让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题。Spark是大数据领域中相当火热的计算框架，在大数据分析领域有一统江湖的趋势，网上对于Spark源码分析的文章有很多，但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少，这也是我撰写文本的目的。Spark运行在JVM之上，任务的执行依赖序列化及类加载机制，因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理。本文假设读
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2024-10-25 20:19:26
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1、怎么理解scala里的方法和函数• scala方法用def定义,函数用val定义 • scala方法可以和函数进行转换 • scala 方法用=>连接方法体,函数用=连接方法体 • scala方法是个块,而函数可以认为是个对象,可以传递 • scala 函数可以作为method的参数 • scala method也可以作为method的参数,表明有隐式转换把方法转换成了function2
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2023-11-29 09:04:46
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# 如何实现“spark on gpu推理pytorch”
## 一、流程
以下是实现"spark on gpu推理pytorch"的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现"spark on gpu推理pytorch"流程图
section 整体流程
学习: 2022-07-01, 2d
配置环境: 2022-07-03, 2d
编写
原创
2024-05-14 05:21:11
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深度学习-72: PyTorch的架构、模型、可视化和案例库深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读!文本介绍PyTorch的架构，PyTorch内置数据集，PyTorch内置模型、PyTorch的可视化支持和相关在线资源。PyTorch(Caffe2)通过混合前端，分布式训练以及工具和库生态系统实现快速，灵活的实验和高效生产。PyTorch 和 TensorFlow 具有不
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2024-04-11 13:56:45
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动手学数据分析-数据清洗及特征处理数据清洗及特征处理载入数据及数据处理相关包缺失值观察与处理缺失值观察对缺失值进行处理重复值观察与处理查看数据中的重复值对重复值进行处理特征观察与处理对年龄进行分箱（离散化）处理对文本变量进行转换查看类别文本变量名及种类value_countsunique将类别文本转换为12345replacemap使用sklearn.preprocessing的LabelEnc
SparkCognition，行业领先的人工智能（AI）公司，已加入由The Open Group 开放地下数据空间™（Open Subsurface Data Universe, OSDU）论坛，该论坛通过建个开放的地下参考架构，来改革石油和天然气行业。SparkCognition通过向OSDU贡献其在能源行业构建AI软件方面的专业知识，以帮助开发论坛的标准数据平台，最终使该行业减少数据孤岛，并
一、ConnectedComponents算法 ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体，将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。图关系如下时：//创建点
val vertexRDD: RDD[(VertexId, (String,Int))] = SC.makeRD
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2023-09-01 08:01:20
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模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。 一、压缩方法1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。这包括权重大小剪枝、注意力头剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力（la
第二节课的内容包括文本预处理、语言模型和循环神经网络基础。本人对这方面不是很精通，可能会有错误。一、文本预处理文本预处理主要包括四个步骤：读入文本、分词、建立字典、将词转化为索引1.读入文本import collections
import re
def read_time_machine():
with open('/home/kesci/input/timemachine7163/t
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2024-06-28 06:40:48
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本教程详细记录了在 ubuntu 上使用 openvino 进行推理的方法。
原创
2022-04-19 16:52:41
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编者按：机器推理要求利用已有的知识和推断技术对未见过的输入信息作出判断，在自然语言处理领域中非常重要。此前我们介绍了机器推理系列的概览，机器推理在常识问答、事实检测、跨语言预训练、多轮语义分析和问答任务中的应用，本文作为该系列的第五篇，将介绍微软亚洲研究院在跨模态预训练领域的研究进展。近年来，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大领域不断碰撞和融合，衍生出很多跨模态研究课题（
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2023-10-23 16:47:02
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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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丰色 量子位 报道 |最近，NLP明星公司Hugging Face发布了一个叫做Infinity的产品，可以以1ms延时完成Transformer的推理，性能相当高了。但是，厉害归厉害，还是有点贵——1年至少要十几万块 （2万美元）。那有没有什么平替的方法呢？有的！还是开源的、“不费吹灰之力”就可以达到Infinity一些公共基准的那种。并且现在，通过在该方法上施加一个小trick，将T
<<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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本文主要讨论一下推理引擎的推理组织流程，包括 英伟达 tensorrt、华为 CANN 以及 TVM。
原创
2022-04-19 17:05:24
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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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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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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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神经网络和深度学习入门神经网络松散地模拟人脑中的神经网，是深度学习(DL)的基础，这是一个复杂的数学系统，可以自己学习执行任务。通过查看许多示例或关联，NN可以比传统的识别程序更快地学习连接和关系。训练就是基于对数百万同一类型的样本的学习来配置NN以执行特定任务的过程。例如，一个NN可能聆听许多声音样本并使用DL来学习“识别”特定单词的声音。然后，该NN就可以筛选新的声音样本清单，并使用称为推理的
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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