运行代码：import torch
from torch import optim
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from torchvision.utils import make_grid
import time
# 配置参数
DOWNLOAD_CIFAR = True
batch_
目录前言一、Pytorch2ONNX1.1、具体操作1.2、代码二、ONNX2NCNN2.1、下载、编译protobuf2.2、下载编译ncnn2.3、生成ncnn模型2.4、优化ncnn三、VS2019编译NCNN3.1、VS2019环境配置3.2、使用VS2019编译ncnn权重模型四、结果比较四、v5lites.cpp源码：Reference 前言以YOLOv5为例子，在Windows下将
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2024-10-11 14:15:56
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CIFAR10练习安装anaconda中没有的包可以在anaconda cloud和python中查找。本次主要是对CIFAR10进行分类（只是简单的分类，代码需要优化），实验代码如下：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.tr
探秘LSTM-CRF-PyTorch：深度学习中的序列标注利器在这个链接中，团队提供了一个基于PyTorch实现的LSTM-CRF模型，它是一个强大的工具，用于处理序列标注任务，例如命名实体识别（NER）、词性标注等。本文将深入解析这个项目的技术细节，应用场景和独特之处，以帮助更多的开发者理解并应用到实际项目中。项目简介LSTM-CRF是两种神经网络架构的结合。LSTM（长短期记忆网络）擅长捕捉时
TensorRT 部署案例，四部曲将预训练的pytorch模型转为.onnx模型解析onnx到tensorRT network对象---onnx parser对其优化并生成TensorRT推理引擎（根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数）---builder在GPU上实施推理PerformTensorRT supports both C++ and Python API吞吐量batc
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2024-09-12 20:45:16
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BiLSTM-CRF学习笔记（原理和理解）BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注，效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好。根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion)
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2024-01-12 12:25:11
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本篇文章主要对训练 LLM 以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践，读过后应该会对常用的浮点数 FP16，FP32，BF16 有一个更好的理解~
# 如何实现 Python Brinson BF 模型
在投资组合管理和绩效评估中，Brinson BF 模型是一种广泛使用的方法，它帮助我们分析基金经理的表现，并将其归因于市场效应和策略选择。在这篇文章中，我们将逐步实现这个模型，特别适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
我们将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
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？作者：Aleksey Bilogur编译：McGL 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 PyTo
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2023-10-13 10:02:21
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# 使用PyTorch保存FP16模型的指南
在深度学习中，模型的存储和管理是至关重要的。在训练过程中，使用半精度浮点（FP16）格式可以显著减少内存使用和计算时间，因此越来越多的研究者和工程师选择这种方式。本文将探讨如何使用PyTorch保存FP16模型，并提供相关的代码示例。
## FP16简介
半精度浮点数（FP16）是一种使用16位表示浮点数的格式。与标准的32位浮点数（FP32）相
手把手教你基于pytorch实现VGG16（长文）前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 完整的代码在最后。本系列必须的基础 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2024-01-08 14:59:30
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在机器学习模型的实际应用中，将PyTorch模型部署为FP16（16位浮点格式）可以显著提高推理速度和减少内存占用。本文将深入探讨如何在具体环境中进行PyTorch模型的FP16部署。我们将从环境准备开始，逐步提供分步指南、配置详解、验证测试、排错指南，并扩展应用到不同场景。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境能够支持FP16的训练与推理。以下是环境的软硬件要求。
### 硬件要
# 如何在PyTorch中下载VGG16模型
## 一、流程概述
在本篇文章中，我们将逐步学习如何在PyTorch中下载并使用VGG16模型。整个流程有以下几个步骤，具体如表格所示：
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------|---------------------------|-------
# pytorch 32模型转fp16模型实现步骤
## 1. 简介
在深度学习领域，使用低精度模型（例如fp16模型）可以带来显著的计算速度提升和模型压缩效果，尤其适用于在资源受限的设备上进行推理。本文将介绍如何将pytorch的32位精度模型转换为fp16模型。
## 2. 实现步骤概览
下面是将pytorch 32模型转fp16模型的整体流程：
```mermaid
gantt
原创
2023-10-02 04:04:38
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一、VGG16的介绍VGG16是一个很经典的特征提取网络，原来的模型是在1000个类别中的训练出来的，所以一般都直接拿来把最后的分类数量改掉，只训练最后的分类层去适应自己的任务（又叫迁移学习）,这种做法为什么有用呢，可能是自然界中的不同数据，分布具有相似性吧。本文不打算这么干，本文将修改一下vgg的网络自己重新训练。先看看VGG的原生网络 特点：１．网络结构及其简单清晰，五层卷积＋三层全
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2023-08-01 16:06:06
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pytorch中的混合精度训练，可以帮助我们更加快速地、使用更大的batch_size去训练模型，这其中涉及到的是不同精度的浮点数类型（单精度FP32以及半精度FP16）之间的切换和混合使用，所以叫做混合精度训练。字节二进制数系统中，每个0或1就是一个位(bit)，位是数据存储的最小单位。1个字节是8个比特，即：1byte = 8bit。而半精度浮点数FP16（FP，Floating Point浮
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2023-11-08 16:07:35
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文章目录1 自定义数据集2 加载自定义数据集3 定义模型4 定义损失函数5 定义优化器6 训练模型6.1 模型训练前的准备步骤6.2 模型训练的必要步骤7 测试模型8 保存与加载模型8.1 保存和加载整个模型8.2 仅保存和加载模型参数9 pytorch CNN 代码实战说明9.1 定义模型9.2 数据集加载9.3 定义损失函数9.4 定义优化器9.5 模型训练9.6 模型测试9.7 模型保存参
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2023-10-08 19:43:06
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前言在使用Pytorch训练模型的时候，经常会有在GPU上保存模型然后再CPU上运行的需求，在实验的过程中发现在多GPU上训练的Pytorch模型是不能在CPU上直接运行的，几次遇到了这种问题，这里研究和记录一下。模型的保存与加载例如我们创建了一个模型：model = MyVggNet()如果使用多GPU训练,我们需要使用这行代码：model = nn.DataParallel(model).cu
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2023-11-11 15:13:42
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VGG16的模型 首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型.代码实现Vgg16Net.pyfrom torch import nn
class Vgg16_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Vgg16_net, self).__init__()
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2023-08-21 13:02:19
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