Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机
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2023-11-20 10:13:12
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# PyTorch Profiler Kineto: A Powerful Profiling Tool for PyTorch
PyTorch is a popular open-source deep learning library that provides a flexible and dynamic computational graph for building and train
原创
2024-05-13 04:04:23
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PyTorch Profiler工具是一款强大的性能分析工具，能够帮助开发者详细了解他们的模型在训练和推理过程中的性能表现。通过深入剖析每一步的计算开销，我们能够发现瓶颈并进行优化，从而显著提高模型的效率，减少时间和资源消耗。这篇博文将系统性地记录我解决PyTorch Profiler工具相关问题的过程，并分享一些最佳实践和生态扩展的思考。
### 背景定位
在深度学习模型的开发中，计算性能直
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 第1章 深度学习简介 第2章 PyTorch简介 第3章 单车预测器——你的第一个神经网络第二章记的一些重点 文章目录系列文章目录第二章 PyTorch简介2.2.1 与Python完美融合2.2.2 张量计算定义张量访问张量张量的运算张量与NumPy数组之间的转换GPU上的张量运算（我电脑没有独显）2.2.3 动态计
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2024-09-23 10:06:25
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# PyTorch Profiler 科普文章
在深度学习的实验和部署中，性能优化尤为重要。在这方面，PyTorch 提供了一个强大的工具——Profiler。通过使用 PyTorch Profiler，你可以轻松地分析模型的性能瓶颈，从而优化训练和推理的速度。本篇文章将带你了解 PyTorch Profiler 的基本用法，并通过示例帮助你掌握这一工具。
## 什么是 PyTorch Pro
# PyTorch Profiler 实现
在深度学习的模型训练过程中，性能分析是一个不可或缺的环节。为了优化训练效率，PyTorch 提供了一个强大的工具—— PyTorch Profiler，它能够帮助开发者分析模型性能瓶颈，从而进行针对性的改进。本文将介绍如何使用 PyTorch Profiler，并通过代码示例演示其基本用法。
## 1. PyTorch Profiler 概述
Py
torch.optim是一个用于实现优化算法的包，支持常见的优化算法。本文介绍一下这个包下面的一些常见内容，如optimizer和lr_scheduler的构造和使用。optimizeroptimizer用于根据已得到的梯度来更新网络参数。 optimizer（优化器）的构造： 构造优化器需要传入一个包含要学习参数的迭代器，此外还有一些学习策略参数如学习率等。 以常用的两个优化器SGD和Adam为
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2023-11-19 21:57:30
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# 使用 PyTorch Profiler 实现多节点 profiling
在深度学习模型训练过程中，性能优化是非常重要的一步。PyTorch Profiler 是一个强大的工具，它可以帮助我们分析模型的性能瓶颈。如今，随着分布式训练的普及，许多开发者开始关注如何对多节点的训练过程进行 profiling。本文将指导你如何使用 PyTorch Profiler 来实现多节点的性能分析。
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模型性能优化最新 Colab
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2023-08-04 21:29:35
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本节将介绍 Variable1 什么是Variable？通过上一节的介绍我们知道了什么是tensor，tensor是torch计算的基本结构，就相当于在Numpy中计算需要使用array格式一样。那么Variable到底是做什么的呢？我们知道torch库中提供了很多深度学习、神经网络的方法，那么当我们在神经网络节点中使用变量时的格式就是Variable格式。除了内部的参数外，Variable几乎和
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2023-09-25 10:27:04
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目前神经网络的监督学习过程通常为：数据加载（load）进神经网络经过网络参数对数据的计算，得出预测值（predict）根据预测值与标注值（label）之间的差距，产生损失（loss）通过反向传播（BP：Back Propagation）对神经网络的各个参数产生梯度（gradient）依据特定的梯度下降算法（如SGD：Stochastic Gradient Descent随机梯度下降），基于梯度对参
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2023-08-28 15:02:06
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1. 源码概览pytorch是众多dl工具中，比较python风格化的一种，另一个完全python化的dl工具是chainer,它的构建语言中只有python，甚至cuda也是从python端调用的。python风格化的好处是，使用了很多python的语言特性，让代码更加简洁，更高效。《python高级编程》的第2、3章，描述了部分python的高级语言特性，比如：列表推导，迭代器和生成器，装饰器
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2023-09-02 22:23:16
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我们继续分析著名的attention is all you need 论文的pytorch实现的源码解析。 由于项目很大，所以我们会分开几讲来进行讲解。上一讲连接在此： Attention is all you need pytorch实现 源码解析01 - 数据预处理、词表的构建 - Attention is all you need pytorch实现 源码解析02 - 模型的训练（1）- 模
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2023-11-09 07:31:18
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1. torch.utils.data.DataLoader类：class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False,
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2024-05-16 14:11:05
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主要内容1 Dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (multi-process)4 预取 (prefetch)5 代码详解 本篇博文主要用来记录参考链接中的所学重要知识，梳理清楚。 1 DatasetDa
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2023-06-18 15:30:52
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Transformer模型早在2017年就出现了，当时实验室的分享也有关于这个的。但我当时没有意识到这篇论文的厉害之处，听名字感觉像是那种昙花一现的论文，也没有关注它。直到最近出现了BERT这一神物之后，方才后知后觉此时Transformer已然这么有用！因此，这才仔仔细细地撸了这篇“古老”的论文和源码，这里将主要对照论文和相应的PyTorch源码进行逐一对照解读。因笔者能力有限，如有不详实之处，
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2023-10-29 10:24:13
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目录
命名空间/类/方法/函数/变量
torch.autograd.Function中的ctx参数
DDP(DistributedDataParallel)的构造函数
torch.floor(input, out=None)
nametuple
argmax
view函数
void c10::TensorImpl::refresh_c
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2024-04-01 00:00:20
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Pytorch源码学习01什么是 PyTorch？张量张量初始化1. 直接生成张量2. 通过Numpy数组来生成张量3. 通过已有的张量来生成新的张量4. 通过指定数据维度来生成张量张量属性张量运算1. 张量的索引和切片2. 张量的拼接3. 张量的乘积和矩阵乘法（==逐个元素相乘结果==）4.张量与张量的矩阵乘法（==矩阵运算==）5. 自动赋值运算Tensor与Numpy的转化1. 由张量变换
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2023-07-12 01:06:40
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PyTorch源码浅析(1)：THTensorPyTorch中Tensor的存储和表示分开，多个THTensor可能共享一个THStorage，每个THTensor可能拥有不同的view（e.g. size, stride）。这样设计的好处是，有时看起来不一样的数据底层是共享的，比如矩阵与矩阵的转置、二维矩阵与二维矩阵变成一维时的矩阵。这部分的主要实现在pytorch/aten文件夹中，这里面既实
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2023-08-10 16:07:29
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目录概述BERT模型架构Input RepresentationPre-training TasksTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence PredictionPre-training ProcedureFine-tuning ProcedureComparison of BERT and OpenAI GPT实验GLUE Datasets
