目录2 深度学习框架2.1 深度学习框架介绍2.2 PyTorch介绍2.2.1 什么是PyTorch2.2.2 为什么要使用PyTorch2.3 配置PyTorch的深度学习环境2.3.1 操作系统选择2.3.2 开发环境的安装 2 深度学习框架深度学习框架可以让你事半功倍，那如何选择一个适合自己的学习框架呢？2.1 深度学习框架介绍这里就拿学习Java来举例吧，Java的SSM框架和SSH框
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2024-05-05 20:19:50
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文章目录1. PyTorch(1) 认识tensor：表示，numpy转换，简单计算(2) 形状改变：Tensor.view(3) broacasting(4) CUDA: copy tensor from CPU to GPU (or from GPU to CPU )(5) 梯度1) 计算梯度2）简单使用梯度(6) 线性回归(7) 激活函数(8) Sequential(9）损失loss(10
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2023-10-08 09:59:16
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当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示： 由
原创
2022-10-15 01:18:41
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当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和
原创
2022-10-15 01:23:08
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在本教程中，您将学习如何在单个节点上跨多个 GPU 并行 ML 模型训练的实践方面。您还将学习 PyTorch 的分布式数据并行框架的基础知识。
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2022-01-06 16:13:20
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# Java调用PyTorch模型进行训练
近年来，深度学习技术的快速发展使得许多人对如何在Java中使用PyTorch模型进行训练产生了兴趣。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了许多强大的工具和算法来训练和运行神经网络模型。本文将向您介绍如何使用Java调用PyTorch模型进行训练，并提供示例代码供您参考。
## PyTorch模型训练基础
在开始使用Java调用PyTorch
原创
2023-11-04 06:35:55
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Horovod是一个由Uber开源的第三方框架，它支持TensorFlow、PyTorch以及MXNet等主流的深度学习框架，可以轻松地实现高性能的分布式训练。
原创
2023-01-17 02:19:24
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单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用不同 batch 的数据进行训练.模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.如图：1. DataParallel 简述pytorch 默认只用一个 GPU，但采用 DataParallel很便于使用多 GPUs 的.
import os
o
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2024-09-27 06:38:46
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原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/5GC3kV2NCODE85FfFRfTqQ)1直接在终端中设定：shellCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonmain.py2python代码中设定：pythonimportosos.environ"CUDA_VISIBLE_DEVICES"="0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：
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2022-08-18 16:00:10
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转自：(41条消息) 详解PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可
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2022-08-01 21:20:32
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本文中介绍了使用PyTorch Profiler来查找运行瓶颈，并且介绍了一些简单的提速方法，虽然这篇文章没有完整的解释，但是里面提供的方法都是值得马上尝试方法，希望对大家有所帮助。
原创
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2024-06-21 12:33:28
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翻译来源://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。量化方法
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2024-03-12 22:41:14
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BiLSTM for Sentiment Computing Demo模型：两层、双向LSTM数据集：IMDB环境：Python3.7torch==1.10.0torchtext==0.11.0spacy==2.2.4相关代码参考自：https://www.bilibili.com/video/BV1Rv411y7oE?p=75代码这里在导入data datasets的时候，注意torchtext
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2024-01-17 14:42:36
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本文主要是使用PyTorch复现word2vec论文PyTorch中的nn.Embedding实现关键是nn.Embedding()这个API，首先看一下它的参数说明其中两个必选参数num_embeddings表示单词的总数目，embedding_dim表示每个单词需要用什么维度的向量表示。而nn.Embedding权重的维度也是(num_embeddings, embedding_dim)，默认
一. torch.nn.DataParallel ? pytorch单机多卡最简单的实现方法就是使用nn.DataParallel类，其几乎仅使用一行代码net = torch.nn.DataParallel(net)就可让模型同时在多张GPU上训练，它大致的工作过程如下图所示： 在每一个Itera ...
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2021-11-02 13:10:00
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在Deep Learning领域，很多子领域的应用，比如一些动物识别，食物的识别等，公开的可用的数据库相对于ImageNet等数据库而言，其规模太小了，无法利用深度网络模型直接train from scratch，容易引起过拟合，这时就需要把一些在大规模数据库上已经训练完成的模型拿过来，在目标数据库上直接进行Fine-tuning（微调），这个已经经过训练的模型对于目标数据集而言，只是一种相对较好
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2023-11-25 13:55:16
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OverviewALBERT简介Embedding因式分解层间参数共享句子间关联损失ALBERT系列&Bert比较transformers简介tf模型转torch模型torch实现微调ALBERT参考文献 ALBERT简介 通常情况下，增加预训练模型大小会带来效果的提升；然而，当模型大小达到一定的程度之后，就很难再进行了，因为受到了GPU内存和训练时间的限制。为了减小模型参数和模型
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2023-11-25 17:07:46
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机器之心报道机器之心编辑部刚刚，Facebook 通过 PyTorch 官方博客宣布：PyTorch 1.6 正式发布！新版本增加了一个 amp 子模块，支持本地自动混合精度训练。Facebook 还表示，微软已扩大了对 PyTorch 社区的参与，现在拥有 PyTorch 在 Windows 上的开发和维护所有权。 相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch
1.数据加载在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset，并实现两个Python魔法方法：
__getitem__：返回一条数据，或一个样本。obj[index]等价于obj.__getitem__(index)
__len__：返回样本的数量。len(obj)等价于obj.__len__()
这里以Kaggl
