bp神经网络cuda
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1f... device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
[全力以赴 步履不停.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a9d046587f408bb7b65156e668cef5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)> `前言:` “Hello,大家好我叫是Dream呀!” 不知不觉,这句话已经陪伴了... 3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signature=icywaUscDXkBUu%2Bp48FgU7%2BNMOM%3D)通过模型剪枝技术实现,保留对模型影响较大的权重,去除对模型影响较小的权重,以达到模型的精简和加速。在稀疏化后需进行重... 需要**重新训练**网络以加强剩余的神经元以增强修剪后网络的性能。* * *#### 3.1.1 神经元剪枝**神经元剪枝**是将某个/些神经元从网络中删除。这会使得**神经网络架构**的尺寸降低。采用神经元剪枝(Neuron...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
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... 开始训练网络✨✨✨ 进行网络训练时,我们首先会通过自己构建的网络得到输出,然后比较输出和真实值,计算出损失,最后通过反向传播,调整网络中参数的值。对于反向传播不理解的可以参考我的这篇文章:[BP神经网络...
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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
[全力以赴 步履不停.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a9d046587f408bb7b65156e668cef5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)> `前言:` “Hello,大家好我叫是Dream呀!” 不知不觉,这句话已经陪伴了... 3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signature=icywaUscDXkBUu%2Bp48FgU7%2BNMOM%3D)通过模型剪枝技术实现,保留对模型影响较大的权重,去除对模型影响较小的权重,以达到模型的精简和加速。在稀疏化后需进行重... 需要**重新训练**网络以加强剩余的神经元以增强修剪后网络的性能。* * *#### 3.1.1 神经元剪枝**神经元剪枝**是将某个/些神经元从网络中删除。这会使得**神经网络架构**的尺寸降低。采用神经元剪枝(Neuron...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3....
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
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... 开始训练网络✨✨✨ 进行网络训练时,我们首先会通过自己构建的网络得到输出,然后比较输出和真实值,计算出损失,最后通过反向传播,调整网络中参数的值。对于反向传播不理解的可以参考我的这篇文章:[BP神经网络...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Pyt...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
我们先大概回顾下神经网络的发展过程。自从有了AI,大语言模型,以后报错信息复制粘贴,基本上他总能输出最好的答案,甚至嫌弃累,可以让他直接帮我写代码也不是不行。...
集简云5月更新合集:新增34款集成应用,更新11款应用,新增近300个可用动作
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926016&x-signature=bpffTs5p2f8N%2F9I4gA0XRdrGqkI%3D) 慧穗云是由慧穗数字科技(上海)有限公司研发的一款集合代账工作台、场景化实时开票工具以及智能财税综合服务平... 结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。 官网:https://cloud.tencent.com/produc...
