自制pytorch数据集
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首... 要使用pytorch来完成目标检测和跟踪,需要开发者依次完成以下步骤:一、 数据准备,主要按照模型训练要求进行数据预处理,其中一般有标签文件,图像文件,记录噪声和其它不重要内容。二、 搭建网络模型。这里首先要确...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框架下ResNet系列和BiT系列的模型)。## 调试调优> Profiling性能分析- Profiling支持集群场景性能数据展示(Analysis Summary界面新增集群场景解析结果、新增C...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... 包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调...
特惠活动
自制pytorch数据集-优选内容
自制pytorch数据集-相关内容
VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使... 数据源,修改文件vi /etc/cloud/cloud.cfg.d/90_dpkg.cfg,并修改为以下内容。 datasource_list: [ConfigDrive, OpenStack]datasource: OpenStack: metadata_urls:["http://169.254.169.254","http://100....
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... 包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评估工作流demo。该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性... 制作Docker镜像。 docker build -t sdxl:v1 . 执行如下命令,运行Docker。 docker run --name sdxl --privileged=true -v /root/models:/models -it sdxl:v1 bash 步骤三:运行SDXL-Turbo模型登录目标实例。 在容...
创建自定义模型
Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在一起,以及定义这些模型之间输入和输出张量的连接。模型组合用来封装包含多个模型的过程,例如“数据预处理 -> 推理 -> 后处理”。使用模型组合可以避免传输中间张量的开销,并减少发送到服务端的请求数量。模型组合对应的方法为 Ensemble,模型组合能够接入 Pyt...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... 包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提... 是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示: