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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

那不是将如何进行的。将理论知识与代码逐步联系起来！这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。...使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。...由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。 模型架构：这是自动编码器最重要的一步，因为试图实现与输入相同的目标！...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建

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在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel API在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。...这些梯度更新然后在gpu之间同步，一起平均，最后应用到模型。 (同步步骤在技术上是可选的，但理论上更快的异步更新策略仍是一个活跃的研究领域) 在模型并行化中，模型训练作业是在模型上进行分割的。...普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...我启动了五个不同版本的模型巡训练工作：一次在单个V100上（在AWS上为p3.2xlarge），一次在V100x4（p3.8xlarge）和V100x8（p3.16xlarge）上使用 DistributedDataParallel...从“需要三个小时的训练”到“需要一个小时的训练”，即使采用中等大小的模型，也可以极大地增加您可以在一天之内和使用该模型进行的实验的数量，这对开发人员而言是一个巨大的进步。

3.4K20
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使用onnx对pytorch模型进行部署

CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name...= "xxxxxx.onnx"# 我们需要转换的模型，将torch_model设置为自己的模型model = torch_model# 加载权重，将model.pth转换为自己的模型权重# 如果模型的权重是使用多卡训练出来...onnx# 我们可以使用异常处理的方法进行检验try: # 当我们的模型不可用时，将会报出异常 onnx.checker.check_model(self.onnx_model)except...复制代码4.模型可视化Netron下载网址：github.com/lutzroeder/…5.使用ONNX Runtime进行推理使用ONNX Runtime运行一下转化后的模型，看一下推理后的结果。...key# ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name:input_img}# run是进行模型的推理，第一个参数为输出张量名的列表，一般情况可以设置为None

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使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练

如果使用PyTorch DataLoader，则可以通过指定num_workers来多线程处理数据。如果您使用IterableDataset，则会更复杂，因为数据将被复制。...内存分配器 memory allocator 当你在CUDA设备上使用PyTorch分配张量时，PyTorch将使用缓存分配器。...生成了几个相同的进程，并且在反向传播期间聚合梯度。 当我们生成相同的进程时，在每个GPU上都有相同的模型和优化器状态，这是冗余的。...可以通过跨数据分片来优化内存使用 当在多个gpu上进行训练时，每个进程在使用DDP进行训练时都有相同数据的精确副本。...ZeRO 3 ：模型参数分片 我么不需要在每个rank上存储模型的完整副本，我们将在向前和向后期间及时获取所需的参数。在大型模型的情况下，这些优化可以显著降低内存消耗 如何使用FSDP? 其实很简单。

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RepVGG论文详解以及使用Pytorch进行模型复现

在本文中首先对论文进行详细的介绍，然后再使用Pytorch复现RepVGG模型....所以模型变成了3^n个子模型的集合，包含n个这样的块。 为普通推断时间模型重新设置参数： BN在每个分支中都在加法之前使用。...为了进行图像分类，全局平均合并后，然后将完连接的层用作分类头。对于其他任务，特定于任务的部可以在任何一层产生的特征上使用（例如分割、检测需要的多重特征）。...下面我们开始使用Pytorch实现 Pytorch实现RepVGG 1、单与多分支模型 要实现RepVGG首先就要了解多分支，多分支就是其中输入通过不同的层，然后以某种方式汇总（通常是相加）。...即108倍的提升 总结 在本文中，首先详细的介绍了RepVGG的论文，然后逐步了解了如何创建RepVGG，并且着重介绍了重塑权重的方法，并且用Pytorch复现了论文的模型，RepVGG这种重塑权重技术其实就是使用了过河拆桥的方法

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使用torch.package将pytorch模型进行独立打包

研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。 但是在我看来，PyTorch 有一个明显的缺点：它存储模型的方式。...官方推荐存储 PyTorch 模型的方法是什么？应该保存模型的参数，而不是模型本身。以下是官方文档的引用： 当你保存模型进行推理时，只需保存训练模型的学习参数即可。...你需要在使用时再次定义模型，反序列化 state_dict 并将参数加载到模型中。 在最新的1.9版本中有了一个新的方法torch.package，可以帮我们简化上面的步骤。...这个预训练的模型可以在 Torch Hub 上找到。...我们将使用 PackageExporter 来创建一个存档文件，这个存档就包含了在另一台机器上运行模型所需的所有东西： from torch import package path = "/tmp/

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使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优

Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。...如果指定None，则单目标优化时使用TPESampler，多目标优化时使用NSGAIISampler。 Pruner :是一个修剪器对象，决定提前停止没有希望的试验。...Pytorch模型 为了适应Oputna的超参数是搜素，我们需要一个函数来根据不同的参数返回不同的Pytorch模型，大概是这个样子的： 我们几个超参数包括，In_Features ，N_Layers...在我们的例子中，除了上面的模型的超参数外，还需要优化learning_rate、weight_decay和不同的优化器，所以定义如下： 训练循环 训练循环是Optuna中最重要的组成部分。...在这个中使用TPESampler.Tree-structured估计器。 结果展示 由于数据集非常小，试验在25个循环内结束。以下是细节。

