本文将介绍如何使用卷积神经网络实现参数回归预测，这个跟之前的分类预测最后softmax层稍有不同，本文将通过卷积神经网络实现一个回归网络预测人脸landmark，这里主要是预测最简单的五点坐标。网络结构与设计首先说一下，这里我参考了OpenVINO官方提供的一个基于卷积神经网络回归预测landmark的文档，因为OpenVINO官方并没有说明模型结构，更加没有源代码可以参考，但是我发现它对模型描述
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2024-08-23 17:36:44
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Pytorch简介：Nvidia提供了一个混合精度工具apex，可以加速pytorch的训练效率（空间和时间上）。号称可以这不降低模型性能的情况下，将训练速度提升2～4倍，训练显存开销减少为原来的一半。开源地址如下：https://github.com/NVIDIA/apex，论文在此。目前该工具的版本为0.1版本，工具中主要有四个功能：amp，parallel，optimizers和normal
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2023-10-31 17:43:52
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实验： 混合精度训练对比 (GTX 3090 VS TESLA V100-SXM2)经常有小伙伴问我 TESLA V100 显存 16GB 比 GTX 3090 的 24GB 少了 8GB，价格还一样，为啥要用 V100 呢？ 使用精度低于 32 位浮点数的数字格式有很多好处。首先，它们需要 更少的内存，从而能够训练和部署更大的神经网络。其次，它们需要 更少的内存带宽，从而加快数据传输操作。第三，
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2023-09-07 16:58:45
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半精度混合训练，省显存且能提速一倍。混合精度训练，需要硬件设备支持才可以。混合精度需要Tensor Core支持，P4卡不支持混合精度训练。 Tensor Core：我们知道在深度学习中大量的运算都是在高维矩阵
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2023-10-18 22:37:42
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简介PyTorch在进行模型训练时采用的都是单精度(FP32)训练的方法,，也就是每个数据都占用4个字节(32bit)的空间。半精度(FP16)数据则只占用2个字节(16bit)的存储空间。因此FP16相比FP32节省了一半的存储空间和位宽，不仅在相同显存占用的情况下容纳更多样本，而且可以加快计算速度。而在多数情况下，FP16带来的精度降低对模型性能的损失很小，并且有许多可行的办法可以进一步降低这
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2023-10-12 20:33:36
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PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 随着近几年的大力发展，PyTorch逐渐成为主流的深度学习框架。相应的PyTorch技术生态也逐渐丰富和完善。本文重点回顾和盘点PyTorch的技术生态，包含大量的工具库，遍布AI各个领域和方向。Pytorch LightningPytorch Lightning是一款基于Py
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2024-08-20 22:09:17
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你在用 PyTorch 写 transformer 吗？大多数关于在生产中部署 Transformer 类模型的教程都是基于 PyTorch 和 FastAPI 构建的。两者都是很好的工具，但在推理方面的性能不是很好。而如果你花费时间进行研究，可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服务器上构建一些更好的东西。与普通 PyTorch 相比，推理速度通常会快 2 到 4 倍。如果你想
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2024-03-07 16:15:18
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# 如何实现pytorch2
## 1. 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 环境准备 |
| 步骤二 | 安装pytorch |
| 步骤三 | 数据准备 |
| 步骤四 | 构建模型 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 评估模型 |
| 步骤七 | 预测新数据 |
## 2. 每一步的具体操作
### 步骤一：环境准备
首先，确
原创
2023-08-28 07:20:33
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AVX（Advanced Vector Extensions）是英特尔公司推出的一种指令集扩展技术，可以在一次指令执行中对多个数据进行操作，从而提高计算效率。AVX 量化是利用 AVX 指令集对神经网络模型的权重和激活值进行量化，进而实现高效的神经网络推理加速。具体来说，AVX 量化技术可以将神经网络模型的权重和激活值从浮点数转换为整数类型，并使用 AVX 指令集对这些整数进行计算。整数类型的计算
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2023-12-10 10:28:04
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# 从PyTorch到Transformer：实现自然语言处理的革命性模型
