PyTorch或TensorFlow在训练和运行Tranformer模型时哪个更有效呢?近日，Huggingface(AI初创企业)的团队成员通过一篇发表在Medium上的博文告诉我们：两者差不多！ Facebook 的首席Ai科学家Yan Lecun大神在社交媒体上对此结果进行了转发点赞。自TensorFlow发布实施以来，Huggingface团队就致力于模型的产品化，并
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2023-12-04 20:58:13
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py 3.7 TensorFlow 2.0 beta1 pytorch 1.2 cuda 10.0最前面加一句：DeepLearning很需要gpu计算能力，所以找一块活儿好的Tesla计算卡尤为重要，本地计算机可以只用来写代码和简单调试。。。一、环境准备1、安装cuda 、 cudann （注意安装10.0版本） ①cuda10.0cudann 注意与cuda版本一样 下载完成。 ②先安装cud
NVIDIA宣布完成了推理优化工具TensorRT与TensorFlow将集成在一起工作。TensorRT集成将可用于TensorFlow1.7版本。TensorFlow仍然是当今最受欢迎的深度学习框架，而NVIDIA TensorRT通过对GPU平台的优化和提高性能，加速了深度学习推理。我们希望使用TensorRT能为TensorFlow用户提供尽可能高的推理性能以及接近透明的工作流。新的集成提
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2024-08-06 13:50:25
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P30 GPU加速调用 GPU的两种方法：1、调用 .cuda()在这三个内容后面，加上 .cuda()方法下图中，在原来的三种内容上，分别加上.cuda( )，就可以了：让他们的返回值，继续等于原来的变量名，就可以不用管框架中的其他内容了：还有个loss function，不截图了。还有更规范的写法，这样的写法，可以避免没有gpu的电脑上跑不通的弊端：在视频中，还比较了cup和gpu的计算时间：
TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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TensorFlow GPU加速 单卡尽管机器上多个CPU，但是对于TF来说，所有的CPU都是/cpu:0多个GPU时，设备名称为/gpu:n，n从0开始查看运行每一个操作的设备CPU上import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]
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2024-05-07 20:17:58
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[pytorch] 训练加速技巧 代码示例技巧一：num_workers 和 pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark = True技巧三：增加batch_size技巧四：梯度累加(Gradient Accumulation)技巧五：卷积层后面跟batch normalization层时不要偏置b技巧六：使用parameter.grad = Non
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2023-10-16 21:08:39
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在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
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2024-02-21 13:42:07
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一、pytorch 转 onnx 推理加速01配置Ubuntu 16.04 python 3.6 onnx 1.6 pytorch 1.5 pycuda 2019.1.2 torchvision 0.1.8建议详读,先安装好环境:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#import_onnx_
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2023-11-20 01:55:31
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PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
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2023-11-27 11:09:26
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让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有，可以使你的网络得到最大的好处。我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning
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2024-05-18 08:22:03
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题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器一会钱就烧没了，急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速
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2024-08-13 14:39:15
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OK，果然容易忘记。
好记性不如烂笔头啊好记性不如烂笔头啊好记性不如烂笔头啊
1.tensorflow中get_shape()改为Pytorch对应的函数
①tensor.get_shape()本身获取tensor的维度信息并以元组的形式返回，由于元组内容不可更改，故该函数常常跟.as_list()连用，返回一个tensor维度信息的列表，以供后续操作使用。
②Numpy 里，V.shape
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2023-08-14 14:54:59
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环境：windows 7, python 3.7 Pycharm 2018.2 professional因为是全部安装完后整理的，所以只是以解决问题为主，很多东西都没有深入去了解原理，仅仅记录下踩坑的过程。1.把虚拟环境的pip升级，之前不升级，一直报要求检测pip的版本，所以默认升级到最新我的pycharm
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2024-03-05 22:04:38
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一、PyTorch简介PyTorch 是由 Torch7 团队开源的，这也是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，据该项目官网介绍，是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。目前除了 Facebook 之外，也有大量的机构正在使用 PyTorchPyTorch 的前身是 Torch，其是一个十分老牌、对多维矩阵
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2023-09-26 11:50:14
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在当今的深度学习领域，TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个深度学习框架。它们提供了丰富的功能和强大的工具，被广泛用于各种机器学习任务。本文将对TensorFlow和PyTorch进行全面比较分析，探讨它们在不同方面的优势和劣势。 首先，我们将从框架的易用性和学习曲线入手。TensorFlow和PyTorch在使用上有一些差异，其中TensorFlow使用静态计算图的概念，
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2023-08-07 19:26:39
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掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17
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2023-10-13 11:00:42
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机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。
选自Github，作者：Santosh Gupta，
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2023-10-10 15:01:16
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拿别人家的东西 写写啊 不乐意就忍了 还是先道歉 再发 并无什么好处 多谢 除了研究勿扰pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能：可以不必编写自定义循环，只要指定loss计算方法即可。可以通过cal
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2024-05-03 13:54:40
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PyTorch训练加速的17种方法整理了几个现阶段实用的：torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR. 传送门：Optim
当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不
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2023-11-04 16:09:13
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