文章目录0x0. 前言0x1. 在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围Profile CPU/GPU的活动Profile 内存消耗0x2. Flops Profiler总览Flops 测量多GPU，多节点，数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在 DeepSpeed 运
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2024-06-25 22:29:24
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一、张量的操作拼接torch.cat(): 将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
t_1 = torch.stack([t, t], dim=0)
print(t_0)
print(t_0.shape)
print(t_1)
print(t_1
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2024-06-18 15:49:18
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网络参数保存加载、梯度/权重查看网络参数保存和加载：>只加载名称相同的部分
>model.load_state_dict(torch.load(weight_path), strict=False)
> torch.save(myNet.state_dict(),'pakage_pkl/net_parameter.pkl') # 网络参数保存
> myNet.load
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2023-10-16 16:24:16
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关于如何解决“查看pytorch”的问题，今天我们将深入探讨这个话题。从协议背景到工具链集成，下面的内容将帮助你全面理解这一过程。
我们先来看一下关于“查看pytorch”的协议背景。在IT技术中，数据的交流和处理是非常关键的。针对“查看pytorch”这一请求，网络层上会经过多个阶段。为了帮助理解，我创建了一个四象限图，展示出不同的处理阶段与相应的功能。
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quadran
pytorch环境配置及安装1.安装conda2.创建python虚拟环境3.安装pytorch（1）更换清华源方便下载pytorch（2）进入pytorch官网下载pytorch1.安装conda2.创建python虚拟环境3.安装pytorch 1.安装conda2.创建python虚拟环境3.安装pytorch（1）更换清华源方便下载pytorch（2）进入pytorch官网下载pytor
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2024-07-21 09:55:00
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文章目录PyTorch 动态计算图Pytorch张量第一个网络mnist网络初始化和前向传播dataloader/dataprivder优化器和损失函数训练过程完整代码 PyTorch 动态计算图在讨论 PyTorch 的各个组件前，我们需要了解它的工作流。PyTorch 使用一种称之为 imperative / eager 的范式，即每一行代码都要求构建一个图，作为定义完整计算图的一个部分。即
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2023-10-26 14:02:25
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构建Pytorch虚拟环境查看显卡状态(Linux、Windows)创建虚拟环境Linux安装Anaconda开始配置安装Cuda和Cudnn安装pytorch方法一方法二方法三pip更换清华镜像源Conda配置修改多版本cuda切换 查看显卡状态(Linux、Windows)nvidia-smi 在这里可以看到已装显卡型号、显存占用、哪些进程在占用显存、驱动版本、驱动可支持最高cuda版本发现
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2024-03-08 14:04:37
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文章目录1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用1.2.查看GPU数量1.3.返回GPU名字1.4.返回当前设备索引2.指定GPU2.1.使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES2.1.1.在终端中指定2.1.2.代码中指定2.2.使用函数 set_device 1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用#cuda是否可用
torch.cuda.is_available() # 返
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2023-07-02 22:46:12
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Facebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里来，让PyTorch
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2023-12-29 15:01:39
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文章目录使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd 过程解析扩展Autograd import torch
torch.__version__'1.0.1.post2'使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，
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2024-04-20 18:27:51
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最新编辑于：2023年11月19日15:20:30摘要这个年代了谁还用apex啊！Pytorch自带的不好用吗？说的就是你，Megatron！要解决这个问题，我们需要安装和Pytorch版本一致的cuda。然后再安装apex。先简单说下步骤：下载cuda的安装程序，然后安装在无需root权限的目录。下载cudnn，把一些文件移到cuda的目录下。修改.bashrc里的环境变量。从上面也能看出来，安
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2024-08-08 07:37:09
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删除文件夹 rm -rf /root/logs/game 以上命令将会删除/root/logs/game目录并且向下穿透，其下所有文件、文件夹都会被删除 要查看具体某个文件或者文件夹的大小的话，可以使用下面的命令： df-lh 查看大小 du -h --max-depth=1 filedir/ 20G filedir 生成requirements.txt cmd切换至项目根目录(这个文件通常在最外
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2023-10-16 20:19:39
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一、 安装Anaconda从官网下载最新版即可 https://www.anaconda.com/products/individual二、 环境变量测试如果在cmd无法使用conda命令，那就是你安装好后没有将anaconda配置进环境变量，**安装的时候有个选项，勾选上就会直接配置进环境变量。**不想配置环境变量，也可以在开始菜单，使用下面这个终端来安装环境。进入cmd查看Anaconda环境
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2023-09-23 07:11:28
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第一天（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
#从torchvision库中加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
#读取预训练好的模型权重
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2024-04-10 10:40:29
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参考chatgpt给出的关于深度学习模型的步骤如下： 要查看已经训练好的目标检测模型中设置的可学习权重的参数，可以使用以下步骤：首先，导入您正在使用的深度学习框架库，如PyTorch、TensorFlow等。然后，在代码中初始化一个目标检测模型实例，并将其加载到所需的设备上（通常是CPU或GPU）。接下来，您可以通过访问模型的“parameters”属性来获取模型中的所有可学习参数。不同的目标检测
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2024-02-28 21:51:45
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PyTorch环境配置及安装初步机器学习，这里记录下一些学习经过，之后以便于自己查看，同时欢迎各位大佬点评，本节是机器计算的一个包的安装和简单验证。1.流程确定自己的硬件信息-确定电脑有英伟达（NVIDIA）显卡下载安装Anaconda利用conda或者pip安装PyTorch（坑最多的）
确定自己安装的CUDA版本与GPU关系安装GPU版本PyTorch2.下载安装Anaconda在此我就
?作者简介：大家好，我是车神哥，府学路18号的车神? ⚡About—>车神：从寝室到实验室最快3分钟，最慢3分半（那半分钟其实是等红绿灯） 不定期学习《20天掌握Pytorch实战》，有兴趣就跟着专栏一起吧~开源自由，知识无价~ 自动微分机制一、?前言二、?动态计算图简介三、?计算图中的Function四、?计算图与反向传播五、?叶子节点和非叶子节点五、?计算图在TensorBoard中的可
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2024-07-26 08:37:01
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# Linux查看PyTorch的方法
## 引言
在开发机器学习和深度学习模型时，PyTorch是一个非常流行的框架。在Linux系统上，我们可以通过一些简单的步骤来查看PyTorch的安装情况和版本信息。本文将向刚入行的小白介绍如何在Linux上查看PyTorch，以帮助他更好地了解和使用这个强大的框架。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤概览：
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journe
原创
2023-10-11 05:14:07
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型构建时，查看数据类型（type）的需求经常出现，比如在调试或分析模型的某些部分时。本文将从环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及生态集成六个方面详细说明如何解决“PyTorch 查看 type”相关问题。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的环境正确配置。以下是配置环境的流程图和命令行代码示例。
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flow
# 如何查看 PyTorch 中的 GPU
在使用 PyTorch 进行深度学习时，利用 GPU 的强大计算能力是非常重要的。对于刚入行的小白来说，了解如何查看当前可用的 GPU 是一项基本技能。本文将详细介绍如何实现这一目标，并提供相关的代码示例，帮助你快速上手。
## 整体流程
我们可以将查看 PyTorch 中的 GPU 可用性分为以下几个步骤：
| 步骤
