让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有，可以使你的网络得到最大的好处。我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning
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2024-05-18 08:22:03
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onnx简介通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大
# PyTorch下载数据集加速：让深度学习更加高效
在进行深度学习研究和开发时，数据集的下载和准备工作是至关重要的一部分。由于数据集往往是较大的文件，下载时间可能会影响整个实验的效率。本文将介绍如何使用PyTorch加速数据集的下载，具体包括使用`torchvision`库以及相关工具。我们还将提供代码示例，并用序列图和饼状图展示相应的过程。
## 一、PyTorch和torchvision
其实已经有很多的类似的文章了，但在我不断尝试的过程中发现这些文章没有详细的指出该安装哪些东西使其成功配置该环境，有的成功概率也不高。下面这个流程是我成功配置的一种流程（由于我已经安装上了懒得再弄，一些图是在网上找的）。1.安装pycharm(1)介绍：PyCharm 是一款由 JetBrains 公司开发的强大的集成开发环境（IDE），专门用于 Python 开发。它提供了丰富的功能和工具，帮助开
电脑重装了一下系统，于是自己又从头到尾安了一遍tensorflow和torch，现将过程记录如下： 文章目录Anaconda的安装tensorflow的安装pytorch 安装附录 Anaconda的安装Anaconda 的官网地址下载速度极慢，而且经常下到一半断掉，这里建议去清华镜像网站下载：链接: 清华镜像网站Anaconda下载.推荐下载 Anaconda3-5.2.0-windows-x8
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2024-06-05 12:33:33
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# PyTorch 网络权重下载加速指南
## 引言
在深度学习模型的开发和训练过程中，下载预训练模型的权重文件可能会成为一个效率瓶颈，特别是在网络不稳定或者带宽受限的情况下。在这篇文章中，我将带你了解如何实现 PyTorch 网络权重的下载加速，帮助你更高效地进行深度学习开发。
## 流程概述
为了实现网络权重的下载加速，我们可以通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
P30 GPU加速调用 GPU的两种方法：1、调用 .cuda()在这三个内容后面，加上 .cuda()方法下图中，在原来的三种内容上，分别加上.cuda( )，就可以了：让他们的返回值，继续等于原来的变量名，就可以不用管框架中的其他内容了：还有个loss function，不截图了。还有更规范的写法，这样的写法，可以避免没有gpu的电脑上跑不通的弊端：在视频中，还比较了cup和gpu的计算时间：
文章目录数据增强说明导入必要的包读取图片并显示显示方式一显示方式二Pytorch 数据增强transforms 之旋转transforms 之裁剪transforms.functional 之裁剪特殊数据增强方式Augmentor导入 Augmentor 包读取图像并进行弹性形变数据增强实践导入新需要的模块定义数据增强函数开始处理效果展示 数据增强说明1.本次将演绎常用的Pytorch数据增强方
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2023-10-26 14:12:02
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在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
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2024-02-21 13:42:07
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一、pytorch 转 onnx 推理加速01配置Ubuntu 16.04 python 3.6 onnx 1.6 pytorch 1.5 pycuda 2019.1.2 torchvision 0.1.8建议详读,先安装好环境:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#import_onnx_
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2023-11-20 01:55:31
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PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
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2023-11-27 11:09:26
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题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器一会钱就烧没了，急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速
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2024-08-13 14:39:15
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[pytorch] 训练加速技巧 代码示例技巧一：num_workers 和 pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark = True技巧三：增加batch_size技巧四：梯度累加(Gradient Accumulation)技巧五：卷积层后面跟batch normalization层时不要偏置b技巧六：使用parameter.grad = Non
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2023-10-16 21:08:39
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掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17
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2023-10-13 11:00:42
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机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。
选自Github，作者：Santosh Gupta，
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2023-10-10 15:01:16
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PyTorch训练加速的17种方法整理了几个现阶段实用的：torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR. 传送门：Optim
当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不
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2023-11-04 16:09:13
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拿别人家的东西 写写啊 不乐意就忍了 还是先道歉 再发 并无什么好处 多谢 除了研究勿扰pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能：可以不必编写自定义循环，只要指定loss计算方法即可。可以通过cal
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2024-05-03 13:54:40
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文章目录1. 方法2. 高维线性回归实验3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数3.2 定义
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2023-10-24 08:45:46
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P31 GPU加速_2想要在GPU上运行，只需要定义几处，跟 第一种方法 需要修改的位置是一样的：不同之处在于：在最前面，需要加第20行：如果使用gpu，就用“cuda”，如果使用cpu，就直接用“cpu”：使用GPU加速的第二种方法： .to(device)：先定义：device = torch.device(“cpu”)在损失函数、网络模型两个位置，可以简略地写：如62和66行，不必再返回给原
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2023-07-23 21:41:19
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在具体的安装之前，你可以通过以下命令代码查看自己电脑中是否存在相关的依赖（比如我，就经常忘记自己的电脑里装过啥子）：torch.cuda.is_available()如果返回结果是True，那么恭喜，你可以直接退出此操作了。不然，则接着cmd输入以下命令：nvcc -V来检查CUDA是否安装。如果已经安装可以跳过下面CUDA的安装介绍。捷径pytorch为我们提供了一条捷径可走。只需要在pytor
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2023-09-29 08:59:40
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