如何自学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?p=9)总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的...
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...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker...
如何解决下载Pytorch速度慢且出现read timeout报错的问题
## 问题描述执行以下pytorch下载命令,无法顺利完成下载,且下载速度慢并且出现`Read Timeout`报错。```Bashpip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ```## 问题分析1. 国内地址下载国外网站资源出现下载速度慢或`Read Timeout`均属正常情况。2. 可通过代理或更换镜像源操作来避免或解决该问题。## 问题解决### 更换资源下载镜像源1. 执行以下命令。...
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GPU实例部署PyTorch
本文将介绍GPU实例部署PyTorch,从GPU驱动开始彻底解决版本不匹配问题。 实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评估工作流demo。该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL Turbo),该模型是Stability AI在Stable Diffusion基于SDXL 1.0的蒸馏(...
手写数字识别-Torch
手写数字识别-Torch 是一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 PyTorch 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 INPUT__0 FP32 1,28,28 NONE 输入说明: 本模型支持同时输入多张图像。输入的是一组灰度图...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker...
如何解决下载Pytorch速度慢且出现read timeout报错的问题
## 问题描述执行以下pytorch下载命令,无法顺利完成下载,且下载速度慢并且出现`Read Timeout`报错。```Bashpip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ```## 问题分析1. 国内地址下载国外网站资源出现下载速度慢或`Read Timeout`均属正常情况。2. 可通过代理或更换镜像源操作来避免或解决该问题。## 问题解决### 更换资源下载镜像源1. 执行以下命令。...
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...
部署模型服务
本文描述了如何通过边缘智能控制台部署模型服务。您可以在一体机上部署边缘智能的官方模型、您创建的自定义模型。 背景信息不同框架的模型对一体机指令集架构、协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU ...
