transpose函数pytorch
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
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... 设置损失函数、优化器 设置损失函数、优化器这些都是神经网络的一些基础知识,不知道的自行补充。当然这里的损失函数和优化器可以和我不同,感兴趣的也可以改变这些来看看我们最后训练的效果会不会发生变化【...
GPU推理服务性能优化之路
CUDA的Kernel函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。:NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分... # 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)# 定义训练循环def train(model, data_loader, criterion, optimizer): model.train() ...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenCl... 我们定义了一个函数ner_inference来进行命名实体识别(NER)。该函数接受一段文本作为输入,并返回一个包含所有实体的列表。首先,我们使用tokenizer.encode()方法将输入文本编码为token ID序列,并添加了特殊的token...
特惠活动
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高效 AI 视频处理利器 - BMF 模块开发初体验|社区征文
需要关注两个函数:`__init__`和`process`。其中,`__init__`用于初始化模块,`process`里包装了对单帧视频或音频的处理逻辑。BMF 提供了模块管理工具 `module_manager`,可以方便地安装、管理本地的模块。接下来,我... output_img = np.clip((np.transpose(output_img, (1, 2, 0)) / 2.0 + 0.5) * 255.0, 0, 255).astype(np.uint8) rec_img = face_recover(output_img, M * 4, img) return rec_img```代...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
下面我们就来使用Pytorch来实现一个RNN网络,让大家对其有一个更加清晰的认识。🥂🥂🥂这部分的思路是这样的,我先给大家调用一下官方封装好的RNN模型,展示模型输入输出的结果;然后再手撸一个RNN函数,来验证其结果是... w_times_x = torch.bmm(x.transpose(1, 2), w_ih_batch.transpose(1, 2)).transpose(1, 2).squeeze(-1) w_times_h = torch.bmm(h_prev.unsqueeze(2).transpose(1, 2), w_hh_batch.transpose(1, 2)...
针对算法工程师的快速入门
PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有正在使用的镜像,可以参考迁移外部镜像到镜像仓库将该部... 用户可以通过修改脚本中的 build_input_value 函数测试真实图片的推理效果),当看到如下结果时证明服务调用成功,OUTPUT__0 代表模型的分类结果。 Parse output OUTPUT__0{'OUTPUT__0': array([[ 1.6467931 , -3.385...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio Profiling随笔
查看调用的aclInit0函数,获取acl.json文件路径- 修改acl.json文件,添加Profiling相关配置2. AI任务相关性能数据... > Pytorch 框架侧数据的采集方法```with torch.autograd.profiler.profile(use_npu= True) as prof: for epoch in range(10): y_pred = model(x data) loss = loss_func(y_pred, y_data)...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
有关Embedding函数的使用请参照pytorch官网对此部分的解读,点击[☞☞☞](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html)了解详情。 最后我们来大致看看通过Embedding后会达到怎样的效果: 可以看出,“秃”和“头”在某个空间中离的比较近,说明这两个词的相关性较大。即Embedding不仅可以控制我们输入的维度,还可以从较高的维度去考虑一些词,那么会发现一些词之前存在某种关联。🍤🍤🍤------##...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
Python函数1. Python面向对象1. Python异常处理1. Python文件操作1. Python正则表达式1. .... 除此之外,还需要花费一些时间学习机器学习常用的库,比如Numpy(numpy.array的基本操作、Fancy Indexin... 比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks... 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: