史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）CycleGan网络你可能听过AI换脸，明星换脸，那你知道它是怎么合成的么？CycleGan网络带你见见世面。一、CycleGan网络所需数据我们CycleGan网络不需要两个一一配对的数据，照样可以进行训练和预测。不需要知道一样形态的斑马和马，也可以把马造出斑马。配对的意思就是如下图的Paired下面的白色鞋
摘要：MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，该IDE上功能很多，涵盖面广，可以进行包括网络模型训练、移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等多种任务。1 MindStudio环境搭建本次实验在MindStudio上进行，请先按照教程 配置环境，安装MindStudio。MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工
转载
2024-01-03 22:25:31
122阅读
# 如何实现“spark on gpu推理pytorch”
## 一、流程
以下是实现"spark on gpu推理pytorch"的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现"spark on gpu推理pytorch"流程图
section 整体流程
学习: 2022-07-01, 2d
配置环境: 2022-07-03, 2d
编写
原创
2024-05-14 05:21:11
99阅读
# PyTorch 多GPU推理的科普
随着人工智能技术的发展，深度学习已经成为一种趋势。在训练深度学习模型时，使用单个GPU可能效率低下。因此，越来越多的开发者开始使用多GPU进行推理。PyTorch是一个强大的深度学习框架，支持多GPU计算，本文将探讨如何在PyTorch中实现多GPU推理，并附上示例代码。
## 1. 什么是多GPU推理？
多GPU推理是指利用多个GPU的计算能力来加速
原创
2024-09-06 04:27:38
841阅读
前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
转载
2023-08-05 18:30:02
664阅读
9 月 26 日，NVIDIA英伟达在北京举行GTC大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在演讲中展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术，并介绍了为云服务商、电商和智慧城市提供的各项计算平台服务。 发布AI 推理软件TensorRT 3：可每秒识别 5,200 张图片为满足市场需求，NVIDIA发布了 TensorRT 3 AI 推理软件，该软件能够在生
转载
2024-06-16 09:30:45
169阅读
torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。注意当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.Tensor.grad
转载
2024-05-14 19:48:25
475阅读
文章目录Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理二、单机多卡训练三、多机多卡训练后端初始化初始化init_method初始化rank和world_size四、模型保存参考链接 Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理多卡训练流程一般如下：指定主机节点主机节点划分数据，一个batch数据平均分到每个机器上模型从主机拷贝到各个机器每个机器进行前向传播每个机器计算loss损失主机收集所有loss结果，
转载
2023-08-05 18:30:12
372阅读
模型训练在自动驾驶中，视觉感知模型负责从摄像头捕获的图像中提取关键信息，如车道线、交通标志、其他车辆、行人等。训练视觉感知模型通常基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）。以下是训练视觉感知模型的一般步骤：数据收集：首先需要收集大量的驾驶场景图像作为训练和验证数据。这些图像应该覆盖各种实际驾驶条件，如不同光照、天气、路面状态等。数据预处理：对收集到的图像进行预处理，包括缩放、裁剪、色彩空间转
为什么要使用多GPU并行训练本简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样
转载
2023-09-05 15:26:46
1067阅读
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
前言上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功，也考虑了几个可以优化的方法，本来也是想按自己的想法做的优化，过程中也踩到了不少的坑，慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。上篇提的优化方向上图中可以看到，上一篇说过的两个优化方向：替换通用的OCR识别模型分割华容道图片，单张识别替换通用的OCR模型01下载通用OCR模型这个比较简单
转载
2024-08-12 10:23:54
493阅读
解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时出现了一个BUG, 困扰许久:RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor
转载
2024-07-29 11:05:56
92阅读
目录1 pytorch使用多个GPU同时训练2 Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别3 多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题解决办法1 pytorch使用多个GPU同时训练在pytorch上使用多个GPU(在同一台设备上，并非分布式）进行训练是件非常容易的事情，只要在源代码中添加（修改）两行代码即可。把模型放在GPU上：device = torch.de
转载
2023-07-12 09:55:09
494阅读
目录说明单GPU/CPU情况多GPUDataParallelDistributedDataParallel1. 使用 torch.distributed.init_process_group 初始化进程组2. 使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 创建分布式并行模型3. 创建对应的 DistributedSampler和BatchSampler
转载
2023-07-06 16:22:20
1062阅读
1.第一个CUDA程序1 #include <iostream>
2
3 __global__ void kernel(void) { //__global__告知编译器函数kernel用设备代码编辑器
4 }
5
6 int main() { //默认主机编译
7 kernel << <1, 1 >
转载
2024-10-23 15:06:03
83阅读
前言：参考TensorRT官方文档学习的笔记记录 Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。另外
转载
2024-03-27 09:17:03
138阅读
填充和步幅卷积核带来的问题—输入形状不断减小更大的卷积核可以更快的减小输出大小
形状从减少到解决方案
填充—在输入周围添加额外的行/列—一般用0填充理论依据
填充行列，输出形状为为了保证输出结构的不变化我们一般取步幅—每次卷积核移动的步数输入大小比较大的时候，输出可以成倍减少理论依据
给定高度和宽度的步幅，输出形状是如果, 如果输入高度和宽度可以被步幅整除总结
# PyTorch GPU推理流水线实现指南
在深入PyTorch的GPU推理流水线之前，我们首先要了解整个流程的步骤。一个完整的流程从数据准备开始，再到模型准备、推理过程，最后是结果处理。下面我们将其整理成表格，以便清晰了解。
| 步骤 | 描述 |
|---------------|---------------------
原创
2024-10-20 06:44:51
233阅读
一、 单机多GPU训练 深度学习由于存在计算量大，并且需要大量的数据来训练的问题，因而需要采用一些并行机制来加快训练速度，目前常用的并行方法主要有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。下面主要介绍tensorflow框架采用的数据并行方法 。1.1 数据并行原理 数据并行的原理如下图所示，假设有两块显卡（GPU1和GPU2），我们经常使用
转载
2024-05-24 18:29:18
1157阅读
