速度感人）默认大家已经有conda的环境，如果没有的话，请参考(windows 下：linux下：)1.数据标注在w
大一生关于deepin15.9安装pycharm配置Tensorflow-GPU+anaconda中不完全趟坑之路引言1.关于deepin15.9的安装2.安装驱动3.安装cuda4.安装cudnn5.安装pycharm6.安装anaconda7.pycharm中Python库的导入如果你想安装pytorch 引言deepin15.9发布已经有一段时间，对于linux对程序员的重要性自然不言而喻
转载
2024-07-17 14:36:47
285阅读
deepspeed运行python脚本的过程记录
在当前机器学习的环境中，模型训练和推理的效率至关重要。DeepSpeed作为一种新型的深度学习训练优化框架，为用户提供了更高效的解决方案。然而，初次使用DeepSpeed來執行Python腳本时，许多用户可能会面临配置与运行的挑战。本文将通过以下几个结构对这方面的经验进行复盘记录。
初始技术痛点
------------------------
单一技能是越来越跟不上发展了。不少学设计的跑过来学AI换脸，没想到有一天玩AI的还得去学AE~哈哈。前不久介绍了一下DFL更新的情况，其中提到了一个新增的脸型“wholeface” ，意思就是整个脸。之前有个“fullface”称之为全脸，其实全脸并不是整个脸，他还是没有包含额头，而整脸是包含了额头。外国人不P图，抬头纹可以很抢戏哦！ 但是因为...不知道什么原因，DFL的即便选了整脸，
转载
2024-05-03 19:10:56
132阅读
deepspeed官方对linux系统支持非常好，安装流程较为简单，推荐使用linux系统使用deepspeed.deepspeed由于要使用大模型进行训练和推理，建议显存>=24GB。因此只能适合简单学习，本人使用deepspeed是0.12.7版本进行源码编译，测试发现deepspeed-mii无法正常使用，但是有些模型是可以用的，下面代码测试通过。
原创
2024-10-19 05:20:31
431阅读
1评论
什么是XP权限设置，很多的朋友都不是很清楚。这里收集了一些Windows XP权限设置的教程，应该是比较全的。以后大家用起Windows XP来应该会方便很多哦！ 作为微软第一个稳定且安全的作系统，Windows XP经过几年的磨合过渡期，终于以超过Windows系列作系统50%的用户占有量成为目前用户使用最多的作系统。在慢慢熟悉了Windows XP后，兄弟们学学一些较深入且实用的知识，以便能
本篇文章给大家谈谈python下载安装后如何打开，以及python下载安装教程手机，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。Source code download: 本文相关源码 一、进入Python官网首页，下载最新的Python版本官网：Download Python | Python.org进入widow版本的下载页选择最新的Python下载64位的版本 二、下载完成后，进行
转载
2024-09-18 08:48:35
476阅读
一. DeepFM算法的提出由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。在DeepFM中FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取具有以下特点：结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型，同时
转载
2024-08-18 17:45:19
69阅读
下载anaconda和pycharm：anaconda：https://www.anaconda.com/download/#linux pycharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux两个文件均下载Linux版本。如下图： anaconda为Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
转载
2023-08-23 08:39:05
591阅读
一、效果如图所示： 二、实现的全部蓝图如下：三、具体实现步骤：一、鼠标右键创建一个材质(Material)对象，并取名为PP_CustomDepth，如图： 然后双击打开蓝图，选中属性信息，然后选择左边属性里面的Material中Material Domain选项，下拉中选择Post Process，将左下角MaterialDomain更改为Post P
转载
2024-07-22 12:43:53
37阅读
# 如何实现 DeepSpeed 匹配的 Python 版本
在高效训练深度学习模型时，DeepSpeed 是一个非常重要的框架，它能大大加速训练过程并减少显存使用。为了使用 DeepSpeed，需要确保你的 Python 版本与其兼容。对于初学者来说，了解如何检查和安装正确的 Python 版本是非常必要的，下面是整件事情的流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart T
小结补充了推荐系统的相关背景知识，可以更好地理解本次所学习的两个模型：DeepFM和DIN在推荐系统中的作用（精排）。随后学习了DeepFM和DIN两个模型的结构，理解模型的诞生背景或许是更加值得关注的。DeepFM的大背景尝试让模型是学习更多的特征，来提升推荐模型的效果，创新点在于并行处理了FM和DNN，使得高低阶的特征更好地被结合和学习；DIN的大背景是在累积了足够多的历史用户行为数据的应用场
转载
2024-07-25 08:04:20
61阅读
