PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。 虽然 PyTorch 的主要接口是 Python，但 Python API 位于大量 C++ 代码库之上，提供基础数据结构和功能，例如张量和自动微分。 C++ 前端公开了一个纯 C++11 API，它使用机器学习训练和推理所需的工具扩展了这个底层 C++ 代码库。 这包括用于神经网络建模的内置通用组件集合； 使用自定
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2024-01-17 22:40:10
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# 解决"RuntimeError: NCCL error in: /pytorch/torch/lib/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:31"错误
## 问题描述
在开发过程中，你可能会遇到各种各样的错误。其中之一是"RuntimeError: NCCL error in: /pytorch/torch/lib/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:31"。这
原创
2023-09-08 00:47:28
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# 实现" W C:\cb\pytorch_1000000000000\work\torch\csrc\distributed\c10d\socket.cpp:60"的步骤
## 概述
在开始教授如何实现这个功能之前，我们需要先了解整个过程的流程。下面是一张甘特图，展示了实现这个功能的步骤和时间安排。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2023-08-16 05:24:22
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在NGC集群使用https://github.com/pytorch/examples/blob/main/imagenet/main.py跑ImageNet分布式训
原创
2022-08-13 00:25:09
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行为识别C3D代码(pytorch)实现过程及常见错误1.C3D网络代码C3D（pytorch）实现代码链接：C3D代码2.C3D代码复现过程（1）环境版本要求 pytorch：3.5及以上 opencv：3.4.2（我是这样的，其他低点的版本应该也可以） tensorboard：2.4 scikit-learn:0.23.2（2）数据集的制作首先将UCF-101的数据集结构存储为以下形式： 建议
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2023-11-29 20:23:24
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摘要学习率的设置也是训练好模型的关键点之一，所以需要掌握常用的学习率的设置，一种是使用自带函数，另一种是自己设置每个阶段的学习率作为调整，模型保存方式在学习率调整的时候你是没有办法直接感觉多少epoch能训练出来，所以保存模型的时候最好是可以继续训练的形式，例如我在训练102分类的时候acc达到93的时候基本很难再增进了这时候就要在考虑一下学习率的设置，开始的时候全程0.001，所以这时候将学习率
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2024-01-08 15:48:14
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pytorch-crf使用小结
目录pytorch-crf包API例子Getting startedComputing log likelihoodDecodingcrf.py实现代码注释pytorch-crf包提供了一个CRF层的PyTorch版本实现，我们在做NER任务时可以很方便地利用这个库，而不必自己单独去实现。pytorch-crf包APIclass torchcrf.C
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2023-07-21 22:00:09
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CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。这里用传统的卷积方式实现CGAN。import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from t
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2023-10-16 08:37:48
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# 理解 PyTorch 中的 c10：新手开发者指南
作为一位刚入行的小白，理解 PyTorch 中的 c10 模块可能会有点儿复杂。c10 是 PyTorch 中的一个核心组件，它提供了一些基础设施的构建块，最主要的作用是为其他 PyTorch 功能提供支持。
在这篇文章中，我们将通过具体的步骤来实现和使用 c10。下面是整个流程的总结：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
# pytorch和c10的区别
## 1. 流程
下面是实现“pytorch c10区别”的步骤：
```mermaid
journey
title 实现"pytorch c10区别"的步骤
section 获取pytorch
来源：官方网站或Github
section 安装pytorch
来源：官方网站或Github
se
原创
2023-09-13 05:53:14
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C10K问题由来 随着互联网的普及，应用的用户群体几何倍增长，此时服务器性能问题就出现。最初的服务器是基于进程/线程模型。新到来一个TCP连接，就需要分配一个进程。假如有C10K，就需要创建1W个进程，可想而知单机是无法承受的。那么如何突破单机性能是高性能网络编程必须要面对的问题，进而这些局限和问题
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2019-01-18 12:09:00
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开宗明义，epoll以及BSD的kqueue就是推出来解决 C10K的。Linux2.6 2003年左右。 可以看这篇文章 http://www.oschina.net/translate/the-secret-to-10-million-concurrent-connections-the-ker
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2017-03-02 15:59:00
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转自：https://www.jianshu.com/p/ba7fa25d3590 C10K问题由来 随着互联网的普及，应用的用户群体几何倍增长，此时服务器性能问题就出现。最初的服务器是基于进程/线程模型。新到来一个TCP连接，就需要分配一个进程。假如有C10K，就需要创建1W个进程，可想而知单机是
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2018-12-12 00:16:00
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我们知道两个进程如果需要进行通讯最基本的一个前提是有唯一的标示一个进程，在本地进程通讯中我们可以使用PID来唯一标示一个进程，但PID只在本地唯一，网络中的两个进程PID冲突几率很大，这时候我们需要另辟它径了，我们知道IP层的ip地址可以唯一标示主机，而TCP层协议和端口号可以唯一标示主机的一个进程，这样我们可以利用ip地址＋协议＋端口号唯一标示网络中的一个进程。 能够唯一标示网络中的进程后，它
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2024-07-13 07:19:14
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C10K问题： 网络服务在处理数以万计的客户端连接时，往往出现效率底下甚至完全瘫痪，这被成为C10K问题。 (C10K = connection 10 kilo 问题)。k 表示 kilo，即 1000 比如：kilometer(千米), kilogram(千克)。 非阻塞I/O，最关键的部分是 r
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2017-06-12 22:29:00
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什么是C10K？对于高性能即时通讯技术（或者说互联网编程）比较关注的开发者，对C10K问题（即单机1万个并发连接问题）应该都有所了解。“C10K”概念最早由Dan Kegel发布于其个人站点，即出自其经典的[高性能网络编程经典：《The C10K problem(英文)](http://www.52im.net/thread-560-1-1.html)；
原创
2018-02-09 11:08:17
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原文Mike Parker:除非C11改变了嵌套初化规则,应可编译.可显式嵌套:stb_easy_font_color c = { {255,255,255,255} };如未提交相应问题,请报告."标签"是跟在构或联关键字后名:struct Foo {};这里,Foo是标签.必须按struct Foo声明构实例.这样思考:声明整时要加整,对构也是如此;"标签"指定了结构的类型,因此struct Foo x.而typedef引入了别名:typedef struct Bar {} Bar
原创
2022-01-15 13:36:33
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原文Mike Parker:除非C11改变了嵌套初化规则,应可编译.可显式嵌套:stb_easy_font_co
原创
2021-12-31 20:39:33
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# 探索PyTorch中的Aten与C10
PyTorch是一个使用广泛的深度学习框架，其设计上强调深度学习研究的灵活性与可扩展性。在PyTorch的核心中，`Aten`和`C10`是两个重要的概念，它们分别负责处理张量操作和C++的一些基本功能。本文将为你逐步揭示这两个模块的背后原理，并提供简单的代码示例。
## 什么是Aten？
Aten是PyTorch的张量库，处理所有张量的基本操作。
# PyTorch异步通信的深入探讨与实战
在现代深度学习中，异步通信已成为提升模型训练效率的关键技术之一。PyTorch作为一款深受研究者和工程师喜爱的深度学习框架，其提供的异步通信功能为大规模模型的训练和推理带来了新的机遇。本篇文章将针对PyTorch的异步通信技术展开全面分析，以帮助大家更好地理解及运用这一功能。
## 背景定位
随着深度学习框架不断演进，PyTorch在计算图动态性和
