CNNpytorch实现
社区干货
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...
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... 我们先来了解一下我们需要进行的工作及实现的功能:**我们首先需要下载数据集,然后通过数据来训练模型,并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训练好的模型。最后通过我们训练的模型来判断一些图片的类别**(从...
【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模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
特惠活动
CNNpytorch实现-优选内容
CNNpytorch实现-相关内容
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 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... 这些算子的性能往往比好的开源实现有非常明显的提升。在通信上:我们开源了 BytePS 的通信框架。BytePS 同时利用了 CPU 和 GPU 两种异构资源来加速通信,在对拓扑的探测上做了细致和智能的优化,并且支持异步和同步...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语...
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... 从而实现高性能的模型推理。 不同版本的镜像包含的 Triton Inference Server 版本不同,对应支持模型框架的版本也不相同,用户需要按需选择镜像版本。 版本 支持的框架版本 tritonserver:22.08 TensorFlow1.15 / 2.9...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
预处理后的数据首先通过卷积神经网络(CNN)进行特征提取。CNN 有助于捕获时间序列数据中的局部特征和模式。我们采用了 Top-k 策略来选择最具信息的节点。这是通过基于某些特征的重要性得分来实现的,通常选择前 k 个最重要的节点。选择的节点被构建成一个图结构,其中节点代表脑电数据中的特征,边表示节点之间的关系。接下来,我们使用 GCN 来进行深度特征提取。最后引入了 CBAM 注意力机制,用于根据特征图的重要性来加权 GCN 提取的...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
目标检测还是语义分割的榜单前几名基本都是用VIT实现的!!!朋友,相信你点进来了也是了解了VIT的强大,想一睹VIT的风采。🌼🌼🌼正如我的标题所说,作为一名CV程序员,没有接触过NLP(自然语言处理)的内容,这给理解VIT带来... 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...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
而要实现真正的人工智能,就必须能够实现认知智能,所以研究和学习自然语言处理技术就显得至关重要。 自然语言处理是计算机科学、信息工程、人工智能、语言学这几个学科的交叉学科,是通过计算机来解决人类自然语... 卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
建议同学可以阅读或者动手实现模型代码。大家对上述问题不是很清晰的话,如果反响热烈,后续也会通过系列专栏的形式来讲解这一部分。# 3. 第三阶段:深度学习理论与实战 学习完机器学习基本理论后,就需要进一步学... 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,...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...
