PyTorch-Segmentation: 一款强大的深度学习图像分割框架 pytorch-segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-segmentation 是一个基于 PyTorch 的开源项目，专注于提供高效的、预训练的模型，用于图像的像素级分类任务，即图像分割。对于开发者和研究人员来说，这是一个便捷的工具，可以帮助
# PyTorch模型切分到不同GPU的指南
在深度学习模型训练中，处理大规模数据集和复杂模型时，使用多个GPU能够显著提高训练效率和降低训练时间。本文将为你详解如何在PyTorch中实现将模型切分到不同GPU的操作，目的是帮助你理解并掌握这一技能。以下是实现该目标的基本流程。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-14 04:06:21
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一、概要segmentation_models_pytorch是一个基于PyTorch的图像分割神经网络这个新集合由俄罗斯的程序员小哥Pavel Yakubovskiy一手打造，对于图像分割而言简直就是神器般的存在。 github地址：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch该库的主要功能有：高级API（只需两行即可创建神经网络）；
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2023-10-30 23:21:11
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# PyTorch 切分 Patch 的完整教程
在计算机视觉领域，切分图像为小块（patch）是一个常用的操作，尤其在图像分类、分割以及目标检测等任务中。本文将向你介绍如何使用 PyTorch 来实现图像的切分，并详细解释每一步的实现。
## 整体流程
下面是切分图像为 Patch 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
1 安装jieba1.1 安装pip install jieba1.2 测试import jieba
seg_list = jieba.cut("谭家和谭家和")
for i in seg_list:
printf(i);1.3 词向量在NLP中，一般都会将该任务中涉及的词训练成词向量，然后让每个词以词向量的形式型的输入，进行一些指定任务的训练。对于一个完整的训练任务，词向量的练大多发生在
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2023-10-26 11:37:13
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在本篇博文中，我将会对“llama模型切分”相关的问题展开详细的讨论。此问题主要涉及到如何有效地将Llama模型进行切分，以便于在多个设备或服务上进行优化和运算。以下是我对于这一流程的整理，涉及到协议背景、抓包、报文结构、交互、字段解析、逆向案例等几个方面，每一部分都将包含必要的可视化图表。
## 协议背景
在探讨如何进行llama模型切分之前，首先需要明确LLM（大语言模型）在现代AI应用中
1 何谓数据切分无论数据的 Sharding 还是数据的切分，其实质都是一样的。简单来说，就是指通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还可以提高系统的总体可用性，因为单台设备 Crash 之后，只有总体数据的某部分不可用，而不是所有的数据。 数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分
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2024-06-14 20:02:44
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《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》1.图片分类 是指听过使用深度学习方法让计算机能够对输入图片的信息进行分析、处理并判定图片所属的类别。 2.图像的目标识别和语义分割 是指通过使用已经训练好的模型识别出输入图片的特征，然后才能将这些图片归属到具体的类别中。 3.自动驾驶 4.图像风格迁徙 提取的这些特征迁徙到其他图片中进行融合卷积神经网络结构 由 卷积层、池化层、全连接层 构成。卷积层 主
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2024-05-17 16:17:58
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一、两种分词标准：1. 粗粒度。将词作为最小基本单位。比如：浙江大学。主要用于自然语言处理的各种应用。2. 细粒度。不仅对词汇继续切分，也对词汇内部的语素进行切分。比如：浙江/大学。主要用于搜索引擎。一种常用方案是：
索引的时候使用细粒度的分词以保证召回，比如浙江/大学询的时候使用粗粒度的分词以保证精度二、歧义1.分类：交集型切分歧义。对于AJB，AJ和JB都成词组合型切分歧义。对于AB，A、B、
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。一、张量拼接与切分1.1 torch.cat功能：将张量按维度dim 进行拼接tensors : 张量序列dim： 要拼接的维度t = torch.ones((2,
推荐
原创
2022-10-29 09:39:56
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在机器学习和深度学习中，数据集的切分是一个关键的步骤，尤其是在使用PyTorch框架时。本文将详细探讨如何有效地切分PyTorch数据集为训练集和测试集，以便在模型训练和评估中获得更为准确的结果。
在数据科学领域，良好的数据集切分可以避免模型过拟合和提高模型的泛化能力。切分训练集与测试集的合理性直接影响到模型的评估效果和实际应用。根据研究，常见的切分比例为80%用于训练，20%用于测试，但具体比
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
593阅读
1 数据集的组织形式 train训练集 val验证集1.1第一种组织形式文件夹名就是label，里面放的就是相应label的图片1.2第二种组织形式 图片和label分开文件夹存放，相应文件名要一致，txt文件里存放相应图片的label1.3第三种组织形式label直接为图片的名称2 pytorch读取数据涉及两个类：Dataset & Dat
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2023-10-08 16:17:38
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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过拟合、欠拟合及其解决方案1. 过拟合、欠拟合的概念2. 权重衰减（通过l2正则化惩罚权重比较大的项)3. 丢弃法(drop out)4. 实验1.过拟合、欠拟合的概念1.1训练误差和泛化误差前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。1.2验证数据集与K-fold验证预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来
最近看了一个Unity3d官网的Native 2d的一个Demo，发现Unity3d是一个纯面向对象的游戏引擎，面向对象的程度，让我惊叹。正常的，对象之间完全是独立工作，比如一个普通的ARPG游戏，一个人物拥有武器，可以攻击怪物，我们可以把攻击动作封装到人物当中，这样人物拥有攻击属性，可以攻击到敌人。但，在纯面向对象的封装的语言，这是不可以的，这样会使程序复杂起来，细想想，人物跟攻击根本没什么关系
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2024-08-14 08:40:15
12阅读
如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
164阅读
目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
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2023-08-11 21:09:51
157阅读
在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
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2023-08-04 21:11:59
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