由於下下周要在組里介紹一個算法,最近開始提前准備,當初非常自信地寫下自己最喜歡的GBDT,但隨着逐步深入,發現其實自己對這個算法的細節並不是非常了解,了解的只是一些面試題的答案而已……(既然沒有深入了解,又怎么配說最喜歡呢?) 此外,由於野路子的鄙人數學功底不行,對公式的理解非常捉急,故而在本次 ...
最近在做一個文本多分類的模型,非常常規的BERT finetune的套路,考慮到運行成本,打算GPU訓練后用CPU做推斷。 在小破本上試了試,發現推斷速度異常感人,尤其是序列長度增加之后,一條 秒不是夢。 於是只能尋找加速手段,早先聽過很多人提到過ONNX,但從來沒試過,於是就學習了一下,發現效果還挺不錯的,手法其實也很簡單,就是有幾個小坑。 第 步 保存模型 首先得從torch中將模型導出成ON ...
2021-11-04 18:29 1 801 推薦指數:
由於下下周要在組里介紹一個算法,最近開始提前准備,當初非常自信地寫下自己最喜歡的GBDT,但隨着逐步深入,發現其實自己對這個算法的細節並不是非常了解,了解的只是一些面試題的答案而已……(既然沒有深入了解,又怎么配說最喜歡呢?) 此外,由於野路子的鄙人數學功底不行,對公式的理解非常捉急,故而在本次 ...
原文: https://pytorch.org/tutorials/advanced/super_resolution_with_onnxruntime.html 注意 單擊此處的下載完整的示例代碼 在本教程中,我們描述了如何將 PyTorch 中定義的模型轉換為 ONNX 格式 ...
前言 模型部署的過程中,不同的硬件可能支持不同的模型框架,本文介紹pytorch模型文件轉換為onnx模型文件的實現過程,主要是基於Pytorch_Unet的實現過程,訓練模型轉換為onnx模型,並測試onnx的效果; 操作步驟 1. 基於訓練完成的pth文件轉換為onnx模型; 2. ...
1、學習率設置策略 Pytorch 已經實現了兩種方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。參考文檔:https://pytorch.org/docs/stable ...
這篇博客是在pytorch中基於apex使用混合精度加速的一個偏工程的描述,原理層面的解釋並不是這篇博客的目的,不過在參考部分提供了非常有價值的資料,可以進一步研究。 一個關鍵原則:“僅僅在權重更新的時候使用fp32,耗時的前向和后向運算都使用fp16”。其中的一個技巧是:在反向計算開始前 ...
園子的朋友們,一年半的時間大家過的還好吧? 流水它帶走光陰的故事改變了我們,再次的見面我們又歷經了多少的路程,落花流水,冷暖自知,這一年半,關於工作上的關鍵詞只有兩個:加班( ...
通常我們在訓練模型時可以使用很多不同的框架,比如有的同學喜歡用 Pytorch,有的同學喜歡使用 TensorFLow,也有的喜歡 MXNet,以及深度學習最開始流行的 Caffe等等,這樣不同的訓練框架就導致了產生不同的模型結果包,在模型進行部署推理時就需要不同的依賴庫,而且同一個框架 ...
nn.Module 函數詳解 nn.Module是所有網絡模型結構的基類,無論是pytorch自帶的模型,還是要自定義模型,都需要繼承這個類。這個模塊包含了很多子模塊,如下所示,_parameters存放的是模型的參數,_buffers也存放的是模型的參數,但是是那些不需要更新的參數。帶hook ...