u-net网络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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185302&x-signature=%2FuggyHA6M%2BawKlO1tuVMMJtsm%2FE%3D) 我们可以根据上图来搭建网络模型,如下:```python#3、搭建神经网络class Net(nn.Module): def __init__...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
华为已经在昇腾社区发布了面向智能制造场景的mxManufacture SDK和mxVision SDK,聚焦于工业质检场景,能够以很少的代码量、甚至于零代码完成制造行业AI应用开发。## []()1.1.2 作业目的本作业使用工业质检场景中的模拟数据集,采用MindSpore深度学习框架构建U-Net网络,在华为云平台的ModelArts上创建基于昇腾910处理器的训练环境,启动训练并得到图像分割的模型;之后在华为云平台的ECS弹性云服务器上创建基于昇腾310处理器的推理...
【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
# 前情说明本作业基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。# 基于ECS(Ascend310)的U-Net网络的图像分割## 1. U-Net网络介绍:U-Net模型基于二维图像分割。在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中,U-Net获得了许多最佳奖项。论文中提出了一种用于医学图像分割的网络模型和数据增强方法,有效利用标注数据来解决医学领域标注数据不足的问题。U型网络结构...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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 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...
特惠活动
u-net网络pytorch-优选内容
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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
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 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...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012442&x-signature=UfPCFzbpdYkGn2AxqoKs4aEiWy8%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... 数据获取困难:可以通过使用网络爬虫、API 接口、公开数据集等方式来获取数据。此外,还可以与合作伙伴或数据供应商合作获取数据。数据质量差异:可以使用数据质量评估方法,如统计分析、数据可视化等,针对数据质量问...
社区容器服务发现及负载均衡
# 前言**得物社区**在**云原生**这方面走得比较快,所有 Go 服务都运行在 K8S 集群,已用上 Istio。后面进行了 Dubbo-go 改造,实现了传统微服务和新兴 ServiceMesh 一键切换。**K8S**虽好,但也会带来额外的复杂度,特别是两套一起使用时。*让我们通过今天的文章深入其中,了解技术细节,直击问题本源。***一、K8S 原生流量**讲 Istio 前,需先了解一下**原生 K8S** 技术细节。## 服务发现![picture.image](https://p3-...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
GPU利用率得到极大提高。 此外,对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目:加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了T...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
GPU利用率得到极大提高。 此外,对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
GPU利用率得到极大提高。 此外,对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b && \ rm -f Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorchR... "/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion" ]#默认监听7860端口```> 注:如果在构建镜像过程中遇到网络问题,可以扫描文章末尾的二维码联系我们。我们使用火山引擎[持续交付 CP](https://www.volceng...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 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... untu 22.04 LTS 64位。 网络:需要绑定公网IP,操作详情可查看绑定公网IP。 为目标实例安装Docker,详细操作请参见搭建Docker。说明 请确保Docker版本不低于19.03,且DOCKER_BUILDKIT=1。 步骤二:部署SDXL-Turbo模型...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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 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...