自然语言处理在人工智能领域中扮演着重要的角色，而Transformer模型的出现为NLP的发展带来了革命性的变革。PyTorch是一种常用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得实现Transformer模型变得相对简单。本文将介绍如何在PyTorch中实现Transformer模型，并展示其在NLP任务中的应用。
原创
2024-03-07 05:24:00
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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。
机器之心报道，机器之心编辑部。 相比于以往的 PyTorch 版本，
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2024-04-23 10:39:31
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一说到LOD100、200、300.....很多业内人士就知道说的是模型精度，但是对于刚刚入着圈的新人来说却是个陌生的概念。今天中国BIM培训网的小编就发一篇扫盲贴，跟新人说一下什么是BIM模型精度。模型的细致程度，英文称作Level of Details，也叫作Level of Development。描述了一个BIM模型构件单元从最低级的近似概念化的程度发展到最高级的演示级精度的步骤。美国建筑
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2024-10-23 12:21:47
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# PyTorch 半精度：提高深度学习训练效率的利器
随着深度学习的快速发展，模型的复杂性和数据量不断增加，因此训练这些模型的计算需求也与日俱增。为了提高计算效率，PyTorch 提供了一种称为“半精度”（FP16）的方法。本文将介绍什么是半精度、其优势，及如何在 PyTorch 中实现。
## 什么是半精度？
半精度浮点数（FP16或“half precision”）是计算机中用于表示浮
文章目录一、自定义损失函数1.以函数方式定义2.以类方式定义二、学习率调整策略1.使用官方scheduler1.1 StepLR1.2 MultiStepLR1.3 ExponentialLR1.4 CosineAnnealingLR1.5 ReduceLRonPlateau1.6 LambdaLR1.7 学习率调整小结2.自定义scheduler三、模型微调(Finetune)1.模型微调流程
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2024-06-26 13:19:52
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1、如果是通道数比较少的网络结构，比如32-64之间，那么这个网络，全精度和半精度，速度差别不会很大，半精度会稍微快个20%的样子。2、如果是通道数比较多的网络结构，比如256-512之间，那么这个网络，全精度和半精度，速度差别会比较明显，半精度是全精度速度的四倍。3、另外batch_size的影响不大。4、增加通道数，全精度inference的时间变化比较大，半精度inference的时间变化比
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2020-07-06 18:20:00
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PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？
即将在 PyTorch 1.6上发布的 torch.cuda.amp 混合精度训练模块实现了它的承诺，只需增加几行新代码就可以提高大型模型训练50-60% 的速度。
预计将在 P
网络的教程来看，在半精度amp训练出现nan问题，无非就是这几种：计算loss 时，出现了除以0的情况loss过大，被半精度判断为inf网络参数中有nan，那么运算结果也会输出nan（这个更像是现象而不是原因，网络中出现nan肯定是之前出现了nan或inf）但是总结起来就三种：运算错误，比如计算Loss时出现x/0造成错误数值溢出，运算结果超出了表示范围，比如权重和输入正常，但是运算结果Nan或I
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2023-11-13 08:38:37
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# PyTorch 2.0：深入理解与应用
## 引言
随着深度学习的快速发展，PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，已经成为许多科研人员及企业的首选。2023年，PyTorch 2.0发布，带来了许多重要的新特性和性能改进。本文将介绍PyTorch 2.0的主要变化，结合代码示例，帮助读者理解其在深度学习任务中的应用。
## PyTorch 2.0的新特性
PyTorch 2.
# PyTorch半浮点推理：高效深度学习的秘钥
在深度学习领域，模型的推理效率至关重要。随着模型的规模不断增大，计算资源的需求也随之增加。为了提高推理速度和减少内存占用，越来越多的研究者和开发者开始采用半浮点（FP16）精度。在本篇文章中，我们将深入探讨PyTorch中的半浮点推理，并提供代码示例，帮助你理解其实现过程。
## 什么是半浮点（FP16）？
半浮点数是相较于单精度浮点数（FP
# 探索Pip Pytorch2镜像：使用Python进行深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来得到了广泛的关注和应用。PyTorch作为其中一种流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性，受到了许多研究者和开发者的青睐。然而，随着PyTorch的不断更新，如何快速地安装和使用最新版本的PyTorch成为了一个值得探讨的问题。本文将介绍如何使用pip安装PyTorch2镜像，并通过
原创
2024-07-16 05:29:15
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