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在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型

通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...VGG16模型进行分类。...使用带有梯度检查点的PyTorch训练分类模型 为了用梯度检查点训练模型，只需要编辑train_model函数。...segments是在序列中创建的段的个数，使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。input是模型的输入，在我们的例子中是图像。...这里的checkpoint_sequential仅用于顺序模型，对于其他一些模型将产生错误。 使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。

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在 Windows 上使用 Python 进行 web 开发

上一篇我们介绍了在Windows 10下进行初学者入门开发Python的指南，在本篇中我们一起看一下看在Windows子系统（WSL）如何使用Python进行Web开发的循序渐进指南。...在这些情况下, 请在 Windows 上直接安装并使用 Python。 如果你不熟悉 Python, 请参阅以下指南:开始在 Windows 上使用 Python。...如果你有兴趣自动执行操作系统上的常见任务, 请参阅以下指南:开始在 Windows 上使用 Python 进行脚本编写和自动化。...VS Code 与适用于 Linux 的 Windows 子系统完美集成, 提供内置终端在代码编辑器和命令行之间建立无缝的工作流, 此外还支持使用通用 Git进行版本控制的 git直接内置于 UI 中的命令...创建新项目 让我们在 Linux (Ubuntu) 文件系统上创建一个新的项目目录, 然后, 我们将使用 VS Code 来处理 Linux 应用和工具。

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在Windows上使用PuTTY进行SSH连接

将上面步骤4的输出与PuTTY在步骤3中的警报消息中显示的内容进行比较。两个指纹应该匹配。 如果指纹匹配，则在PuTTY消息上单击是以连接到您的Linode并缓存该主机指纹。...使用PuTTY进行端口转发（SSH隧道） SSH隧道允许您通过安全通道访问在远程服务器上运行的网络服务。如果您要访问的服务不通过SSL运行，或者您不希望允许公众访问它，则此功能非常有用。...例如，您可以使用隧道来安全地访问在远程服务器上运行的MySQL服务器。 为此： 在PuTTY的配置窗口中，转到“ 连接”类别。 转到SSH，然后转到隧道。 在源端口字段中输入3306。...您与远程MySQL服务器的连接将通过SSH加密，允许您访问数据库而无需在公共IP上运行MySQL。 通过SSH运行远程图形应用程序 PuTTY可以安全地运行托管在远程Linux服务器上的图形应用程序。...这是xcalc程序在可见的Windows桌面上的远程服务器上运行： [162-putty-03-xcalc-running.png] 更多信息 有关此主题的其他信息，您可能需要参考以下资源。

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在Rainbond上使用Locust进行压力测试

Locust简介 Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。并且有一个用户友好的 Web 界面，可以实时显示测试进度。甚至可以在测试运行时更改负载。...它也可以在没有 UI 的情况下运行，使其易于用于 CI/CD 测试。 Locust 使运行分布在多台机器上的负载测试变得容易。...Locust 基于事件（gevent），因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户。与许多其他基于事件的应用程序相比，它不使用回调。相反，它通过gevent使用轻量级进程。...并发访问站点的每个Locust（蝗虫）实际上都在其自己的进程中运行（Greenlet）。这使用户可以在Python中编写非常有表现力的场景，而不必使用回调或其他机制。...平台的 Locust_Master 组件内 环境配置 -> 配置文件设置 进行编辑修改。

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在 Mac 上使用 PICT 进行 Pairwise 测试

pict.git $ make $ cp pict /usr/local/bin # 用法 $ pict Pairwise Independent Combinatorial Testing 用法: pict 模型文件...（默认不敏感） /s - 显示模型的统计信息 使用步骤 PICT使用步骤: 构建模型文件：确定因素名和因素取值、子模型、约束条件 生成测试用例 评审并修改用例组合 模型文件 PICT 模型文件格式如下...Win8, Win10 Browser: Edge, Opera, Chrome, Firefox APP: Word, Excel, Powerpoint, SQLServer # 子模型定义...硬件因素 { PLATFORM, CPUS, RAM, HDD } 以 3-wise 进行组合 # 2. 软件因素 { OS, Browser } 以 2-wise 进行组合 # 3....最后 {硬件因素组合，软件因数组合，App} 以 2-wise（默认，可通过 /o:N 设置） 进行组合 { PLATFORM, CPUS, RAM, HDD } @ 3 { OS, Browser }

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AI：使用pytorch通过BERT模型进行文本分类

简介 BERT 是一个强大的语言模型，至少有两个原因：它使用从 BooksCorpus （有 8 亿字）和 Wikipedia（有 25 亿字）中提取的未标记数据进行预训练。...该论文仅使用单层神经网络作为分类器就取得了很好的效果。 使用 BERT 进行文本分类 本文的主题是用 BERT 对文本进行分类。在这篇文章中，我们将使用kaggle上的BBC 新闻分类数据集。...SetFit/bbc-news/tree/main 有4个400多MB的文件，pytorch的模型对应的是436MB的那个文件。...达到 99.6% 模型的保存。这个在原文里面是没有提到的。我们花了很多时间训练的模型如果不保存一下，下次还要重新训练岂不是费时费力？...Netron https://netron.app/ 其他 参考：用pytorch进行BERT文本分类_路边闲人2的博客-CSDN博客

