简介花雪随风不厌看，更多还肯失林峦。愁人正在书窗下，一片飞来一片寒。小伙伴们好，我是微信公众号小窗幽记机器学习的首席称重师：卖麻辣烫的小男孩。今天这篇文章以resnet18模型为例，对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。由于此前TorchScript模型在 AMD CPU上的评测结果是负向效果(远慢
pytorch/libtorch qq群： 1041467052首先，需要掌握libtorch的一些语法，可以参考下面的链接：libtorch 常用api 语法大概说下pytorch转libtorch流程：1.先训练pytorch的模型，并测试2.把pytorch模型转pt3.写后处理2.把pytorch模型转pt这个可以单独写个脚本，也可以在跑测试脚本的时候在其中某个位置加上两句话就可以了。 单
转载
2024-09-20 07:52:56
61阅读
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，便于终端调用API。 镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。 docker的安装可参考官方文档。
搭建服务端API为了便于测试，可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器，服务端创建接口部分代码如下： PAGE = '''<
转载
2023-09-30 22:43:34
173阅读
既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
转载
2023-07-29 20:26:56
152阅读
<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
转载
2024-01-10 23:51:57
203阅读
# PyTorch 推理 Docker 服务部署指南
在深度学习模型的生产环境中，部署模型是一个至关重要的环节。使用 Docker 部署 PyTorch 推理服务可以确保你的模型在不同环境中的一致性和可移植性。在这篇文章中，我们将通过一系列的步骤指引你完成这个过程。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 推理 Docker 服务部署的流程步骤：
| 步骤 | 描述
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
转载
2023-12-22 23:48:36
245阅读
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
转载
2023-12-22 15:33:39
172阅读
文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
转载
2024-04-27 08:44:13
104阅读
1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
转载
2024-05-19 06:43:56
178阅读
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
这么多深度学习框架，为什么选择PyTorch呢？因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。在笔者眼里，PyTorch达到目前深度学习框架的最高水平。当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。下面是许多研究人员选择PyTorch的原因。• 简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。不像TensorFlow中充
转载
2024-04-19 19:53:08
68阅读
# PyTorch推理流程指南
## 1. 导语
PyTorch是一种广泛应用于深度学习的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来训练和部署神经网络模型。在本指南中，我将向你介绍PyTorch推理的完整流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 2. PyTorch推理流程
下面是PyTorch推理的整体流程，我们将使用一个示例模型来进行说明：
```mermaid
erDiagra
原创
2023-10-08 07:16:03
153阅读
PaddlePaddle在基础框架、模型建设、分布式训练、预测引擎各个方向上完成多项更新。OP进行了全面完善和优化，模型库新增了自然语言处理、视觉和推荐等领域的大量经典模型，分布式训练能力显著提升，支持千亿规模稀疏参数大规模多机异步训练，预测库易用性和效率提升，移动端预测支持更多模型和更多硬件。详情如下：基础框架安装Mac OS X 10.11及以上pip安装支持。Mac OS X 10.12及以
转载
2024-02-14 20:02:48
84阅读
TensorRT前言 TensorRT是nvidia官方开源的加速推理框架，适用于流行的深度学习框架：pytorch、tensorflow、Caffe等。TensorRT（下面简称trt）需要与nvidia提供的显卡一起使用，没有nvidia的cuda无法使用。提高部署推理的方法有2种，一种是训练过程中需要进行优化加速的，比如模型压缩、模型剪枝、量化、知识蒸馏，另外一种是训练完成后通过优化计算图结
转载
2024-04-23 10:44:16
303阅读
Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理本篇为学习笔记，与参考文中有出入的地方，用黄色标记出来。主要参考：1. Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程2. onnxruntime安装与使用（附实践中发现的一些问题）3. TensorRT_Test一. Pytorch导出onnx模型新建一个export_onnx.py文件，全部内容如
转载
2024-01-17 10:41:12
605阅读
前言 上文说到，在统计pytorch模型的推理时间时发现每次的前几次推理耗时都非常多，而且在后面多次的推理中，其时间也呈现出很大的变化，后来经过调研，得知模型在GPU上推理时，需要对GPU进行一个warm up阶段，使得显卡达到工作状态。对于后续多次推理时间的变化，差异较大，这一问题，是因为使用的计时工具是python标准库time里的perf_counter方法，该方法由CPU来执行，也就是说
转载
2023-08-31 23:34:54
260阅读
深度学习-72: PyTorch的架构、模型、可视化和案例库深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读!文本介绍PyTorch的架构，PyTorch内置数据集，PyTorch内置模型、PyTorch的可视化支持和相关在线资源。PyTorch(Caffe2)通过混合前端，分布式训练以及工具和库生态系统实现快速，灵活的实验和高效生产。PyTorch 和 TensorFlow 具有不
转载
2024-04-11 13:56:45
108阅读
1.pth保存模型的说明.pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数，也可以只保存模型的参数，取决于model.save()中的参数。torch.save(model.state_dict(), 'mymodel.pth') # 只保存模型权重参数，不保存模型结构
torch.save(model, 'mymodel.pth') # 保存整个model的状态
#model为已经训练好的模型使用方式
转载
2023-09-01 12:52:04
201阅读
在服务器上使用docker拉取pytorch镜像(已下载好cuda)和juypterlab配置pytorch1先上pytorch官网拉取镜像，官网的网站：https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tagsdocker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-devel
# 在官网拉取镜像的好处在于不需要配置cud
转载
2023-08-18 13:38:47
1296阅读
