[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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# 用PyTorch加速YOLO模型
YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的目标检测算法，以其高效性和准确性而受到人们的青睐。YOLO的基本原理是将图像分成多个网格，并在每个网格上预测边界框和类别概率。尽管YOLO表现优秀，但在实际应用中我们经常需要加速模型的推理过程。本文将介绍如何使用PyTorch加速YOLO模型，并为读者提供一些代码示例和实现思路。
## YOL
YOLO的主要特点：速度快，能够达到实时的要求。在 Titan X 的 GPU 上 能够达到 45 帧每秒。使用全图作为 Context 信息，背景错误（把背景错认为物体）比较少。泛化能力强。 大致流程：Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积不忿负责提特征。全链接部分负责预测：a) 7*7*2=98个boundin
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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目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
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2024-06-04 17:05:34
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接着看aot_torch_tensorrt_aten_backend的实现，在拿到dynamo返回的计算图后，调用AOTAutograd[11]将计算图中的torch IR转化，主打的就是一个兼容性强。whaosoft aiot http
原创
2024-08-08 10:46:09
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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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# 用PyTorch搭建YOLO模型
在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测系统，因其高效性和准确性而受到广泛关注。本文将介绍如何利用PyTorch框架搭建YOLO目标检测模型，并结合代码示例提供详细解说。
## YOLO模型概述
YOLO的核心思想是将目标检测视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标及类概率
原创
2024-09-16 06:25:41
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项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Yolov5-Processing
~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍： 本仓库是基于官方yolov5源码的基础上，进行的改进。 目前支持更换yolov5的back
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2024-09-24 10:37:11
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# PyTorch YOLO模型下载与应用
在深度学习的领域，YOLO（You Only Look Once）是一个非常流行且实用的目标检测算法。它以其快速的处理速度和精确的检测能力，广泛应用于实时目标检测任务。本文将介绍如何下载与使用PyTorch实现的YOLO模型，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解与应用这个模型。
## YOLO模型概述
YOLO算法的核心思想是将目标检测任务视为一
原创
2024-08-01 11:39:27
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# 使用 PyTorch 加载 YOLO 模型的入门指南
如果你是一个刚入行的开发者，想要学习如何使用 PyTorch 加载 YOLO（You Only Look Once）模型进行目标检测，那么你来对地方了！本文将为你详细讲解整个过程，包括逻辑步骤、代码示例以及每一步的目的。
## 整个流程概述
在实现“使用 PyTorch 加载 YOLO 模型”时，整体流程如下表所示：
| 步骤 |
多模态人工智能是一种新型 AI 范式，是指图像、文本、语音、视频等多种数据类型，与多种智能处理算法相结合，以期实现更高的性能。 近日，PyTorch 官方发布了一个 domain library–TorchMultimodal，用于 SoTA 多任务、多模态模型的大规模训练。该库提供了：可组合的 building block（module、transforms、损失函数）用于加速模型开发从已发表的
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2024-05-31 16:40:39
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# PyTorch模型加速推理指南
随着深度学习技术的快速发展，模型的推理速度成了实际应用中必须考虑的重要因素。本文将为你提供一个关于如何加速PyTorch模型推理的完整指南，从环境准备到实现细节，带你一步步走过。
## 流程步骤
以下是加速PyTorch模型推理的整体流程，包括每一步和相应的任务：
| 步骤 | 任务内容
PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品，可以直接在 nn.Module 上运行，无需修改源代码。上篇
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2024-04-07 15:35:57
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引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求，这时 YOLO 算法横空出世，以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评。基于此，我们选择 YOLO 算法来实现目标检测。YOLO 算法目前已经经过了 3 个版本的迭代，在速度和精确度上获得了巨大的提升，
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn这段代码是导入一些常用的Python库，用于深度学习应用中使用PyTorch库：argparse：这个库允许用户为Python脚本指定命令行参数。它简化了处理命令行输入的过程。
1.YOLOv5YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了。YOLO系列的原作者虽然放弃了YOLO系列的开发，但是俄罗斯的开发者Alexey接过了YOLO系列的大旗，今年四月份正式推出了YOLOv4，并开源了代码，论文也发了。 YOLOv4是基于darknet平台的，使用官方开源代码需要安装Visual Studio并使用Cmake来编译，inference和train起来都很不方便，so
## 实现C++加速加载PyTorch模型的流程
**步骤**：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 使用PyTorch训练并导出模型 |
| 步骤二 | 编写C++代码加载模型 |
| 步骤三 | 构建C++项目并配置依赖 |
| 步骤四 | 编译和运行C++项目 |
### 步骤一：使用PyTorch训练并导出模型
在这个步骤中，你需要使用PyTorch
原创
2023-07-31 18:36:00
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备份注册表方法： 点击“开始” - “运行”，在框内输入“regedit”并按回车继续，即可打开注册表编辑器。 将需要修改的注册表展开，选中并单击右键“导出”，注册表编辑器会将导出的数值保存为.reg文件，注意先将该文件保存至硬盘。 需要还原注册表值，只需双击.reg文件即可恢复。 做好准备工作，我们可以进行提速了。 注册表提速第一招：缩短Aero Peek相应 Windows 7为我
基本思路YOLOv2是YOLO的第二个版本，该物品检测系统仍然只需要“Look Once”，其整体结构如下所示：
yolo_main.png
其主要由两个部分构成：神经网络：将图片计算为一个13\times 13 \times 125的向量，该向量包含了预测的物品位置和类别信息检测器：将神经网络输出的向量进行“解码”操作，输出物品的分类和位置信息。神经
