论文标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale从 TPUv3-core-days 可以看到，ViT 所需的训练时间比 ResNet 更短，同时 ViT 取得了更高的准确率ViT 的基本思想是，把一张图片拆分成若干个 patch (16×16)，每个 patch 当作 NLP 中的一个单词
目录一、Pytorch简介和安装1. 1 Pytorch的发展1. 2 Pytorch的优点1. 动态计算图2. 易用性3. 易于调试4. 强大的社区支持5. 广泛的预训练模型6. 高效的GPU利用1.3 Pytorch的主要使用场景1. 计算机视觉2. 自然语言处理3. 生成对抗网络4. 强化学习5. 时序数据分析1.4 Pytorch的安装二、张量2.1 张量简介2.2 张量的创建2.2.1
转载
2024-09-21 23:37:53
565阅读
# 深入了解 PyTorch Quantization：加速深度学习模型的有效工具
深度学习的迅速发展使得大规模模型变得越来越流行以及它们的计算需求急剧增加。为了在边缘设备上有效运行，深度学习模型的推理速度和存储效率成为了研究的重点。PyTorch 量化（PyTorch Quantization）正是为了解决这个问题而设计的。
## 什么是量化？
量化是一个将模型中使用的浮点数值转换为低位数
(BETA) STATIC QUANTIZATION WITH EAGER MODE IN PYTORCHTutorials > (beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorchdoc :(beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorch — PyTorch Tutorials
转载
2024-01-20 05:05:28
87阅读
GITHUB:https://github.com/pytorch/hub
模型：https://pytorch.org/hub/research-modelsFacebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广
转载
2024-01-06 23:20:01
219阅读
# PyTorch Quantization Git 的安装与使用
在深度学习模型推理过程中，模型的性能和运行效率是至关重要的。为此，PyTorch提供了量化（Quantization）技术，帮助我们减小模型大小、加速推理速度，而PyTorch Quantization library是支持这种操作的一个重要工具。本文将详细介绍如何通过Git安装PyTorch Quantization，并给出相
非对称加密算法1. 密钥交换算法（DH&ECDH)1.1 DH1.2 ECDH2. 典型非对称加密算法 - RSA3. 常用非对称加密算法 - ElGamal 密钥管理是对称加密算法系统不容忽视的问题，它成为安全系统中最为薄弱的环节。为了弥补这一弱势，非对称加密算法应运而生。非对称加密算法源于DH算法（Diffie-Hellman，密钥交换算法），由W.Diffie和M.Hellman共
目录一、tf.quantization二、tf.quantization.dequantize三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args四、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args_gradient五、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_...
原创
2021-08-13 09:41:02
456阅读
MLIR算子量化Quantization 本文概述了MLIR量化系统的设计。虽然术语“量化”是高度过载的，用于将浮点计算转换为以整数数学表示，适配的变量进行推理的技术的相当窄的范围，如低位深度推理引擎（如TFLite）所支持的，各种加速器硬件和许多DSP。 很大程度上受到了本文所采用的方法的启发，其
转载
2021-01-21 08:46:00
190阅读
2评论
Vector Quantization 这个名字听起来有些玄乎，其实它本身并没有这么高深。大家都知道，模拟信号是连续的值，而计算机只能处理离散的数字信号，在将模拟信号转换为数字信号的时候，我们可以用区间内的某一个值去代替着一个区间，比如，[0, 1) 上的所有值变为 0 ，[1, 2) 上的所有值变成 1 ，如此类推。其这就是一个 VQ 的过程。一个比较正式一点的定义是：VQ 是将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。一个典型的例子就是图像的编码。最简单的情况，考虑一个灰度图片，0 为黑色，1 为白色，每个像素的值为 [0, 1] 上的一个实数。现在要把它编码为 256 阶的
转载
2013-04-16 20:18:00
293阅读
2评论
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/
## PyTorch教程：入门指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个备受欢迎的深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发人员能够轻松构建和训练自己的神经网络模型。本教程将介绍PyTorch的基础知识和使用方法，并带有代码示例来帮助你入门。
### 安装PyTorch
首先，我们需要安装PyTorch。PyTorch可以通过pip包管理器进行安装，只需运行以下命令：
```
原创
2023-07-17 03:01:17
70阅读
PyTorch进阶训练技巧1、使用Carvana数据集训练U-Net首先在官网下载Carvana数据集，地址：Carvana Image Masking Challenge | Kaggle下载完成后解压到项目文件夹下导包import os
import PIL
import torch.nn as nn
from torch import optim
from torch.utils.data
近日，PyTorch0.4版本发布更新，这个版本也支持Tensor与Variable合并支持0维（标量）Tensor弃用volatile标记dtypes，devices和Numpy风格的Tensor创建函数编写不限制设备的代码详见：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1598810323348816956&wfr=spider&for=pc
原创
2018-05-03 10:57:59
1355阅读
点赞
0. 简介本文主要介绍了使用pytorch作为框架入门深度学习。其中第1节(深度学习入门)内容较多，建议边看第1节边实践第2节(Pytorch入门)中的内容（主要是2.1和2.2）。1. 深度学习入门学习建议：读者把截图中两个模块中涉及的文档读懂(部分代码要自己对照着原文实践) 基本上就可以入门了(预计需要半个月到一个月时间)。上述链接中的视频，作业等资料可选择性观看，主要看截图中给到的内容。笔者
PyTorch教程-1：PyTorch中的Tensor基础首先，引入PyTorch的模块：import torch设置运算资源使用 torch.cuda.is_avaliable() 来判断设备上的GPU是否可用，如果可用则返回True，使用 torch.device() 则可以参数指定计算资源：参数为"cpu"表示使用CPU计算参数为"cuda"表示使用GPU计算，默认会使用第一块GPU，即"c
转载
2024-09-01 17:03:38
30阅读
PyTorch 中文版官方教程来了。PyTorch 是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。 为了方便读者朋友们 本地查看，帮大家打包好了一份PyTorch中文版官方教程 PDF版本。图书简介
转载
2023-08-14 10:49:10
72阅读
机器之心报道参与：一鸣、泽南千呼万唤始出来，PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸学界，在 CVPR 接收论文中占比
原创
2021-11-16 13:57:03
358阅读
目录基础概念：张量Tensors： tensor的性质：tensor的操作：基本使用：数据集自定义数据集：数据载入器变换搭建神经网络模型参数：自动微分禁止梯度跟踪计算图 tensor梯度和雅各布乘积 优化模型参数超参数 保存于载入模型保存、加载模型权重保存加载模型形状将模型导出为ONNX基础概念：张量Tensors：一维数组，二维矩阵，三维以上称作张量。类似
转载
2024-01-26 22:36:37
167阅读
