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2024-05-23 16:00:29
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PyTorch：TorchScript 概要IntroBasic Usage1. torch.jit.traceAPI DefinitionExample (tracing a function)Example (tracing an nn.Module)2. torch.jit.scriptAPI DefinitionExample (scripting a function)Example
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2023-11-20 00:35:10
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Collective通信操作及Pytorch示例 大模型时代，单机已经无法完成先进模型的训练和推理，分布式训练和推理将会是必然的选择。各类分布式训练和推断工具都会使用到Collective通信。网络上大多数的教程仅简单介绍这些操作的原理，没有代码示例来辅助理解。本文会介绍各类Collective通信操作，并展示pytorch中如何使用。一、Collective通信操作1. AllReduce
# PyTorch与TensorFlow：深度学习框架的比较与示例
在近年来的深度学习领域中，PyTorch和TensorFlow无疑是两大最受欢迎的框架。虽然两者都可以用于构建神经网络并进行训练，但它们在设计理念、易用性和实现方式上存在一些差异。本文将通过对比这两种框架，并提供示例代码，帮助您理解它们的特点和使用场景。
## 1. PyTorch与TensorFlow概述
**Tensor
原创
2024-10-20 06:44:40
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EfficientDet 难复现，复现即趟坑。在此 Github 项目中，开发者 zylo117 开源了 PyTorch 版本的 EfficientDet，速度比原版高 20 余倍。如今，该项目已经登上 Github Trending 热榜。去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 Efficie
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2024-05-27 11:17:40
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最近有个需求，是将训练好的pytorch模型转成paddlepaddle的inference_model，然后直接使用paddlepaddle载入使用。转换的工具主要使用paddle官方提供的X2paddle，对应项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle官方文档中有对应pytorch模型转paddlepaddle模型的教程，但我只需要inferen
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2023-09-06 10:02:35
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TensorFlow和PyTorch是当前深度学习领域中最受欢迎的两个框架。将TensorFlow代码转换为PyTorch代码的工作，尤其在跨团队协作或迁移现有项目时，常常成为一项重要的任务。本文将详细阐述如何进行这一转化的过程，同时考虑到各种重要的策略和实践。
首先，我们需要有一套完整的备份策略，以确保在进行转换时不会丢失任何重要的组件或数据。
## 备份策略
为了确保数据和代码的安全，我将
最近一直和师兄在调试ncnn下使用yolov2-Tiny，感觉资料很少，踩了很多坑，就记录一下过程吧。 yolov2-Tiny在darknet下训练过程可以参考我之前的博客： 过程都类似，只是聚类的anchor有点不太一样，yolov3是9个，yolov2-Tiny是5个。 这是我聚类的脚本：https://github.com/yuace/yolo_python/blob/master/kmea
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2024-08-22 11:40:45
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# PyTorch代码转MATLAB的科普指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch和MATLAB都是非常流行的工具。PyTorch以其易于使用的动态计算图而广受欢迎，而MATLAB则因其强大的数值计算和可视化能力而被许多工程师和研究人员所青睐。将PyTorch代码转换成MATLAB代码并不简单，但理解这个过程有助于你在不同环境中更灵活地工作。
## PyTorch与MATLAB的基本概念
原创
2024-10-14 05:14:49
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0 前言由于torch的简单易用和灵活性，很多研究工作都是基于torch实现的。 但在实际部署或者其他原因需要迁移到tf时， 我们都希望能直接复用torch已经预训练好的权重。 当然tf转torch 也是类似的。1 方法简单讲， 其实就是一个映射的过程。 权重保存的其实就是一个dict, 包含权重的名字和具体的数值， 只不过不同框架的组织形式会有所不同。 不同体现在2点： 一是名字的命名组织不同，
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2024-05-14 21:10:58
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# PaddlePaddle 代码转 PyTorch 的全面指南
在深度学习领域，PaddlePaddle 和 PyTorch 都是非常常用的框架。如果你希望将 PaddlePaddle 的模型或代码转换成 PyTorch 格式，以下是一个系统性的流程及相应的代码示例，帮助你顺利完成这个任务。
## 流程概览
在进行 PaddlePaddle 代码转 PyTorch 的过程中，可以遵循以下步
# TensorFlow代码转换为PyTorch的指南
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是两个最常用的深度学习框架。尽管两者都能够实现相似的功能，但由于其设计理念、API和语法的不同，许多人在两个框架之间转换时可能会感到困惑。本文将介绍如何将TensorFlow代码转换为PyTorch，提供示例代码，并帮助读者更好地理解两者的异同。
## 1. TensorFlow与P
在这篇博文中，我将与大家分享如何将PyTorch代码转为TensorFlow，整个过程包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及逆向案例。这样的实践不仅能够帮助理解深度学习框架之间的转换，还能够提升编程能力及敏锐度。
对于深度学习框架的了解，我始终认为，首先需要理解它们之间的基本协议背景。在此，我结合了OS模型和协议发展的时间轴，展示了不同深度学习框架的演变。这有助于我们从横向和纵
这里面的根目录下的 sdb1 就是我们 U 盘或者 TF 卡的设备，它挂载到了 /run/media/sdb1 这个路径上大家也可以把我们的U盘或者 TF卡拔下来对比下，然后我们进到这个路径，直接使用 cd /run/media/sdb1 我们就可以看到 hello 这个可执行文件了，如下图所示。我们可以直接使用 cp 命令把它拷贝到开发板 opt 目录下，输入 cp hello /opt 然后我
谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版。虽然在此之前关于 TensorFlow2.0 的众多更新已经放出，但作为当前最为流行的深度学习框架，2.0 Alpha 版的正式发布依旧引人关注。此外，今日谷歌还开源了新的框架与库，发布了两款有趣的开发硬件，还换了 Logo。自 2015 年开源以来，TensorFl
10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来，让我们来看下。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdfCapsule 是一组神经元，其活动向量（act
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2024-08-21 09:43:39
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文章目录一、环境二、下载项目三、准备数据集3.1 数据结构3.2 darkent的txt文件转为voc的xml文件代码3.3 自动生成test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt代码四、ssd.pytorch项目操作4.1 创建数据集4.2 修改配置文件五、训练过程error、warning解决六、训练完成后的验证6.1 配置eval.py6.3 配置test.
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2024-03-06 17:23:45
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import torchA_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vectorB = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])C = B.index_select(1, A_idx)# 1 3# 4 6
原创
2022-07-19 11:48:58
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view>>> import torch>>> a = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> b=a.view([480,10,640,3])>>> b.size()(480L, 10L, 640L, 3L)
原创
2022-07-19 11:49:22
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TensorRT官方文档说，/usr/src/tensorrt/samples/python/network_api_pytorch_mnist下有示例代码。实际上根本就没有。这里提供一个示例代码，供参考。 这个范例的具体位置是：/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorrt/examples/pytorch_to_trt#!/usr...
原创
2022-02-04 14:20:16
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