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社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
(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模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框架下ResNet系列和BiT系列的模型)。## 调试调优> Profiling性能分析- Profiling支持集群场景性能数据展示(Analysis Summary界面新增集群场景解析结果、新增Cluster Iteration Analysis和Data Preparation界面)。...
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... 要使用pytorch来完成目标检测和跟踪,需要开发者依次完成以下步骤:一、 数据准备,主要按照模型训练要求进行数据预处理,其中一般有标签文件,图像文件,记录噪声和其它不重要内容。二、 搭建网络模型。这里首先要确...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
大数据和人工智能得到迅猛发展,并持续赋能各行各业。其中,AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、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...
特惠活动
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探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185240&x-signature=dGDyQcbvq2ZmQrIX40rrRncbezQ%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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 等角色,容错和弹性调...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
数据采集:通过爬虫、接口、API 等方式,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(...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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 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战。#### 存储侧存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:- 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大家有所帮助,特别是处于迷... (https://wizardforcel.gitbooks.io/a-byte-of-python/content/)和[Python官方教程](https://docs.python.org/3/tutorial/index.html),前者比较适合完全零基础的同学,后者更适合具有了一定基础的初学者。之所以推荐...
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... 下载并安装CUDA工具包 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.runsudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run配置环境变量 vim ~/.bashrce...
模型的性能评估及优化
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置... 随输入数据的 Batch Size 的变化,从而获得模型推理的最佳 Batch Size。 一条折线代表一种计算规格。 支持折线图和表格两种展示形式,前者支持用户按需勾选不同的计算规格查看对应的结果,后者支持按照不同维度做排序...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
算法同学基本都在使用PyTorch框架来进行模型训练。下图是基于PyTorch框架进行模型训练时的代码基本流程: **第1步** :从pytorch dataloader中将本step训练过程中需要的数据拉出来。 **第...
VirtualBox制作ubuntu14镜像
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题。 关于实验级别:初级 相关产品:云服务器镜像,TOS桶 受众:通用 操作系统:Windouws10 软件版本:VirtualBox6.1 操作步骤步骤一:安装VirtualBox下载安装包https://www.virtualbox.org/ 选择Downloa...
