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?
特别感谢:如果没有来自 Tuatini GODARD(他是我的一名好朋友,同时也是一名活跃的自由职业者)的帮助,这个基准比较工作是不可能完成的。如果你想了解更多关于他的信息,可以阅读这篇访谈:
大家好,我是Kimish Patel,这是我的同事Chen。我们俩都在Meta的人工智能部门工作,也是一个由合作伙伴领导的团队的一员。非常高兴能在这里与大家分享我们加速AI模型的合作伙伴集成的构想。让我先回答一个问题,为什么合作伙伴集成如此重要呢?我希望我们能先看看当前设备上AI的情况,将PyTorch模型部署到设备上的过程通常是这样的:
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。
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。
传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中,关注点变成了特征表示。也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。对于一个机器学习问题,数据和特征往往决定了结果的上限,而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程,顾名思义,是指从原始数据创建特征的过程。
指定环境变量的推荐方法是编辑 webui-user.bat (Windows) 和 webui-user.sh (Linux):
为了保证较高的精度,大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算,常见的是32位浮点型和64位浮点型,即float32和double64。然而推理没有反向传播,网络中存在很多不重要的参数,或者并不需要太细的精度来表示它们。
在过去的几章中,我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据,构建和改进结节候选的分类器,训练分割模型以找到这些候选,处理训练和评估这些模型所需的支持基础设施,并开始将我们的训练结果保存到磁盘。现在是时候将我们拥有的组件统一起来,以便实现我们项目的完整目标:是时候自动检测癌症了。
举例如 iphone6 手机,屏幕分辨率为 1334×750,浏览器分辨率为 667×375,它们的单位都是像素,但是很明显在 mobile-web 开发中,我们只考虑浏览器分辨率,而不考虑屏幕分辨率。我们把浏览器的可视区域称为 visual-viewport,但是某些网站会因为可视区域过窄而产生各种各样的显示错乱,所以浏览器会在默认情况下把 viewport 设为一个较大的值,这样的话那些没有考虑响应式设计的网页也可以在手机端正常显示了(像在 PC 端显示得一样),我们把这个虚拟的窗口称为 layout-viewport,下文中省略为 viewport。
真正最难修复的 bug,其解决靠的已经不是个人英雄主义的单打独斗,而是全世界顶尖高手集体智慧的「饱和式抢救」了。
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 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile,这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度,并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的(可选的)特性,因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术,可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
每年都会开发出更深的模型来执行各种任务,例如对象检测,图像分割等,这些任务始终能够击败最新模型。但是,人们越来越关注使模型更轻便,更高效,以便它们可以在边缘设备和移动设备上运行。这对于弥合机器学习的研究和生产价值之间的差距非常重要。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛,但推荐拥有一定线性代数,高等数学以及编程基础,最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定(Pa b),其中a为书籍中的页数,b为从上往下数的段落号,如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点,该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来, 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
欢迎来到本书的第一部分。在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
大型语言模型(LLM)的卓越能力近年来产生了重大影响(OpenAI, 2023; Ge等人,2023; Zhao等人,2023)。各种LLM已经被发布并在现实世界的生产环境中得到应用(Eloundou等人,2023)。因此,对于LLM的部署有着广泛的需求。
dynamic和data_detection的详解:Elasticsearch dynamic mapping(动态映射) 策略.
作者:Jack Chih-Hsu Lin翻译:陈之炎校对:王紫岳 本文约4600字,建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍:工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合(图片来源:Tim Mossholder) 为什么要阅读本博? 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下,实验迭代速度越快,越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧,我们还需要了解它的工
FlashAttention-2是一种从头编写的算法,可以加快注意力并减少其内存占用,且没有任何近似值。
Gradio需要Python 3。一旦你有Python,你可以下载gradio使用pip 的最新版本,如下所示:
设计一套针对熟悉ChatGLM、Llama2、Qwen等大型语言模型及其微调技术(如Prompt Engineering、P-Tuning v2、LoRA)的面试题目,旨在评估应聘者对这些模型架构的理解、微调方法的掌握程度以及在实际应用中的问题解决能力。以下是一套综合性的面试题设计方案:
自深度学习重新获得公认以来,许多机器学习框架层出不穷,争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano,到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow,许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择?
