如何修改Pytorch scripted_model 模型

如何修改Pytorch scripted_model 模型 源码 本文演示了如何修改Pytorch scripted_model 结构,需求背景 某些AI加速卡的推理软件栈会对模型做图优化,一些模型的图匹配策略不完善,导致编译失败方案一是等待厂家解决,方案二是自己修改图结构,向厂家支持的结构靠拢 源码 import sysimport osimport torch max_seq_length=384...

大语言模型LLM分布式训练:PyTorch下的分布式训练(LLM系列06)

文章目录 大语言模型LLM分布式训练:PyTorch下的分布式训练(LLM系列06)一、引言二、PyTorch分布式训练基础三、PyTorch中实现数据并行训练四、优化分布式训练性能 大语言模型LLM分布式训练:PyTorch下的分布式训练(LLM系列06) 一、引言 1.1 分布式训练的重要性与PyTorch的分布式支持概览 在处理大数据集时,分布式训练通过将计算任务分散到多个GPU或节点上执行,极大地...

Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample

Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample 网络结构训练ConvTranspose2d的权值用上面生成的权值验证 本文介绍了Pytorch如何用ConvTranspose2d算子等价替代Upsample算子。 背景介绍: 某些AI加速卡上Upsample算子的性能不够高,是否能用别的算子临时替代呢可以手动推断出ConvTranspose2d 的权值,使其与Upsample等价算子也...

基于pytorch使用LSTM实现文本匹配任务

本文学习纪录 PyTorch深度学习项目实战100例 使用LSTM来实现文本匹配任务 使用LSTM(Long Short-Term Memory)网络来实现文本匹配任务是自然语言处理(NLP)中的一个常见应用。文本匹配任务的目标是确定两个文本段落是否在某种程度上相似或相关,例如在问答系统、文档检索、相似问题匹配等场景中非常有用。 模型构建 输入层:两个独立的输入,分别对应两个文本序列。 LSTM层:为每个...

pytorch自定义数据集分类resnet18

  import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义数据集的根目录和预处理的转换data_dir = '../data' # 数据集的根目录 transform = transforms.Comp...

torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用

文章目录 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 在大型语言模型(LLM)中,PyTorch和TensorFlow这两个深度学习框架起着至关重要的作用。它们为构建、训练和部署LLM提供了必要的工具和基础设施。 首先,PyTorch和TensorFlow都提供了高级的API和工具,使得研究人员和开发人员能够更容易地构建复杂的神经...

torchvision.transform常用函数

torchvision.transform模块提供了一些常用的图像转换操作,用于对图像进行预处理和增强。以下是一些常见的操作及其示例: #先读取图像from PIL import Image image = Image.open('image.jpg') Resize:调整图像大小 from torchvision import transforms transform = transforms.Res...

PyTorch概述(四)---DataLoader

torch.utils.data.DataLoader是PyTorch数据加载工具的核心;表示一个Python可迭代数据集; DataLoader支持的数据集类型 map-style 和 iterable-style 的数据集;可定制的数据加载顺序;自动批量数据集;单进程和多进程数据加载;自动内存固定; DataLoader构造函数 DataLoader(dataset, batch_size=1, shu...

Pytorch关于CIFAR-10测试完整代码

  #_*_ coding:utf-8 _*_# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import Conv2d,MaxPool2d,Linear,Sequenti...

PyTorch中Tensor(张量)数据结构内部观察

上图中是一个张量embeds,打开其内部存储空间,我们可以看到内部的构成。在PyTorch中,Tensor 具有许多属性和方法。以下是其中一些关键的属性和方法: 属性: H: 在标准的PyTorch API中并没有直接表示为 .H 的属性,但在数学或某些库(如NumPy)中,.H 通常代表共轭转置(Conjugate Transpose),也称为Hermitian conjugate。在处理复数张量时,如...
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2024-02-28 07:42:45 1709077365