一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 23:48:36
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# PyTorch模型的并发推理
随着深度学习技术的不断发展，对于模型推理的性能需求也日益增长。尤其是在实际应用中，如何高效地同时处理多个推理请求成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现模型的并发推理，并通过代码示例展现实现的过程。
## 并发推理的概念
并发推理是指在同一时间内处理多个模型推理请求的能力。其主要好处包括：
- **提高吞吐量**：可以在单位时间内处
一、修改用户进程可打开文件数限制在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制：[361way@as4 ~]$ ulimit -n1
<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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文章目录模型并行在单机上的最佳实践基本用法对现有的模型进行并行通过pipelining inputs进行加速 模型并行在单机上的最佳实践 模型并行在分布式训练技术中被广泛使用。之前的文章已经解释了如何使用DataParallel训练多个gpu上的神经网络；该方法将相同的模型复制到所有GPU，其中每个GPU处理splited后的输入数据。虽然它可以显著地加速训练过程，但它在某些情况下无法工作，因为
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
深度学习-72: PyTorch的架构、模型、可视化和案例库深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读!文本介绍PyTorch的架构，PyTorch内置数据集，PyTorch内置模型、PyTorch的可视化支持和相关在线资源。PyTorch(Caffe2)通过混合前端，分布式训练以及工具和库生态系统实现快速，灵活的实验和高效生产。PyTorch 和 TensorFlow 具有不
前言 上文说到，在统计pytorch模型的推理时间时发现每次的前几次推理耗时都非常多，而且在后面多次的推理中，其时间也呈现出很大的变化，后来经过调研，得知模型在GPU上推理时，需要对GPU进行一个warm up阶段，使得显卡达到工作状态。对于后续多次推理时间的变化，差异较大，这一问题，是因为使用的计时工具是python标准库time里的perf_counter方法，该方法由CPU来执行，也就是说
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2023-08-31 23:34:54
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Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理本篇为学习笔记，与参考文中有出入的地方，用黄色标记出来。主要参考：1. Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程2. onnxruntime安装与使用（附实践中发现的一些问题）3. TensorRT_Test一. Pytorch导出onnx模型新建一个export_onnx.py文件，全部内容如
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2024-01-17 10:41:12
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1.pth保存模型的说明.pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数，也可以只保存模型的参数，取决于model.save()中的参数。torch.save(model.state_dict(), 'mymodel.pth') # 只保存模型权重参数，不保存模型结构
torch.save(model, 'mymodel.pth') # 保存整个model的状态
#model为已经训练好的模型使用方式
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2023-09-01 12:52:04
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当训练好一个CNN模型之后，可能要集成到项目工程中，或者移植到到不同的开发平台(比如Android, IOS)， 一般项目工程或者App大多数采用C/C++, Java等语言，但是采用pytroch训练的模型用的是python语言，这样就存在一个问题，如何使用C/C++调用预训练好的模型, 如果解决了这个问题，那么训练好的模型才可以在App中得到广泛应用。PyTorch模型从Python到C++的
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2023-12-14 19:51:51
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深度学习框架—Pytorch官网：https://pytorch.org/参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/github:https://github.com/xiezhiepng/pytorch_example一、介绍Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包
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2023-11-24 22:44:00
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autograd:自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。让我们先简单地看一下，然后我们来训练我们的第一个神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供自动微分。它是一个按运行定义的框架，这意味着反向传播是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都是不同的。 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输
# PyTorch模型推理提速指南
在深度学习的实际应用中，PyTorch模型的推理速度往往是影响系统响应时间和用户体验的关键因素之一。本文将教你如何优化PyTorch模型的推理速度，帮助你在实现高效推理的过程中，逐步了解每个环节。
## 整体流程
下面的表格展示了实现PyTorch模型推理提速的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择合适
# PyTorch 模型并行推理入门指南
在深度学习领域，模型并行是一种有效分配计算资源的策略，特别是在实施大型神经网络时。本文将带你逐步了解如何在 PyTorch 中实现模型并行推理，帮助你从零开始掌握这一重要技术。
## 1. 模型并行推理的流程
下面是实现 PyTorch 模型并行推理的一般步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch模型加速推理指南
随着深度学习技术的快速发展，模型的推理速度成了实际应用中必须考虑的重要因素。本文将为你提供一个关于如何加速PyTorch模型推理的完整指南，从环境准备到实现细节，带你一步步走过。
## 流程步骤
以下是加速PyTorch模型推理的整体流程，包括每一步和相应的任务：
| 步骤 | 任务内容
“ Alpha”表示可能存在许多错误，配置格式可能会更改，spconv API可能会更改。仅支持python 3.6 +，pytorch 1.0.0+。 在Ubuntu 16.04 / 18.04 / Windows 10中进行了测试。我们只关注KITTI数据集。News2019-4-1：发布了SECOND V1.6.0 alpha：New Data API，NuScenes支持，PointPil
nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1]DDP支持模型并行，而DP并不支持，这意味如果模型太大单卡显存不足时只能使用前者；DP是单进程多线程的，只用于单机情况，而DDP是多进程的，适用于单机和多机情况，真正实现分布式训练；DDP的训练更高效，因为每个进程都是独立的Python解释器，避免GIL问题，而且通信成本低，其训练速度更快，基本上DP已
