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自从我用了pytorch

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文

致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面   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...

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

# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,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。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

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 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:...

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自从我用了pytorch-优选内容

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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
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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
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自从我用了pytorch-相关内容

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

比如最常用的三种神经网络结构:- 前馈神经网络- 卷积神经网络- 循环神经网络  随着技术的演进,注意力机制开始在各个领域中大放异彩。它相比于循环神经网络而言,更好的解决了长程依赖问题。而现在如火如荼的Transformer模型也是在注意力机制的基础上发展而来的。  与此同时,一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,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...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需库:```bashpip install torch transformers```2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification```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_nam...

AI安全技术总结与展望| 社区征文

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...

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三掌柜的2023年国产AI体验之路|社区征文

这个文件主要用于调用相关接口参数配置,如下所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3c205e679e23447ab167e37bdc16e53e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703647&x-signature=gg9E0LxOm0HsRNTioHEDFaHcLNs%3D)然后在Vue项目下的 model 文件夹中创建一个名为 ControlNetModel.ts 的文件,这个文件主要用于添加 ControlNet 组件。![picture.image](ht...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

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 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...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

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绘制预测框,就做成了一款安卓的手机应用。# ending看到这里也许小伙伴们会问,既然是针对表面缺陷,为什么不用超声波或者激光扫描呢?这样会更准啊🧐🧐🧐准是准了,但是它贵呀!激光要做精度的话,能做的10w+一台,而工业摄...

万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文

我们在来看看输出结果,此时每个词就是一个4维向量:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/848b939520554ef09cd74e0d8d552893~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703709&x-signature=wy6y596Omu3R07iLpWMddyD7z5s%3D)​  通过上面代码的演示,不知大家有没有体会到Embedding可以控制输入维度的作用呢。有关Embedding函数的使用请参照pytorch官网对此部...

技术人 2023 年终总结,大模型对小城市程序猿的深远影响 |社区征文

# 序Hello,大家好啊,这里是百里,一个学习中的程序猿。想必大家都写过类似的作文。在某某年某一天,我从睡梦中醒来,机器人帮我做什么什么,我说打开窗帘,打开电视,自动打开。原本以为只是存在幻想中或者梦中的故事,随着AI的进步,仿佛这都已经逐步实现了。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/730569803bf34a78b99ac9365fa1f9a3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,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。值得一提的是,该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合并数据、提高读取性能。猛犸湖的底座是基于强化版的 Iceberg 元数据,元数据支持版本管理、...

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