ubuntu下torch->onnx->tvm操作环境配置torch->libtorchtorch->onnx->tvmauto tune tvm 环境配置环境配置的过程包括：配置pytorch1.4以及pytorch1.0虚拟环境源码编译llvm源码编译tvm源码编译libtorch 具体内容：配置pytorch1.4虚拟环境： 由于Tvm目前仅支持pytorch
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2023-12-02 22:52:35
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# PyTorch中的傅里叶变换
## 引言
傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将一个函数表示为一组正弦和余弦函数的叠加。在信号处理、图像处理和机器学习等领域，傅里叶变换被广泛应用。而在PyTorch中，我们可以使用傅里叶变换对复数进行处理。本文将向您介绍如何在PyTorch中使用傅里叶变换来处理复数。
## 傅里叶变换
傅里叶变换是一种频域分析方法，它可以将一个函数从时域转换到频域。它
原创
2023-12-18 08:30:42
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Pytorch自动混合精度(AMP)的使用总结pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.amp，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文借鉴别人的文章和自己的经验编写，如果有错误还请大家指正。本文包含一下内容：1、介绍混合精度实现的两个接口。2、如何将混合精度和梯度裁剪结合。3、如果在torch.nn.DataParallel方式下实现混合精度训
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2023-10-08 13:25:24
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背景PyTorch 1.6版本今天发布了，带来的最大更新就是自动混合精度。release说明的标题是：Stable release of automatic mixed precision (AMP). New Beta features include a TensorPipe backend for RPC, memory profiler,and several improvements t
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2023-11-12 11:03:43
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浅读一下美团视觉智能部提出的YOLOV6：专用于工业应用的单阶段目标检测框架目前该项目已经开源：https://github.com/meituan/YOLOv6，但是没有看到相应的论文，然后去找了一下。 虽然没有更详细的论文介绍，不过人家代码已经开源了，还是值得看看的。一、相关知识：1.1、FP16和FP32？当前Pytorch的默认存储数据类型是整数INT64(8字节)，浮点数FP32(4字节
默认情况下，大多数深度学习框架（包括PyTorch）都采用32位浮点（FP32）算法进行训练。但是，对于许多深度学习模型而言，这对于获得完全准确性不是必需的。2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度， NVIDIA GPU的其他性能优势：训练时间更
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2023-12-08 13:32:47
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# PyTorch 半精度训练中的 NaN 问题解决指南
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者和工程师开始使用半精度（FP16）训练来提高计算效率和减少内存使用。然而，半精度训练有时会出现 NaN（Not a Number）现象，这对模型的训练和性能来说是一个严重的问题。本文将指导你如何应对这一困扰，通过一系列的步骤来排查问题并解决它们。
## 整体流程
首先，我们将整个解决 NaN 问
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，开启混合精度训练（Mixed Precision Training）可以有效提高计算效率，降低内存使用。然而，有时会出现 `loss` 值变为 `nan` 的情况，这对于模型训练是致命的。在这篇博文中，我将详细记录如何解决“PyTorch开启混合精度后 loss nan”的问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和监控告警。
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我们定义一个tensor默认都是FP32的，即单精度,singlefp16是半精度,half；fp64是双精度, doubleAMP自动混合精度 一般用自动混合精度(AMP, Automatic mixed precision)，用半精度可能对acc的影响较大 混合精度的performance也要看网络，有
本文主要是收集了一些在使用pytorch自带的amp下loss nan的情况及对应处理方案。Why?如果要解决问题，首先就要明确原因：为什么全精度训练时不会nan
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2022-08-08 10:08:12
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PyTorch学习笔记（1）Transforms的使用 本博文是PyTorch的学习笔记，第1次内容记录，主要记录了Transforms的使用。 目录PyTorch学习笔记（1）Transforms的使用1.什么是Transforms？1.1Transforms的定义1.2transforms.py文件中定义了哪些类2.Transforms应用举例2.1项目情况2.2代码详情2.3运行过程3
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2023-10-14 05:35:12
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# PyTorch中的forward函数为何自动转换精度
在使用PyTorch进行深度学习时，`forward`函数是模型前向传播的重要部分。我们常常会发现在调用`forward`函数时，数据的精度会自动转换。这一机制在实现模型的灵活性与高效性方面起着至关重要的作用。本文将深入探讨这一现象，并提供相应的代码示例和图示说明。
## 1. PyTorch的精度概念
PyTorch主要支持两种数据
原创
2024-08-25 04:13:39
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1 torch.cuda.amp混合精度训练 混合精度训练提供了自适应的float32(单精度)与float16(半精度)数据适配，我们必须同时使用 torch.autocast and torch.cuda.amp.GradScaler 才能起到作用。然而，torch.autocast和Gra
原创
2022-05-31 10:02:33
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AMP介绍之前大多数的学习框架都是用float32的精度进行训练，AMP做的改进就是使用float32和float16相结合进行训练，并且相同的超参数实现了与使用float32几乎相同的精度为什么使用混合精度混合精度预示着有不止一种精度的Tensor，PyTorch的AMP有2种精度是torch.FloatTensor和torch.HalfTensor因为使用自动混合精度其实一种在训练过程中对训练
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2024-01-15 07:37:50
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文章目录PyTorch自动混合精度训练(AMP)手册AutocastingGradient ScalingNotesAutocast Op Look-up-tableReference PyTorch自动混合精度训练(AMP)手册自动混合精度 —— Automatic Mixed Precision, AMP混合精度训练是指在训练过程中，一些操作使用float32数据类型的单精度，一些操作(li
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2024-08-29 21:09:14
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# Java 图片进行二进制转换得到多少位数据
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java将图片转换为二进制数据，并计算出二进制数据的位数。这将涉及到读取图片文件、将图片转换为字节数组、以及计算字节数组的长度。
## 步骤
下面是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图片文件 |
| 2 | 将图片转换为字节数组 |
| 3 | 计
原创
2024-01-25 10:42:19
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使用CreateMutex 可以实现只启动一个应用程序实例view plaincopy to clipboardprint?#include <QApplication>#include <QtNetwork>#include "mydlg.h"#ifdef Q_WS_WIN#include <wi Read More
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2015-12-17 19:45:00
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# PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，它以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在训练神经网络的过程中，我们经常会遇到一个棘手的问题——NaN（Not a Number）。NaN 是一个特殊的浮点数，表示不是一个数字。当模型的梯度或权重出现 NaN 时，会导致训练过程失败。本文将介绍 PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
原创
2024-07-25 10:23:03
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在 Python 编程中，处理数字时，我们经常会遇到 `NaN`（"Not a Number"）这个概念。了解如何生成及处理 `NaN` 是很重要的，尤其是在数据分析和机器学习的领域。本文将详细探讨在 Python 中如何得到 `NaN`，通过各个环节来帮助你更好地理解这一现象。
## 问题背景
在数据处理中，`NaN` 是一个非常常见的值，通常用于表示缺失数据或不可用的值。以下是一些可能导致
InputMethodManager imm = (InputMethodManager)getSystemService(Context.INPUT_MEble"&...
原创
2023-06-21 06:56:59
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