First 在做项目的时候在GitHub上面找了一篇MobileV2模型实现的源码，自己仔细看了一下，感觉实现的只是整体结构，但是和论文种不太贴切，由此修改成较为符合论文结构的代码版本。About原始代码 下面是原始代码实现BottleNeck的部分，可以看到只是实现了 升维->分组卷积->降维，并判断是否进行shortcut操作。 但是并没有具体到实现Depthwise Conv 和
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2024-06-23 06:05:45
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PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
https://pytorch.org/blog/quantization-in-practice/量化是一种廉价而简单的方法，可以使深度神经网络模型运行得更快，并具有更低的内存需求。PyTorch提供了几种量化模型的不同方法。在这篇博客文章中，我们将(快速)为深度学习中的量化奠定基础，然后看看每种技术在实践中是怎样的。最后，我们将以文献中关于在工作流程中使用量化的建议作为结束。量化原理如果有人问
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2023-10-28 08:04:48
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PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库，它的使用非常灵活与轻松。在本文中，我们将以更实用的方式探索 PyTorch，包括基础知识和案例研究等。此外，本文还将比较使用 NumPy 和 PyTorch 从头构建神经网络的方式，以了解它们在实现中的相似之处。
PyTorch 的构建者表明，PyTorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构
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2024-06-11 21:49:17
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# 如何在 PyTorch 中释放模型运行后内存
在 PyTorch 中，模型训练或推理之后，常常需要释放占用的内存，以避免内存泄漏和不必要的资源消耗。本文将指导你如何在 PyTorch 中合理地释放内存。
## 1. 整体流程
下面是释放内存的基本流程：
| 步骤 | 具体操作 |
|--
原创
2024-09-16 04:23:17
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作者：EMMA NING编译：ronghuaiyang导读微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。用于自然语言处理的最流行的深度学习模型之一是BERT。由于需要大量的计算，在大规模推断上BERT计算量非常大，甚至在严格的延迟约束下都不可能。最近，我们分享了“Bing has improved BERT inference on GPU for its
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2024-09-25 12:11:05
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# 在PyTorch中将模型放在CPU上运行
在深度学习中，PyTorch是一个非常流行的框架，许多研究人员和开发者使用它来构建和训练神经网络。虽然现代深度学习模型通常在GPU上运行以加速训练和推理，但在某些情况下，将模型放在CPU上运行也是必要的。本文将探讨如何在PyTorch中将模型放在CPU上运行，并提供相应的代码示例和解释。
## 为什么使用CPU？
1. **资源限制**：不是所有
原创
2024-08-29 05:39:05
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pytorch框架搭建AlextNet网络实例——实现图像的分类1、网络的搭建2、训练模型2.1、数据的获取2.2、训练模型方法2.3、测试模型方法2.4、保存模型方法2.2、画图方法3、调取保存好的模型进行验证 1、网络的搭建搭建ALextNet网络，这里我们采用和上一篇搭建DNN神经网络不同的方式，采用管道流的方式搭建。集体网络结构如下：卷积层5层： 第一层：
(0): Conv2d(3，
[模型部署]：TVM模型部署实战1 PyTorch模型1.1 准备模型1.2 准备数据1.3 将TorchScript计算图导入TVM1.4 使用Relay构建1.5 将部署好的TVM模型 使用Python 加载1.6 将编译好的TVM模型 使用C++ 加载2. 模型量化 [模型部署]：TVM模型部署实战模型基于通用的深度学习框架开发，如TensorFlow，PyTorch等，导出相应的高级别计
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2023-08-21 19:16:02
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建立国内镜像通道命令行中输入如下命令conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda c
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2024-07-24 16:00:12
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学习目标： 尽管pytorch可用来实现神经网络的传播，但如果要完成深度网络的搭建和训练，仍然比较麻烦。故pytorch提供了更高模块化的接口torch.nn。 nn.Module类损失函数优化器nn.optimnn.Module：nn.Module是pytorch提供的神经网络类，在该类中实现了网络各层定义及前向和反向传播
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2023-11-01 23:45:12
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作者：Rahul Agarwal编译：ronghuaiyang导读只需要添加几行代码，就可以得到更快速，更省显存的PyTorch模型。你知道吗，在1986年Geoffrey Hinton就在Nature论文中给出了反向传播算法？此外，卷积网络最早是由Yann le cun在1998年提出的，用于数字分类，他使用了一个卷积层。但是直到2012年晚些时候，Alexnet才通过使用多个卷积层来
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2024-06-26 17:11:28
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timm（Pytorch Image Models）项目是一个站在大佬肩上的图像分类模型库，通过timm可以轻松的搭建出各种sota模型（目前内置预训练模型592个，包含densenet系列、efficientnet系列、resnet系列、vit系列、vgg系列、inception系列、mobilenet系列、xcit系列等等），并进行迁移学习。下面详细介绍timm的基本用法和高级用法，基本用法指
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2023-10-16 22:23:44
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# PyTorch的基础使用与示例
PyTorch是一个开源的深度学习框架，近年来因其灵活性和简易性而广受欢迎。无论是学术研究还是工业应用，PyTorch都能为开发者提供强大的支持。本文将带你走入PyTorch的世界，包括基础概念、用法以及一个综合示例。同时，文章中也将提供相应的代码和饼状图展示。
## 一、PyTorch简介
PyTorch由Facebook AI Research Lab
# 在 iOS 中使用 PyTorch 模型的完整指南
在 iOS 开发中使用 PyTorch 模型能够使你快速实现深度学习应用，这是一个新手开发者应该掌握的技能。本文将带你一步一步完成在 iOS 中使用 PyTorch 模型的流程。
## 流程概述
下面是实现过程的步骤总结：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
使用pytorch搭建AlexNet网络模型AlexNet详解AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+。 它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，深度学习开始迅速发展。ISLVRC 201
# 如何在Linux上运行PyTorch
## 简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了强大的GPU加速支持，并且在深度学习领域被广泛使用。在本教程中，我将向你展示如何在Linux操作系统上安装和配置PyTorch，并编写一个简单的PyTorch程序。
## 整体流程
以下是在Linux上运行PyTorch的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-10-31 10:10:15
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## NPU 跑pytorch
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能。而 NPU（神经处理单元）是一种专为加速深度学习任务而设计的处理器。本文将介绍如何在 NPU 上运行 PyTorch，以实现更快的模型训练和推理。
### PyTorch on NPU
PyTorch 提供了一个名为 `torch.distributed`
原创
2024-04-02 05:13:08
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# 使用PyTorch进行推理的完整指南
在机器学习和深度学习的领域中，推理是指使用训练好的模型对新的数据进行预测的过程。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来进行推理。本文将为你介绍如何使用PyTorch进行推理，包括整体步骤、每一步的实现代码以及相关注释。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解这个过程，我们将整体推理过程分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-23 03:35:47
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大家好，我们知道 Pytorch 是 torch 的 python 版本，是由 Facebook 开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程，相比于 Tensorflow，Pytorch 简介易用。Pytorch 有那些优点呢？为什么选择Pytorch简洁：PyTorch 的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左
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2024-01-08 19:57:57
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