Msnhnet一款轻量的用于推理pytorch模型的框架,该框架受darknet启发. msnhnetviewer.png
Ps: 目前本框架在持续开发中,后续将支持GPU版本.也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.目前测试过的操作系统 (你可以自己测试下mac os)windowslinuxmac oschecked √
Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程前言本文为旨在实现整个Python导出PyTorch模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程过程，只与模型推理，模型部署相关，不涉及模型训练。为突出整个部署过程而非具体模型本身，本文模型就采用最简单的分类模型，并且直接使用 torchvision.model 中的权重。检测、分割等其他模型在前后处理部分会有不同，但是
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2024-01-11 17:05:31
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import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:07
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import torchfrom torch import nn, einsumfrom einops import rearrange, repeatfrom einops.layers.torch import Rearrangedef pair(t): return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)clas
原创
2022-02-09 10:50:46
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import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:19
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# PyTorch 官方 Vision Transformer（ViT）科普
Vision Transformer（ViT）是近年来深度学习图像处理领域的一项重要进展。它将Transformer架构引入到计算机视觉任务中，打破了以往卷积神经网络（CNN）的主导地位。ViT 的核心思想是处理图像为一系列小块（patches），并将这些小块视作序列数据，这样可以充分利用Transformer在捕捉长
在这篇博文中，我将和大家分享如何解决“ViT PyTorch代码”的问题，并为此构建一个清晰的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和最佳实践，确保我们能够有效应对可能遇到的技术挑战。
# 备份策略
在构建ViT模型时，良好的备份策略是至关重要的。我们需要确保代码和数据的安全，避免因意外情况造成的损失。以下是我们的备份计划，采用甘特图和周期计划展示。
```mermaid
gan
# 从头开始实现VIT-Pytorch教程
## 介绍
在本教程中，我们将学习如何使用PyTorch从头开始实现Vision Transformer（VIT），这是一种使用自注意力机制来处理图像的深度学习模型。我们将按照以下步骤进行：
1. 数据预处理
2. 构建VIT模型
3. 训练模型
4. 评估模型
5. 使用模型进行预测
让我们逐步开始。
## 数据预处理
首先，我们需要准备我们的
原创
2023-08-15 10:34:27
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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
152阅读
目录一、Anaconda 安装二、安装 TensorFlow-CPU1、配置环境2、安装 Tensorflow三、安装TensorFlow-GPU1、是否可安装GPU版Tensorflow（1）方法一：查看算力（2）方法二：Google搜索2、安装显卡驱动3、创建虚拟环境4、安装Tensorflow、CUDA、cuDNN（1）CUDA版本选择（2）cuDNN、TensorFlow 版本选择（3）
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2023-12-15 09:51:15
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GitHub - lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in PytorchVision Transformer的实现，在视觉
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2023-06-29 14:15:24
853阅读
# PyTorch Model Zoo: Vision Transformer
 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
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
245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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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
