文章目录一、torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx二、nn.Sequential三、nn.Module四、Module 和Sequential对比五、Module和Sequential总结 一、torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.
迷惑的地方是在于forward的函数的定义方法。为什么要把网络中的一部分层在__init__()函数里定义出来，而另一部分层则是在__forward()__函数里定义？并且一个用的是nn，另一个用的是nn.functional。同一种层的API定义有两种，这样看似冗余的设计是为了什么呢？nn.Conv2d是一个类，而F.conv2d()是一个函数，而nn.Conv2d的forward()函数实现是
https://github.com/torch/nn/tree/master/doc https://github.com/torch/torch7/tree/master/doc
原创
2022-07-19 11:41:19
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前言：前面有专门的讲解关于如何深入查询模型的参数信息本次来解析一下我们通常保存的模型文件 .pth 文件到底内部是什么？一、.pth 文件详解在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数torch.save(model, "my
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2024-08-14 13:40:13
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实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
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2024-08-07 21:40:25
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在现代深度学习的应用中，执行高效的模型推理是至关重要的。特别是使用 Python 的 PyTorch 框架时，合理利用多线程能够显著提高推理性能。然而，在实现多线程推理的过程中，常常会遇到各种挑战和瓶颈。本篇博文将深入探讨如何在 Python 中实现 Torch 多线程推理，并通过分析适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等维度提供全面的视角。
## 背景定位
在深度学习领
伴随着深度学习模型规模的指数型增长，常见的单卡推理解决方案已然无法满足前沿AI大模型的推理需求。例如1750亿参数的GPT-3模型，仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。因此，对于AI大模型使用多卡并行的方式进行推理已成为必然选择。针对现有推理系统的这一痛点，Colossal-AI团队以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深入单实例多设备推理场景，开发了大模型推理系统
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2024-01-16 16:32:36
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torch.mul()函数功能：逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。本操作支持广播，因此 input 和 other 均可以是张量或者数字。举例如下：>>> import torch
>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865])
>>
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2024-04-23 15:00:29
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# 实现“python torch推理无错误退出 liunx”指导
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在Linux环境下实现Python Torch的推理并保证无错误退出。本文将为你提供详细的步骤和代码示例。
### 流程概述
下面是实现Python Torch推理无错误退出的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2024-05-14 06:14:48
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文章目录张量共享torch.multiprocessing.spawnmultiprocessing.Pool与torch.multiprocessing.Pool阻塞非阻塞map阻塞非阻塞starmap torch.multiprocessing是具有额外功能的multiprocessing，其 API 与multiprocessing完全兼容，因此我们可以将其用作直接替代品。 multip
PyTorch 转 ONNX 详解学习链接：模型部署入门教程（三）：PyTorch 转 ONNX 详解写在前面： 本文档为学习上述链接的相关记录，基本内容一致，仅用于学习用途，若侵权请联系我删除 PyTorch 转 ONNX 详解1 torch.onnx.export 细解1.1 计算图导出方法1.2 参数详解2 使用提示2.1 使模型在 ONNX 转换时有不同的行为2.2 利用中断张量跟踪的操作
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2024-05-13 14:13:19
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增加一维batchsize。将图片转为数组。onnx_model_path = “model_onnx.onnx”
##onnx测试
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path,providers=[‘TensorrtExecutionProvider’, ‘CUDAExecutionProvider’, ‘CPUExecution
repo: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt
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2022-06-27 17:17:49
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运行和部署由于Tornado自身提供了HTTPServer， 所以它的运行和部署与其他Python Web 框架不一样。我们可以直接写一个main()方法来启动一个服务器，而不是配置WSGI容器。def main():
app = make_app()
app.listen(8888)
IOLoop.current().start()
if __name__ == '__
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2024-04-01 14:35:35
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打开和关闭文件open函数用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写。 file = open(file_name [, access_mode][, buffering]) 不同模式打开文件的列表： t: 文本模式(默认)
r: 以只读模式打开文件，指针将放在文件开头
r+: 打开一个文件用来读写，指针在开头
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2024-10-27 11:53:47
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本教程详细记录了ubuntu上配置使用 torch2trt 的方法。
原创
2022-04-19 16:52:42
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## 如何实现“Torch Java”
### 概述
对于刚入行的小白来说，Torch Java是一个强大的工具，它可以让你在Java中使用深度学习的强大功能。在这篇文章中，我们将一步步引导你实现Torch Java，并提供所需的代码。
### 流程
首先，让我们看一下实现Torch Java的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:04:50
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2月份，美国麻省理工大学在顶级生物医学杂志Cell发表了题为“一种发现抗生素的深度学习方法” （A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery）的论文。这个结果是该团队把AI成功运用到生物工程的最新研究成果。笔者仔细阅读了论文，给大家分析一下论文背后的AI原理。 不断发现新型抗生素的意义是重大的。首先抗生素的发明为
一、加载已有模型直接使用temp=torch.load("E:\\study-proj\\图像分类：从零到亿\\5.使用更多模型\\model_resnet101.pth") #加载模型，如果只有数值就只会加载模型数据，如果有字典，则会加载模型数据和字典数据
model.load_state_dict(temp) #返回是否成功由于模型保存的时候有保存数据和保存数据和字典的方式，所以加载的时候就
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2023-07-17 09:38:52
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目录【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：【2】dataset: 【3】dataset tensordataset：【4】使用dataset过程的出错：【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：使用dataset 构建数据dataloader进行batch的划分Pytorch导入数据主要依靠 torch.utils.data.DataLoader和 
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2024-01-13 21:30:14
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