多网络并发pytorch
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
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?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...
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
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,... 并需要能够动态调整并发和容器大小。1. 支持复杂数据源和数据调度需求:支持多种类型数据源和数据类型的混合训练,如 HDFS、Kafka 等批式流式数据源,Text、PB、Parquet 等数据类型。目前 Primus 流批一体训练框架...
【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...
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【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...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
从多个渠道获取用户行为、商品属性、评价反馈等多维度的数据,并进行清洗、整合、标准化等预处理。- 数据分析:通过 Spark、Hadoop 等分布式计算框架,对海量数据进行实时或离线的分析处理,提取用户画像、商品特征、评价情感等有价值的信息,并进行可视化展示。- 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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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,... 并需要能够动态调整并发和容器大小。5. 支持复杂数据源和数据调度需求:支持多种类型数据源和数据类型的混合训练,如 HDFS、Kafka 等批式流式数据源,Text、PB、Parquet 等数据类型。目前 Primus 流批一体训练框架...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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,... 并需要能够动态调整并发和容器大小。5. 支持复杂数据源和数据调度需求:支持多种类型数据源和数据类型的混合训练,如 HDFS、Kafka 等批式流式数据源,Text、PB、Parquet 等数据类型。目前 Primus 流批一体训练框...
GPU推理服务性能优化之路
即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。其中TensorRT所做的工作主要在两个时期,一个是网络构建期,另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模...
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... 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 。 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规... NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围...
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...
