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文章/答案/技术大牛

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深度学习那些事儿

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实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器

pytorch 量化模型实践优化

今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：

2023-10-19

3400

实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器

pytorch 量化模型实践优化

今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：

2023-10-19

4690

如何对Pytorch进行“深入”的DEBUG

pytorch debug prototype python3 symbols

我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。

2023-10-19

4660

一个Tensor的生命历程(Pytorch版)

pytorch size tensor void 函数

文中涉及到大量的Pytorch的C++源码，版本为1.4.0a，适合有一定Pytorch源码基础的童鞋观看，同时也涉及到一些python中的C/C++拓展的一些基础知识，其中每一段代码的第一行表明了该代码的文件位置。需要注意有些代码是自动生成的，原始工程中并没有，需要编译。

2023-10-19

2880

Pytorch源码编译简明指南

pytorch 编译工具脚本源码

最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。

2023-10-19

9850

Pytorch中多GPU训练指北

pytorch gpu 内存数据主机

在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。

2023-10-19

9550

Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用

c++pytorch windows 编译模型

填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch，当时因为时间关系没有去看，后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~

2023-10-19

4860

如何在Pytorch中正确设计并加载数据集

pytorch 函数设计数据索引

但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误，我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。

2023-10-19

2120

在NVIDIA Jetson TX2上源码编译并使用Pytorch

pytorch nvidia 编译系统源码

TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，我们完全可以在桌面端训练好模型，然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理，这样可以达到生产落地的效果。

2023-10-19

4260

利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测

c++pytorch 编译模型前端

本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用

2023-10-19

4210

Pytorch-0.4.1-cuda9.1-linux源码安装指南

linux pytorch torch 编译源码

在Pytorch-1.0即将到来之际，再来简单说说Pytorch最新版本的源码安装。

2023-10-19

2700

再次浅谈Pytorch中的显存利用问题(附完善显存跟踪代码)

pytorch class memory torch 模型

之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。在这篇文章中，我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况，分析出我们如何正确释放多余的显存。

2023-10-19

8150

如何在Pytorch中精细化利用显存

pytorch 变量模型内存优化

在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性，去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小，以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。

2023-10-19

2590

Pytorch拓展进阶(二)：Pytorch结合C++以及Cuda拓展

c++pytorch cell cuda tensor

之前的文章中：Pytorch拓展进阶(一)：Pytorch结合C以及Cuda语言。我们简单说明了如何简单利用C语言去拓展Pytorch并且利用编写底层的.cu语言。这篇文章我们说明如何利用C++和Cuda去拓展Pytorch，同样实现我们的自定义功能。

2023-10-19

5640

教你30分钟安装cuda环境下的torch(非Pytorch)

深度学习 pytorch cuda torch 框架

Pytorch我们都熟悉，是一个优秀的深度学习的运行库，但我们可能也知道Pytorch的前身torch。Torch也是一个优秀的深度学习库，运行语言是lua语言。既然我们有了Pytorch，为什么还要装torch呢？

2023-10-19

2780

AI部署以及工业落地学习之路

深度学习人工智能 pytorch tensorflow

最近在复盘今年上半年做的一些事情，不管是训练模型、部署模型搭建服务，还是写一些组件代码，零零散散是有一些产出。

2021-08-07

1.4K1

逃不过呀！不论是训练还是部署都会让你踩坑的Batch Normalization

tensorflow pytorch 深度学习

BN是2015年论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift提出的一种**数据归一化方法**。现在也是大多数神经网络结构的**标配**，我们可能已经**熟悉的不能再熟悉了**。

2021-08-07

2K0

浅谈深度学习的落地问题

opencv pytorch 深度学习人工智能图像识别

关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。

2018-10-15

1.4K0

win10下安装使用pytorch以及cuda9、cudnn7.0

pytorch anaconda ide http

平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G

2018-06-21

1.6K0

风格迁移中直方图匹配(Histogram Match)的作用-附pytorch直方图匹配代码

编程算法 pytorch python 深度学习

风格迁移是神经网络深度学习中比较重要且有趣的一个项目。如果不知道什么是风格迁移的请参考这篇文章：https://oldpan.me/archives/pytorch-neural-transfer。

2018-06-21

6.4K0

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