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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,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...
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发起 BytePS 分布式训练
BytePS 是一种自研的分布式训练通信框架,目前已经在GitHub上开源。主要特点如下: 同时支持 TF、PyTorch 以及 MXNet 三个计算框架。 高性能:对于通信密集型任务,性能显著超越同等条件下的 Horovod、PyTorch DDP。 目... 通过环境变量用户代码得知集群的信息以及当前实例对应的训练角色,从而完成对应角色的本职任务直到训练结束。训练之前,平台将等待所有实例之间的网络通畅。 训练过程中,任意实例失败(退出码非 0)则训练任务失败。 所...
【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。,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...
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...
任务管理
PyTorch Job 类型的任务。 前提条件已安装批量计算套件的 batch-queue-controller 和 batch-node-controller 组件。详细操作,请参见 安装组件。 已创建队列。详细操作,请参见 队列。 已准备容器镜像并获取镜像地址... 示例文件demo-batch-job.yaml代码如下所示,详细的 Job YAML 字段说明,请参见 创建任务。注意 MPI Job、PyTorch Job 类型的任务还需要依赖相关插件(Operator)。您可以自行在业务代码中部署相关 Operator,也可以在 容...
GPU推理服务性能优化之路
他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。: def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Li...
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...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
基本上不用写代码,无需复杂的编程算法经验,就可以完成我想要的任务啦。自动学习功能还包含图像分类、目标检测、预测分析、声音分类、文本分类等各种人工智能算法的落地应用(怎么样!!!这个是不是超好用滴,快去试试叭... 在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的canvas绘制...
