U-NET的pytorch实现
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... ure=%2Fb69OdLvrOLXxVZZhBdrXEt5AI4%3D) 注意:这个数据集不需另外要从网页下载,程序中可以调整代码参数进行下载------------ 我们先来了解一下我们需要进行的工作及实现的功能:**我们首...
【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
将unet_hw960_bs1.air模型转为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型,此处模型转换需要用到ATC工具。昇腾张量编译器(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)是昇腾CANN架构体系下的模型转换工具,它可以将开源框架的网络模型或Ascend IR定义的单算子描述文件(json格式)转换为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型。模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,可以脱离设备完成模型的预处理。[ATC参数概览](htt...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,全球各国都在借助新技术推动制造业升级,从工业2.0自动化开始兴起,到工业3.0信息化普及,如今正迈向工业4.0智能化。借助IoT、工业大数据、人工智能等先进技术实现从低端劳动... 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处理器的推理环境,将该模...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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... (https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6e41bdbdac9f49b69a3d540da52e5855~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)我们评估了单机 8 卡,到 256 块 GPU 的扩展能力。分别使用 TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 实现...
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U-NET的pytorch实现-优选内容
U-NET的pytorch实现-相关内容
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...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
有效实现潮汐资源调度,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...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
有效实现潮汐资源调度,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...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
有效实现潮汐资源调度,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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185260&x-signature=lrrWAg1V70Pod7JNCqR4oZAAZCo%3D)我们评估了单机 8 卡,到 256 块 GPU 的扩展能力。分别使用 TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 实现了当前主流的 CV 和 NLP 模...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果,用户可以直接上传手机相册里的图片,也可以现场拍摄图片,就能获得所有目标检测和视觉测量的结果啦。如果感觉挺有意思,跟我一起继续往下看叭🍭🍭🍭