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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
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... 最后通过我们训练的模型来判断一些图片的类别**(从网络上下载一些图片,判断它是猫是狗或是其他的类型【当然这个数据集只有10种类型,如上图所示的10种】) 下面我们就来一步步的介绍!!!【代码我分流程分部...
【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... 可使用grep lterator* Build.txt命令快速查找出的计算图文件名称,如ge proto 00005 Build.txt.4. 选取dump数据文件打开上述计算图文件,找出第一个graph中的name字段,即为dump文件存放目录名称。# 精度对比工...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
它们的维度都是1×4的,将它们放在一起构成一个3×4的输入张量,代码如下:```python import torchx = [ [1, 0, 1, 0], # Input 1 [0, 2, 0, 2], # Input 2 [1, 1, 1, 1] # Input 3 ]x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32)``` 我们来看看输入x的结果:```python## 输出结果tensor([[1., 0., 1., 0.], [0., 2., 0., 2.], [1., 1., 1., 1.]])```,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...
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... 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...
创建自定义模型
支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、PyTorch、ByteNN、PaddlePaddle、TensorFlow-LLM。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在一起,以及定义这些模型之间输入和输出张量的连接。模型组合用来封装包含多个模型的过程,例如“数据预处理 -> 推理 -> 后处理”。使用模型组合可以避免传输中间张量的开销,并减少发...
导入模型
机器学习平台支持用户从本地或者对象存储(TOS)将模型注册到【模型仓库】模块下,每个模型允许包含多个版本。 相关概念 模型管理(模型仓库) Tensor 配置 对象存储(TOS) 创建新模型 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中... PyTorch、XGBoost 等多种框架和版本。 上传文件 * 支持通过上传本地文件(即将上线)或者选择 TOS 中包含模型的目录。 必填 。 * 由于模型文件将上传至对象存储(TOS),请参考开通相关服务一键授予机器学习平台访问...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
以语言模型为例看一下参数和样本量的趋势。首先是 BERT,这是一种在 2018 年首次亮相的语言模型。BERT 基于 Transformer 架构,仅有 3.4 亿个模型参数。当时,这已经被认为是一项重大突破。然而随着时间的推移,语言模... 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...
针对算法工程师的快速入门
//查看配置预览信息,然后选择y。--------------------q) Quit config //退出配置界面。 配置完成后,可执行如下命令查看当前已存在的连接信息 rclone... 具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
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。- 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。- X2MindSpor... 并在可视化任务界面查看fully_train结果。- HPO任务可视化任务界面新增展示已搜索到的超参值。总的来说,MindStudio提供开发者在AI开发所需的一站式开发环境,支持`模型开发`、`应用开发`以及`算子开发`三个主流...
部署模型服务
GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 ... 因此该输入 Tensor 大小是 4.6875MB。而压缩后,输入 Tensor 大小仅仅是 jpeg string 的大小,大约是几十 KB。 完成上述操作后,您可以在 模型服务 列表查看已经部署的模型服务。 当模型服务的状态是 部署中,您可以将...
通过工作流串联训练与评测任务
该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设用户已在开发... [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])batch_size = 4classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
跟我一起继续往下看叭🍭🍭🍭