原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架,它允许通过动态神经网络(例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络)进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务,同时还拥有许多更简洁的特性。
让我们面对现实吧,你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
这份终极指南从简单到复杂,一步步教你清除模型中所有的GP模型,直到你可以完成的大多数PITA修改,以充分利用你的网络。
---- 新智元报道 来源:GitHub 编辑:LRS 【新智元导读】历时四个多月,PyTorch 1.10终于发布了正式版,这次的更新内容性能更强,对安卓的支持更多,对开发人员也更友好了! 10月21日晚上,PyTorch 1.10终于发布! 本次更新包含了自1.9版本以来的426名贡献者的3400多条commit共同组成,更新内容主要在于改善PyTorch的训练、性能以及开发人员可用性。 集成了 CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销; FX、torch.specia
事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。
在 PyTorch DataParallel 训练过程中,其会在多个GPU之上复制模型副本,然后才开始训练。笔者在分析过程中,发现如果不把一些GPU相关基础知识整理出来,很难理解DataParallel的这个复制模型的过程,遂有此文。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口(API)模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算,从而加速计算密集型任务。在这一节中,我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程,重点关注其关键的技术更新和里程碑。
本文介绍了PyTorch Tensor最基础的知识以及如何跟Numpy的ndarray互相转换。
https://youtu.be/AtbnRIzpwho?si=-lB1VI-SE3hEbVT4
在本文中,我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码,这些技巧是我个人发现的,用于改进我的深度学习模型的训练。
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ,支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何,相比Nvidia Apex 有哪些优势?
Stable Diffusion 2.0在前几天已经发布了,新版本在上一个版本的基础上进行了许多改进。OpenCLIP中新的深度检测和更好的文本到图像模型是主要的改进之一。
首先,我们需要对一种深度学习模型很熟悉,这样我们就可以找到其性能瓶颈,并查看在我们进行了优化之后有多大的提升。我们可以使用内置的 PyTorch 分析器,也可以使用通用的 python 分析器。我们将同时考察这两种方法。
近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务,如何获取赛题数据? 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛,如何提交大赛结果? 参赛选手在使用 Notebook 时,可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里,然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址,并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据? 请参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1649
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。
参与方式:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务,如何获取赛题数据? 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手可打开内置在 Notebook 里的 Readme 文件,学习如何访问 Dataset。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛,如何提交大赛结果? 参赛选手在使用 Notebook 时,可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里,然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址,并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据? 请
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了,发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了,于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本,然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息:
在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案,并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析,探讨内存管理、优化技巧,以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富,结构清晰,旨在帮助广大AI开发者,无论是深度学习的初学者还是资深研究者,有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等,确保容易被搜索引擎检索到。
GitHub 地址:https://github.com/rasbt/cvpr2023
詹士 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 英伟达的软件护城河正在逐渐消失。 随着PyTorch支持更多GPU厂商,再加上OpenAI的Triton搅局,英伟达手中的利器CUDA 逐渐锋芒不再。 上述观点来自Semi Analysis首席分析师Dylan Patel,相关文章已引发一波业内关注。 有网友看后评价: 英伟达沦落到此种境地,只因为了眼前利益,放弃创新。 Pytorch的作者之一Sasank Chilamkurthy还补刀: 当英伟达之前提出要收购Arm时,我就对潜在的垄断
假设一个团队有一个项目经理和三个程序员,甲方正在疯狂地提各种需求,然后项目经理要做的就是根据每位程序员的专长,将不同的需求分配给不同的程序员来做,但是项目经理自己不会去实现需求,此时我们可以说,项目经理就是一个 Dispatcher。
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据,如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
本篇文章,聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中,您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch,为您的AI项目做好准备。
这个包增加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量相同的功能,但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的,所以您总是可以导入它,并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
深度学习如火如荼,使用普通的cpu来跑模型真的让人急死,就算最普通的垃圾显卡,只要支持cuda,就可以实现gpu加速,其速度至少是cpu的5倍。
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
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训练深度学习模型,尤其是大型模型,可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程,我们不断寻找提高应用程序性能的机会,然后利用这些机会。在之前的文章中(例如此处),我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素,包括训练加速器的类型(例如 GPU、HPU 或其他)和训练框架。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大,但设置这些环境和任务(例如整理NVIDIA驱动程序,管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎)可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程,并使数据科学家更快地在ML用例上工作,我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署,提供更保姆级别的教程,让完全不懂技术的同学,也能在本地部署大模型~
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
原题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
在机器学习领域,无论是硬件还是软件,英伟达无疑均拥有巨大优势,后者用 CUDA 建立起了一道软件的护城河。可惜的是,这家公司缺乏远见,未能利用其在机器学习硬软件方面的巨大优势,让自己成为机器学习默认的编译器。而它对可用性与易用性的忽视,让 OpenAI 与 Meta 得以趁虚而入,其主导地位正在被打破。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄,上传到 Unsplash
选自pytorch 作者:Priya Goyal等 机器之心编译 参与:乾树、黄小天 Tensor Comprehensions 是一个降低高性能代码编写门槛的工具,可以将高级语言代码直接生成 GPU
现在,Reddit上的一位开发者根据他曾经犯过的错和经常忘记的点,总结了七点使用PyTorch的小技巧,供大家参考。
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
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