图神经网络代码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...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 在代码中调用acllnit(“./acl.json”)acl.json的文件内容如下:2. 运行推理应用,生成dump数据、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...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别... 底层是腾讯的优图实验室针对手机移动端的高性能神经网络前向计算框架,叫做NCNN。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+...
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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...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实... 下载官方示例代码。git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 依次执行以下命令,安装相应的依赖包。 cd /root/ChatGLM2-6B 工作目录切换到示例代码的路径pip install -r requirements.txt 安装ChatGL...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别... 底层是腾讯的优图实验室针对手机移动端的高性能神经网络前向计算框架,叫做NCNN。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+...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 源代码 上传训练代码。 选填 。 支持上传单个文件或目录并挂载到容器中的指定目录下(默认为 /root/code)。仅支持上传 10000 个文件、单文件在 100MB 内且总文件在 2GB 内,否则请用命令行工具发起训练。 当代码...
GPU-部署Baichuan大语言模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Pytho... 启动示例代码中的“web_demo.py”。streamlit run web_demo.py回显如下,表示启动成功。 浏览器访问URL链接(http://<公网IP>:8501/)打开demo页面。如下图,打开后即可看到一个聊天机器人,可以完成多轮对话、数理逻辑...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Trans... 日常工作中的写代码,框架搭建,异常查找等,大模型都可以帮助我们节省很多的时间,相当于你可以拥有更多的时间来做更多的事情。并且大模型的迭代升级,使其功能强大,还可以与它进行聊天,你可以给他设定所扮演的角色,...
通过工作流串联训练与评测任务
该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设用户已在开发机或本地电脑内编写好模型的训练与评估代码。如下是一个在CIFAR数据集中进行图像分类的模型训练与评估代码例子,用于下文功能演示。 python import argparseimport torchimport torchvisionimport torchvision.transf...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规... 建筑运维知识图谱的自动构建、NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、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...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的P... 如下图所示。cd Llama-2-7b-hflf -F 执行如下命令,将模型目录Llama-2-7b-hf整体移动到llama.cpp下的models目录。mv Llama-2-7b-hf llama.cpp/models/ 步骤三:使用Llama.cpp量化Llama2-7B模型在llama.cpp的主目录下...