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windows上使用TNN对模型进行性能分析

本文主要介绍如何使用TNN来对模型性能进行分析，并打印网络结构的每一个op耗时。主要步骤TNN的官方文档已经有介绍，但是官方使用平台都是基于Linux系统进行一些编译操作。...本文主要介绍在windows系统下使用WSL来搭建TNN对Android库编译环境搭建步骤以及在执行性能分析脚本中遇到的问题。...上一篇文章中我介绍了windows上使用WSL2以及安装docker的步骤。现在我们相当于在window上已经拥有了一个Linux系统，并且安装有docker。...三 模型转换 不管是tensorflow还是pytorch等框架训练的模型，都需要转换到TNN的模型格式。上文我们介绍了WSL和安装docker的步骤，如果想直接使用镜像。...所以需要进行安装adb。在adb连接真机过程中遇到了无法连接设备的问题。网上很多方案指出windows和Linux上安装adb版本一致，以及端口被占用等解决方案都无效。

1.8K60

LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...如果你还没有安装PyTorch，你可以通过以下pip命令来安装。 $ pip install pytorch 复制代码 数据集和问题定义 我们将使用Seaborn库的内建数据集。...LSTM算法将在训练集上进行训练。然后，该模型将被用来对测试集进行预测。预测结果将与测试集的实际值进行比较，以评估训练模型的性能。 前132条记录将被用来训练模型，最后12条记录将被用作测试集。...我们将对数据集进行最小/最大缩放，使数据在一定的最小值和最大值范围内正常化。我们将使用sklearn.preprocessing模块中的MinMaxScaler类来扩展我们的数据。...如果在测试数据上应用归一化，有可能会有一些信息从训练集泄露到测试集。 下一步是将我们的数据集转换成张量，因为PyTorch模型是使用张量进行训练的。

2.4K20

在CentOS 7上使用WildFly进行Java开发

许多使用Java技术的软件公司都瞄准CentOS上的WildFly堆栈，因为它支持预算有限的客户，并且还为RedHat Enterprise Linux上的JBoss EAP客户提供商业支持，从而确保他们的软件满足各种客户群...开始之前 请按照Linode：保护您的服务器中提到的步骤进行操作，但跳过创建防火墙部分，因为在CentOS 7中使用firewalld替换了iptables 。...为firewalld添加了脚本，使WildFly在Linode实例上运行。 从管理控制台的任何位置启用访问（仅适用于开发环境）。 删除其他Linux发行版，只有CentOS可用。...为某些命令在屏幕上显示进度。...我更喜欢你安装任何示例应用程序（使用你自己的，或者只是从Tomcat获取默认示例) 并确保它使用端口8080，因为它将在添加Apache HTTP后进行测试时使用。

4.1K20

使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索

在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数： 如何包装 PyTorch 模型以用于 scikit-learn 以及如何使用网格搜索...如何网格搜索常见的神经网络参数，如学习率、Dropout、epochs、神经元数 在自己的项目上定义自己的超参数调优实验 如何在 scikit-learn 中使用 PyTorch 模型 要让PyTorch...模型可以在 scikit-learn 中使用的一个最简单的方法是使用skorch包。...pip install skorch 要使用这些包装器，必须使用 nn.Module 将 PyTorch 模型定义为类，然后在构造 NeuralNetClassifier 类时将类的名称传递给模块参数...默认使用精度作为优化的分数，但其他分数可以在GridSearchCV构造函数的score参数中指定。GridSearchCV将为每个参数组合构建一个模型进行评估。

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使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例

时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。...PyTorch模型的张量之前，需要将其分为训练集和验证集。...此外，' num_val '表示使用的验证折数，在此上下文中设置为2。...模型的最终梯度更新受到最近一年的影响，理论上可以改善最近时期的预测。...这个比赛采用均方根对数误差(RMSLE)作为评价指标，公式为: 鉴于预测经过对数转换，预测低于-1的负销售额(这会导致未定义的错误)需要进行处理，所以为了避免负的销售预测和由此产生的NaN损失值，在MLP

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在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。...2.在PyTorch中使用mask R-CNN[代码] 在本节中，我们将学习如何在PyTorch中使用预先训练的MaskR-CNN模型。...2.1.输入和输出 mask R-CNN模型期望的输入是张量列表，每个张量的类型为（n，c，h，w），元素在0-1范围内。图像的大小随意。...PyTorch变换将图像转换为图像张量 通过模型传递图像以得到预测结果 从模型中获得掩码、预测类和包围框坐标 每个预测对象的掩码从一组11个预定义的颜色中随机给出颜色，以便在输入图像上将掩码可视化。...中使用Mask R-CNN进行实例分割操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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