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】了解事物的底层逻辑才能更好地解决问题。康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章,从第一原理出发,深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山:计算、内存和开销。 如果想提升模型的性能,你的第一直觉是问搜索引擎吗? 通常情况下你得到的建议只能是一些技巧性的操作,比如使用in-place operation,把梯度设置为None,或者是把PyTorch版本从1.10.1退回到稳定版1.10.0等等。 这些临时找到的骚操作虽然可以一时地解决当下问题,但要是用了以后
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」。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3,其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是:
在深度学习任务中,对于复杂的神经网络和大规模的训练数据,显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时,就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题,我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。
作者:Stanislav Belyasov 翻译:陈之炎校对:赵茹萱 本文约4000字,建议阅读8分钟本文给出了高效使用内存的关键概念,它适用于多种艰巨的任务。 在训练模型过程中,细数那些完胜“CUDA 内存出错..”报错的提高内存效率技术。 提问:模型大小超过GPU 容量怎么办? 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。 预备知识:假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理,这对理解本文内容至关重要。文中使用PyTorch作为框架。 开始吧! 当试图使用大型模
在上一章中,我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入,并产生张量作为输出。事实上,神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作,神经网络中的所有参数(例如权重和偏置)都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具,对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识,随着您在本书中的学习过程中,您对张量的灵活性将会增长。
EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 从标题也可以看出,这篇论文最主要的创新点是Model Scaling. 论文提出了compound scaling,混合缩放,把网络缩放的三种方式:深度、宽度、分辨率,组合起来按照一定规则缩放,从而提高网络的效果。EfficientNet在网络变大时效果提升明显,把精度上限进一步提升,成为了当前最强网络。EfficientNet-B7在ImageNet上获得了最先进的 84.4%的top-1精度 和 97.1%的top-5精度,比之前最好的卷积网络(GPipe, Top-1: 84.3%, Top-5: 97.0%)大小缩小8.4倍、速度提升6.1倍。
GitHub 地址:https://github.com/rasbt/cvpr2023
其重要的两个方法`Storyboard.SetTarget();`绑定动画和`Storyboard.SetTargetProperty();`依赖的属性 一般用法有:
去年 11 月份,谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet,实现了新的 SOTA 结果。前不久,该团队开源了 EfficientDet 的 TensorFlow 实现代码。
1 Fine-grained Image-to-Image Transformation towards Visual Recognition 现有的图像转换方法主要集中在:如何在合成视觉上有让人感到
高分辨率网络(HRNet)是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务,可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示,并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合,同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
大型语言模型(LLM)虽然性能强劲,但动辄几百上千亿的参数量,对计算设备还是内存的需求量之大,都不是一般公司能承受得住的。
实例分割是一种在像素层面识别目标轮廓的任务,相比其他相关任务,实例分割是较难解决的计算机视觉任务之一:
如果你在为Android开发Web应用或者在为移动设备重新设计一个Web应用,你需要仔细考虑在不同设备上你的页面看起来是怎样的。因为Android设备有不同款型,因此你需要考虑影响你的页面在Android设备上展示的一些因素。
【GiantPandaCV导语】这篇文章对量化技术做了概要的介绍,由原理推导,验证实现了海思NNIE的量化算法。最后,作者还尝试了使用Pytorch对训练感知量化算法的进行复现,使其不依赖固定Cuda版本,并且可以使用多卡进行训练,内容非常硬核,具体请看文章。本文同步发表于知乎,地址为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/223018242 。文末送出4本《机器学习与深度学习算法基础》书籍,欢迎评论区留言抽奖。
到目前为止,我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题,使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制,而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的,图 5.2(这里重复为图 6.1),了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数,然后通过对损失的梯度更新这些参数,无论底层模型是什么,这个过程都是相同的。
执行浮点数运算时使用double,因为float通常精度不够且双精度浮点数和单精度浮点数的计算代码相差无几
然而,从设计角度来看,Zynq SoC 真正令人兴奋的方面是创建一个使用 Zynq 可编程逻辑 (PL) 的应用程序。使用 PL 将任务从 PS 加载到 PL 端,为其他任务回收处理器带宽从而加速任务。此外,PS 端可以控制 PL 端在经典的片上系统应用中执行的操作。使用 Zynq SoC 的 PL 端可以提高系统性能、降低功耗并为实时事件提供可预测的延迟。
在刚刚召开的PyTorch大会上,PyTorch发布了一大波更新,把深度学习从业者们高兴坏了!
深度学习是一门很难评估代码正确性的学科。随机初始化、庞大的数据集和权重的有限可解释性意味着,要找到模型为什么不能训练的确切问题,大多数时候都需要反复试验。在传统的软件开发中,自动化单元测试是确定代码是否完成预期任务的面包和黄油。它帮助开发人员信任他们的代码,并在引入更改时更加自信。一个破坏性的更改将会被单元测试检测到。
大型语言模型(LLM)具有前所未有的语言理解和生成能力,但是解锁这些高级的能力需要巨大的模型规模和训练计算量。在这种背景下,尤其是当我们关注扩展至 OpenAI 提出的超级智能 (Super Intelligence) 模型规模时,低精度训练是其中最有效且最关键的技术之一,其优势包括内存占用小、训练速度快,通信开销低。目前大多数训练框架(如 Megatron-LM、MetaSeq 和 Colossal-AI)训练 LLM 默认使用 FP32 全精度或者 FP16/BF16 混合精度。
当然在 PyTorch 中,转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。
这篇文章首先详细介绍了DoreFaNet任意比特量化网络的原理,然后提供了DoreFaNet的Pytorch代码实现解析,并给出将DoreFa-Net应用到YOLOV3模型上之后的精度测试结果。论文原文:https://arxiv.org/pdf/1606.06160.pdf 。
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