adam参数初始化pytorch
社区干货
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
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用场景。# 构建大模型... optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)# 定义训练循环def train(model, data_loader, criterion, optimizer): model.train() total_loss = 0.0 for batch in data_loader: ...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
#### step2:初始化权重矩阵 我们知道要拿输入x和权重矩阵$W_q$、$W_k$、$W_v$分别相乘得到$q$、$k$、$v$,而x的维度是3×4,为保证矩阵可乘,可设$W_q$、$W_k$、$W_v$的维度都为4×3,这样得到的$q$、$k$、$v$都... 有关Embedding函数的使用请参照pytorch官网对此部分的解读,点击[☞☞☞](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html)了解详情。 最后我们来大致看看通过Embedding后会达到怎样的效...
【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... 两者主要区别在于设置的缩放宽高参数不同。下面,我们看看基于MindStudio完成上述流程是怎么做的。使用MindStudio开...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
要求单机能容纳所有参数,难以训练超大模型。* **XDL**:国内开源的机器学习系统,自研 PS 系统,用 TF 作为训练引擎,并且内置了一些开箱即用的推荐模型。功能上可以实现大规模训练,但是这套系统开源支持较弱,使用在生产中有风险。* **Angel**:国内开源的机器学习系统,其特点是与大数据系统 Spark 紧密结合,使用 Spark 完成数据预处理与特征工程。自研 Parameter Server,内嵌 Pytorch 为训练引擎,可以训练超大模型。但是 Angel 的...
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要求单机能容纳所有参数,难以训练超大模型。* **XDL**:国内开源的机器学习系统,自研 PS 系统,用 TF 作为训练引擎,并且内置了一些开箱即用的推荐模型。功能上可以实现大规模训练,但是这套系统开源支持较弱,使用在生产中有风险。* **Angel**:国内开源的机器学习系统,其特点是与大数据系统 Spark 紧密结合,使用 Spark 完成数据预处理与特征工程。自研 Parameter Server,内嵌 Pytorch 为训练引擎,可以训练超大模型。但是 Angel 的...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在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,请严格关注虚拟... 初始化Anaconda。 source /root/anaconda3/bin/activateconda init执行conda -V命令,回显如下,表明Anaconda安装成功。 执行source ~/.bashrc命令,使配置文件生效。 创建一个名为“sd-xl”的虚拟环境,并指定该环境...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
首先会随机初始化一个Embedding表和Context表,然后我们会根据输入单词去查找两个表,并计算它们的点积,这个点击表示输入和上下文的相似程度,接着会根据这个相似程度来设计损失函数,最后根据损失不断的调整两个表。当... `batch_first=True`这个参数是定义我们输入的格式为(bs, T, input_size)的,pytorch文档中都解释的很详细,大家自己去看一下就好。至于这个`h_prev.unsqueeze(0)`这里加了第一个维度,这是由于RNN API的输入要求是三维...
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_... # 初始化模型和优化器 model = SimpleModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 假设我们有一个输入数据x和对应的目标y x = to...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
且相同配置参数下文生图时间间隔下降了0.4s。具体实现思路和伪代码如下(主要用于大家学习思路):一、**使用 OpenVINO 对输入进行预处理**:1. 在对Static Diffusion模型进行优化时,采用 OpenVINO 进行输入预处理... 修剪后的网络要使用修剪前的权重进行初始化。 在最后一步中,需要**重新训练**网络以加强剩余的神经元以增强修剪后网络的性能。* * *#### 3.1.1 神经元剪枝**神经元剪枝**是将某个/些神经元从网络中删除。这会...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(... Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python...
使用SDK进行数据导出
初始化python import wandbimport pandas as pdproject = "ci" 项目名称id = "run_20230714_bb4b99f4" run_idapi = wandb.TrackingApi() run = api.run(project=project, run_id=id)导出概览(超参数、指标)数据python >>> config = run.config>>> pd.DataFrame(config) init_conf is_cpu is_gpu lr ... optim update_nested.batch_sizes update_nested.epoch update_nested.schedule...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和CSP2_X这两种CSP结构,分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通过橙色的Focus操作,把长度和宽度方向的空间维度信息切片并堆叠至通道维度,长宽缩小为原... 而是重新初始化模型权重的话,那么它在大多数类别的性能上是不如迁移学习滴🌻🌻🌻所以这就告诉我们,哪怕是你用yolo解决完全不一样的图像域,人家原始的yolo是在自然图像上训练的,而现在我们要解决钢轨表面伤损的问题...
