深度学习强化pytorch
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...
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...
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...
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深度学习强化pytorch-优选内容
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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的canvas绘制...
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(...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
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... 提高单训练器的吞吐。 ## 部署情况Primus 支撑了字节跳动内部“推荐”“广告”“搜索”等场景,如头条推荐、抖音视频推荐、穿山甲广告、千川图文广告、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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、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... 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...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
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AI框架后,... 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,我相信未来围绕NLP技术的AI应用将更能提升技术赋能业务的目标的实现。
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... 导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenCl...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制将提取到的特征向量进行强化重构,得到更进一步的特征向量;特征分类...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
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,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
