代码pytorch
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的内容可能会帮到你!!! 这部分内容主要是根据[B站视频](https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?...
【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... 在代码中调用acllnit(“./acl.json”)acl.json的文件内容如下:2. 运行推理应用,生成dump数据
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发起单机 / 分布式训练任务
当代码中包含 .gitignore 文件时将根据该文件进行过滤。 由于代码将上传至对象存储 TOS 中,因此在上传代码前请参考开通相关服务一键授予机器学习平台访问用户 TOS 的权限。 入口命令 填写任务的启动命令。 必填 。 分布式训练任务通常有特殊的环境变量及入口命令,详见发起 TensorFlow PS 分布式训练、发起 PyTorchDDP 分布式训练、发起 MPI 分布式训练、发起 BytePS 分布式训练。 参数 填写入口命令的额外参数。 选填 ...
【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... 在代码中调用acllnit(“./acl.json”)acl.json的文件内容如下:2. 运行推理应用,生成dump数据或者选择 TOS 中包含模型的目录。 必填 。 * 由于模型文件将上传至对象存储(TOS),请参考开通相关服务一键授予机器学习平台访问... * 获取模型的 Tensor 配置的方法通常是查看对应的训练代码,如果模型的格式是 SavedModel 则通过 saved_model_cli show -all --dir 指令即可查看到 Tensor 的详细信息。 完成上述表单的配置后,单击【创建模型】即...
模型的性能评估及优化
格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务... 由此判断哪部分的代码有优化空间。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 CUDA API 耗时从 CUDA API 层面展示 GPU 的各个处理环节的耗时,从而判断哪部分代码可以优化。 支持饼图和表格两种...
斩获 IPDPS 2023 最佳论文奖
与PyTorch,TensorFlow,NVIDIA FasterTransformer,Microsoft DeepSpeed-Inference等知名的深度学习库相比,ByteTransformer在可变长输入下最高实现131%的加速。论文代码已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.03052 IPDPS: 并行和分布式计算方向计算机系统领域的旗舰会议。该会议专注于分享并讨论并行计算、分布式计算、大规模数据处理以及高性能计算等相关领域的最新研究进展。参与的专家学者来自世界各地的顶尖研究机构和...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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2.0.0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... 下载反向提示词模型文件及模型代码。 cd /root/sd git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/TorchDeepDanbooru.gitcd TorchDeepDanbooruwget https://github.com/AUTOMATIC1111/TorchDeepDanbooru/releases/do...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能...
【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。- X2MindSpor... 创建代码目录在开发应用前,先创建目录存放代码文件、编译脚本测试图片数据、模型文件等。Mindstudio提供工程模板,包含推荐的工程目录结构,Cmake工程模板等。