unet的pytorch实现
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... 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...
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... 使用pytorch搭建这样一个高性能的模型,可以极大的提升实时的检测和跟踪的精准性,pytorch本身也有很多内置的网络参数,用户可以控制参数,调整模型以获得最佳的识别效果,用pytorch实现目标检测和跟踪可以使算法的效果...
【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...
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...
特惠活动
unet的pytorch实现-优选内容
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【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
将unet_hw960_bs1.air模型转为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型,此处模型转换需要用到ATC工具。昇腾张量编译器(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)是昇腾CANN架构体系下的模型转换工具,它可以将开源框架的网络模型或Ascend IR定义的单算子描述文件(json格式)转换为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型。模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,可以脱离设备完成模型的预处理。[ATC参数概览](htt...
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...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- 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。- ... 令用户实现业务对接。- Plugin表示业务流程的基础模块,通过Element的串接构建Stream。Buffer内部挂载解码后的视频/图像数据,是Element间传递的数据结构,也可挂载元数据(Metadata),存放结构化数据 (如目标检测结果...
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...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 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...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,全球各国都在借助新技术推动制造业升级,从工业2.0自动化开始兴起,到工业3.0信息化普及,如今正迈向工业4.0智能化。借助IoT、工业大数据、人工智能等先进技术实现从低端劳动... UNet++是U-Net的增强版本,使用了新的跨层链接方式和深层监督,可以用于语义分割和实例分割。![image.png]()[UNet++ 论文 ]: Z. Zhou, M. M. R. Siddiquee, N. Tajbakhsh and J. Liang, “UNet++: Redesigning S...
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...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
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,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型... 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...
