题外话：为了监督自己可以好好地学习Pytorch框架，我准备提前挖几个坑，然后凭借自觉力（填坑强迫症）把任务完成。预祝自己成功2333333 回归正题，Pytorch入门系列的文章是基于 廖星宇 所著的《深度学习入门之PyTorch》对应章节的学习笔记。本篇文章就第二章《深度学习框架》进行学习笔记。之所以就Pytorch进行学习，第一是之前用过一段时间，发现代码可读性很强；第
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2023-09-26 22:43:44
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前言机器学习和深度学习的本质是从过去获取一些数据，构建算法（如神经网络）来发现其中的模式，并使用发现的模式来预测未来。有很多方法可以做到这一点，并且一直在发现许多新方法。本节内容我们将介绍一个标准的 PyTorch 工作流程（它可以根据需要进行更改）。 现在，我们将使用此工作流程来预测一条简单的直线。具体如下: 名称内容1. 准备数据数据几乎可以是任何东西，在本文中，我们将创建一
作者： Ashish Datta, Sai Jayanthi, Natalie Kershaw (Microsoft), Yamini Nimmagadda, Sesh Seshagiri编译：李翊玮介绍您是否希望最少的代码更改下将 PyTorch API 与 OpenVINO™ 工具包 结合提升推理性，同时进行？不用再犹豫了，我们与微软紧密合作开发并很高兴地宣布，OpenVINO™与ONNX R
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2024-05-21 15:59:04
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1. 用torch tensor在GPU上运算来生成数据集，加速数据生成如果数据集需要在线生成(即在dataloader 里面 计算生成 feature 和label), 如果数据量比较大，并且涉及到矩阵运算，可以用torch tensor来计算。把矩阵放到GPU上计算的快。如果构造dataset 时 是通过cuda tensor计算得到的，那么在创造dataloader 通过多线程加载数据时，请
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2024-02-29 10:38:39
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写在前面因为项目的需要，开始接触模型推理（Model Inference）和模型服务化（Model Serving），即模型部署（Model Deployment）。近期在做PyTorch模型部署有些学习心得，趁热打铁记录下来。如果文章中有纰漏，非常欢迎斧正！本文需要读者对torch有一定的了解，因为本文将讨论的重点是torch的模型保存的加载的办法、当前基于torch模型的几种服务化框架。全文将
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2023-09-14 16:24:17
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## 单卡多GPU PyTorch实现流程
为了实现单卡多GPU PyTorch，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
pie
"安装PyTorch" : 30
"导入必要的库" : 20
"定义模型" : 20
"设置设备" : 10
"数据加载" : 10
"前向传播与反向传播" : 10
```
### 安装PyTorch
原创
2023-10-12 11:04:15
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# 实现PyTorch单卡多GPU
## 整体流程
下面是实现PyTorch单卡多GPU的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义模型 |
| 3 | 将模型放到多个GPU上 |
| 4 | 定义损失函数和优化器 |
| 5 | 准备数据 |
| 6 | 训练模型 |
## 具体步骤
### 步骤一：导入必要的库
首
原创
2024-04-29 04:52:19
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文章目录1、2、推理分类2.1 演绎推理2.1.1 联言推理2.1.2 选言推理1）相容选言命题2）不相容命题2.1.3 假言推理1）充分条件假言推理2）必要条件假言推理2.1.4 三段论2.1.5 复合2.2 归纳推理2.2.1 完全归纳推理2.2.2 不完全归纳推理2.3 类比推理2.3.1 性质类比推理2.3.2 关系类比推理 1、2、推理分类2.1 演绎推理演绎推理是由一般到特殊的推理方
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2024-01-22 11:18:17
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<<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
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2024-01-10 23:51:57
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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
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2023-07-29 20:26:56
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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
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2024-04-27 08:44:13
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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
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2023-12-22 23:48:36
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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
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2023-12-22 15:33:39
172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
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2024-05-19 06:43:56
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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
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2024-01-03 22:25:31
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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
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2024-04-19 19:53:08
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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
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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
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2024-02-14 20:02:48
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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
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2024-04-23 10:44:16
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