系列背景 由于EasyNVR的受众越来越多，时长会遇到很对类似的问题咨询，之前虽然有写过很多的博文进行技术的或者使用问题的解答，随着客户询问的增多，我发现，要想然客户了解问题和解决问题，往往引导和给一个思路比直接给与支持和回答更有效果...因此在后续的博文中我将不间断的更新Easy系列相关问题的自我排查和解决思路和方法。帮助大家解决问题的同时更加了解软件。 问题：EasyNVR显示设备不在线怎么办？ ?...问题分析： 首先，自我将这个问题剖析一下，设备显示不在线可能导致的原因， 从摄像机到软件显示大致分为三个部分： 摄像机，网络传输，软件接收处理 设备端排查 实际操作过程中，我们 先从源头设备入手开始排查...或者根据rtsp规则配置子码流播放校验确认一下，大部分摄像机主码流为265编码，子码流一般都是264编码，接入子码流，对设备的使用，其他系统的视频直播均无影响。...EayNVR排查 摄像机，视频流，网络都没有问题，我们可以 从EasyNVR来进行排查， EasyNVR在设备接入的配置页面中存在传输协议选项 ? 软件支持TCP、UDP和组播。
Pytorch会給我们提供现有网络模型的实现，包含在torchvision.models中，今天来探究Pytorch中现有网络模型的使用及修改，以经典的VGG网络模型为例。...春恋慕 import torchvision from torch import nn #加载预训练好的vgg16网络模型 vgg16_true=torchvision.models.vgg16(pretrained...=True) #加载未经训练的vgg16网络模型 vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False) train_data=torchvision.datasets.CIFAR10...Dropout(p=0.5, inplace=False) (6): Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True) ) ) 以上就是对pytorch...中经典网络模型的加载和修改，很多时候，我们会使用一个经典网络作为自己的基础网络，然后根据我们的需求来修改网络以取得更好的效果。
因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。 本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。...只有这样不断的通过可视化诊断你的模型，不断的对症下药，才能训练出一个较满意的模型。 为什么写此教程 前几年一直在用 Caffe 和 MatConvNet，近期转 PyTorch。...本教程适用读者： 想熟悉 PyTorch 使用的朋友； 想采用 PyTorch 进行模型训练的朋友； 正采用 PyTorch，但无有效机制去诊断模型的朋友； 干货直达： 1.6 transforms 的二十二个方法...为什么都在用呢？ 2.1.3 nn.Sequetial torch.nn.Sequential 其实就是 Sequential 容器，该容器将一系列操作按先后顺序给包起来，方便重复使用。...其中基本组件可从 torch.nn 中获取，或者从 torch.nn.functional 中获取，同时为了方便重复使用组件，可以使用 Sequential 容器将一系列组件包起来，最后在 forward
作者 | William Falcon 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 这篇文章回答了有关使用PyTorch时为什么需要Lightning的最常见问题。...PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的 PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生创建的。 Lightning来自我的博士学位。...首先，在PyTorch中定义模型 ? 该模型定义了计算图，以将MNIST图像作为输入，并将其转换为10至9位数字的概率分布。 ?...这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule，例如预测 ? 或将其用作预训练模型 ? 数据 在本教程中，使用MNIST。 ?...即使模型很简单，也不会一开始就做更高级的事情 这是PyTorch和Lightning的验证和训练循环 ? 这就是Lightning的美。它抽象化样板（不在盒子中的东西），但其他所有内容保持不变。
根据准备好的模型，我可以添加量化本身，依据PyTorch 教程执行很简单。...在 Jupyter中你可以非常容易地使用 ?? model.resblock1来检查。但是这没问题，没有拼写错误。 这就是 PyTorch 最佳实践的用武之地。...当我们调用一个方法时，它通常不在 __dict__ 中（其实也可以，但改动会比较复杂）。...这意味着，当我们调用模块时，我们使用了新的forward 但是得到了原作者的__init__ 准备的__dict__ 和后续的训练，而没有我们修改过的 __init__ 添加的新属性add。...所以简而言之，这就是为什么在 Python 中序列化 PyTorch 模块或通常意义上的对象是危险的: 你很容易就会得到数据属性和代码不同步的结果。
虽然这世上已经有了神器Keras，能用几条语句就轻松组建一个神经网络，但一想到它是站在Tensorflow的肩膀上，就让人不禁想起江湖中的那句传说： PyTorch 真香！...那么为什么不做一个PyTorch上的Keras呢？ 来自Facebook的Willian Falcon小哥决定一试，他搞了个包装器，把PyTorch中的各种通用配置全部包装在一起。...在这张图中，灰色部分代表Lightning能自动完成的部分，而蓝色的部分则能够根据使用者的需求，被定义成任意底层模型，可以是你自己的新模型，也可以是预训练模型，fast.ai架构等等。...__init__() # not the best model......(model) 只要确保它的正确执行，只需一个Trainer，计算集群（SLURM），Debug，分布式训练就通通不在话下了。
ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构，不仅超越了基于 Transformer 的模型（如 Swin），而且可以随着数据量的增加而扩展！今天我们使用Pytorch来对其进行复现。...下面我们将从一个经典的 BottleNeck 块开始，并使用pytorch逐个实现论文中说到的每个更改。...ResNet 也有所谓的 stem，这是模型中对输入图像进行大量下采样的第一层。...作者指出，这类似于 Transformers 模型，其中多头自我注意 (MSA) 在 MLP 层之前完成。...PyTorch 的GELU 是 在 nn.GELU。 2、更少的激活函数 残差块有三个激活函数。而在Transformer块中，只有一个激活函数，即MLP块中的激活函数。
上一节中我们介绍了怎样定义PyTorch的模型，其中给出的示例都是用torch.nn中的层来完成的。这种定义方式易于理解，在实际场景下不一定利于使用。...当模型的深度非常大时候，使用Sequential定义模型结构需要向其中添加几百行代码，使用起来不甚方便。 参考 深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。...U-Net模型结构如下图所示，通过残差连接结构解决了模型学习中的退化问题，使得神经网络的深度能够不断扩展。 U-Net模型块分析 结合上图，不难发现U-Net模型具有非常好的对称性。...U-Net模型块实现 在使用PyTorch实现U-Net模型时，我们不必把每一层按序排列显式写出，这样太麻烦且不宜读，一种比较好的方法是先定义好模型块，再定义模型块之间的连接顺序和计算方式。...下面给出U-Net中模型块的PyTorch 实现： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class DoubleConv
自定义数据集 PyTorch提供了许多内置的数据集（比如MNIST、CIFAR-10等），但如果你的数据集不在内置列表中，或者需要进行一些特殊的预处理操作（比如数据增强），那么你需要自己构建一个数据集。...在实际应用中，还可以在getitem方法中进行一些预处理操作，比如图像增强、数据归一化等。 模型定义与调试 在PyTorch中，可以使用nn模块来定义神经网络模型。...可以看到，PyTorch的模型定义非常简单和直观。 在实际应用中，我们还需要对模型进行调试和优化。...模型训练与优化 在PyTorch中，可以使用nn模块中的优化器来优化模型参数，比如随机梯度下降（SGD）、Adam等。...模型部署与推理 除了训练和调试模型之外，PyTorch还提供了许多高级的工具和技术来帮助我们将模型部署到实际环境中，并实现高效的推理过程。
作为一名数据科学家，我决定制作一个模型来帮助我使用 GPT2 生成这些标题。...我将使用 Transformers 库进行预处理和模型构建，然后我将使用 PyTorch Lightning 微调模型。 安装Transformers 使用以下命令安装 Transformers。...我建议在 Kaggle 而不是本地机器运行这个 notebook，因为 Kaggle 已经在环境中安装了大部分依赖项。Pytorch Lightning 将用作包装类以加快模型构建。...它的大小为 3 GB，这就是为什么我建议使用像 Kaggle 这样的远程笔记本。...在以下部分中，我们将微调模型以生成更好的文本。 下面我们要自定义一个数据集，它将创建标记化的标题并将其发送到数据集。
在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁？ 本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...SwAV是计算机视觉中自我监督学习的最新方法。 DeepSpeech2是最先进的语音方法。 图像GPT是最先进的视觉方法。 Transformer 是NLP的最新方法。...使用Sharded为代码添加代码的最简单方法是将模型转换为PyTorch Lightning（这只是一个简单的重构）。...使用分布式模式 ? 通过使用这些优化方法中的任何一种，可以通过多种方法来压缩分布式训练中的最大效率。 好消息是，所有这些模式都可在PyTorch Lightning中使用，而零代码更改则可用。
模型训练与优化阶段：接下来，就进入了精雕细琢的阶段。我们使用不同的“工具”和“技艺”——算法，来逐步调整模型中的各种参数。...Python和PyTorch库） 下面是一个使用PyTorch实现的简单神经网络，用于解决与上述相同的房价预测问题。...代码示例（使用PyTorch）: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 假设一个简单的线性回归模型 class...代码示例（在PyTorch优化器中使用L2正则化）: # 定义模型、损失函数和优化器（包含L2正则化） model = LinearRegressionModel(input_dim, output_dim...代码示例（在PyTorch模型中使用批量归一化）: # 定义包含批量归一化的模型 class NormalizedModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim
PyTorch Torch.jit 模块PyTorch Torch.jit 模块是 PyTorch 深度学习框架中的一个重要模块。...该模块提供了一组工具和功能，用于将 PyTorch 模型编译为可在不同环境中执行的优化计算图。...Torch.jit 模块的主要目标是提高 PyTorch 模型的性能和可移植性。它允许用户在使用 PyTorch 进行模型训练和推理之后，将模型导出为优化过的计算图。...使用 ScriptModule 可以将 PyTorch 模型导出为可在其他环境中执行的文件，而不需要依赖 Python 环境。...通过使用 Torch.jit 模块的类和方法，包括 ScriptModule、Tracing 和 TorchScript，开发人员可以将模型导出为可在其他环境中执行的形式，从而提高模型的性能和可移植性。
