cnnpytorch代码
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?...
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。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
【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
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 源代码 上传训练代码。 选填 。 支持上传单个文件或目录并挂载到容器中的指定目录下(默认为 /root/code)。仅支持上传 10000 个文件、单文件在 100MB 内且总文件在 2GB 内,否则请用命令行工具发起训练。 当代码...
发起 BytePS 分布式训练
PyTorch DDP。 目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 BytePS,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。有如下几种训练角色:server:管理参数的存储和更新。 worker:执行训练任务。 scheduler:负责 server 和 worker 之间的通信。 任务提交后,机器学习平台将为用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知...
【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,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度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安全性有要求,客户之间的存储要进...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
`第三篇:`梳理VIT的代码,让大家对VIT有一个更加清晰的认识。大家遇到代码也不要有畏难情绪,对于不明白的地方我们大可以 调试看看输出的变化或者查阅文档,总之方法总比困难多!🌾🌾🌾那么下面我们就要开始... 通过上面代码的演示,不知大家有没有体会到Embedding可以控制输入维度的作用呢。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...
导入模型
PyTorch、XGBoost 等多种框架和版本。 上传文件 * 支持通过上传本地文件(即将上线)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...
功能总览
调试代码和模型开发的模块。开发机支持使用 WebIDE 在线开发,或通过 SSH 连接开发机远程开发,也提供了持久化的云盘存储服务和共享文件系统用于存储开发中的数据。开发机关机释放算力的同时还会保留用户之前的操作、下载的数据和配置环境,待用户下次开机后继续使用。具体的使用方法详见创建开发机。 自定义训练 机器学习平台的【自定义训练】模块为用户提供了灵活易用的机器学习训练环境。预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、ByteP...
针对算法工程师的快速入门
具体的原理和使用限制请参考训练代码如何访问 TOS。 准备镜像 平台支持的镜像来源一共有 3 种,这 3 种均可以在后文中介绍的【开发机】、【自定义训练】模块中使用。具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、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...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobile # 定义一个简单的深度学习模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Li...
