pytorch深度学习建模
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...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
数据建模:通过 TensorFlow、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...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
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。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 目前,人工智能与网络安全结合的案例逐渐增多。 在恶意软件防御场景中,可提取恶...
特惠活动
pytorch深度学习建模-优选内容
pytorch深度学习建模-相关内容
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...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3.8为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络...
发起 PyTorchDDP 分布式训练
模块创建一个训练任务时选择实例配置为 PyTorch DDP,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。PyTorch DDP 仅包含 worker 这一种角色用于训练模型,其中编号为 0 的 worker(worker0)额外承担保存 checkpoint 或日志的任务。 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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anacon...
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(...
边缘推理概述
深度学习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现... 用来加速深度学习模型的运行。TensorRT 可以将模型优化以获得更高的吞吐量和较低的延迟。特别适用于Jetson Nano 或 Xavier 这样的设备。 ONNX:是一个开放的模型格式,支持许多不同的深度学习框架,如 PyTorch、Tenso...
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...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使用。# 未来规划1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-WpdjTMUy-7MQAZiww1. Primu...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... Transformer 专为序列建模和转导任务而设计,因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图...