请注意，这是在不在内存中创建一个充满零的张量的情况下完成的（这将是低效的）。...通过使用 PyTorch 中的线性层（也使用 Kaiming 初始化），我们在本章中一直在构建的模型可以这样编写： class Model(nn.Module): def __init__(self...问卷调查 PyTorch 中的 hook 是什么？ CAM 使用哪个层的输出？ 为什么 CAM 需要一个 hook？...为什么我们在获取激活之前要调用eval？为什么我们要使用no_grad？ 使用torch.einsum来计算模型主体最后激活的每个位置的“狗”或“猫”得分。...PIL 使用HWC轴顺序，我们不能在 PyTorch 中使用，因此需要这个permute。 这就是我们模型的数据所需的全部内容。现在我们需要模型本身！
希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强大的目标检测模型，同时可以方便的将模型应用到自己的数据集里。完整的源代码准备在文章结束后考虑发布在github上。...准备的目录： 目标检测-基于Pytorch实现Yolov3（1）- 搭建模型 （model.py，最容易的部分，所以第一篇写这个） 目标检测-基于Pytorch实现Yolov3（2）- 数据预处理及数据加载...，难度也是5部分里最大的) 目标检测-基于Pytorch实现Yolov3（4）- 模型训练 (train.py，前面重要的3部分都做完了，这部分就是写完代码喝茶看曲线的时间) 目标检测-基于Pytorch...原keras实现是卷积层加了L2正则化预防过拟合，Pytorch是把这个操作放到了Optimizer中，所以将在第三部分讲解。...有人可能会问，为什么要这种堆叠方式，其实我自己也觉得模型没什么特别的地方，自己根据新的需求定义网络结构完全可以，但是要注意模型深度增加时如何保证收敛，如何加速模型训练，同时输出特征的分辨率要计算好。
1. torch.nn 总览 ---- PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。...为什么要这么做呢？ 你可能会疑惑为什么需要这两个功能如此相近的模块，其实这么设计是有其原因的。...而构建模型又有“定义单独的网络层”和“把它们拼在一起”两步。 2. torch.nn.Module ---- torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。...定义单独的网络层在 __init__ 函数中实现，把定义好的网络层拼接在一起在 forward 函数中实现。...，模型还是需要 __init__ 和 forward 函数。
Onw Latent自监督模型的论文和结构 自监督SOTA框架 | BYOL(优雅而简洁) | 2020 现在我们看看如何用pytorch来实现这个结构，并且在学习的过程中加深对论文的理解。...github：https://github.com/lucidrains/byol-pytorch 【前沿】：这个代码我没有实际跑过，毕竟我只是一个没有GPU的小可怜。...主要模型代码 class BYOL(nn.Module): def __init__( self, net, image_size,...在target network中推理的内容，都不需要记录梯度，因为target network是根据online network的参数更新的 如果self.use_momentum=False,那么就不使用论文中的更新...这里因为我对自监督的体系没有完整的阅读论文，只是最先看了这个BYOL，所以我无法说明这个predictor为什么存在。
PyTorch ? 首先，我们需要介绍一些基本概念。 在深度学习中，张量无处不在。嗯，谷歌的框架被称为TensorFlow是有原因的，那到底什么是张量? ? 张量 ?...模型 ? 在PyTorch中，model由一个常规的Python类表示，该类继承自Module类。 它需要实现的最基本的方法是: __init__(self)定义了组成模型的两个参数:a和b。...我们为什么要关心这个?通过这样做，我们可以使用模型的parameters()方法来检索所有模型参数的迭代器，甚至是那些嵌套模型的参数，我们可以使用它们来提供我们的优化器(而不是自己构建参数列表!)...其唯一目的是将模型设置为训练模式。为什么这很重要?有些模型可能使用Dropout机制，在训练和评估阶段有不同的行为。 ? 嵌套模型 ? 在我们的模型中，我们手动创建了两个参数来执行线性回归。...你还可以添加新的线性属性，即使在前向传递中根本不使用它们，它们仍然会在parameters()下列出。 ? 顺序模型 ? 我们的模型非常简单……你可能会想:“为什么要为它构建一个类呢?”
我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知。...原因是LLM作为语言模型，它的注意力机制是一个单向注意力机制(通过引入 Masked Attention实现)，模型在第一轮对话的输出跟输入中存不存在第二轮和第三轮对话完全没有关系。...是一个pytorch模型训练模版工具。'}, {'role': 'user', 'content': '你多大了？'}...cp baichuan-13b/*.py baichuan13b-torchkeras 五，使用模型 此处可再次重启kernel，以节约显存。...已经在BaiChuan的自我认知中，种下了一颗梦中情炉的种子。
导读 本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程，按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。...方法二：Scripting 直接在Torch脚本中编写模型并相应地注释模型，通过torch.jit.script编译模块，将其转换为ScriptModule。...script，适合模型中只有一小部分需要用到控制流的情况，使用实例如下： import torch @torch.jit.script def foo(x, y): if x.max() >...使用示例如下： import torch import torchvision class MyScriptModule(torch.nn.Module): def __init__(self...使用torch::ones()创建输入张量，等效于C ++ API中的torch.ones。
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