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【pytorch记录】模型的分布式训练DataParallel、DistributedDataParallel

使用多GPU对神经网络进行训练时,pytorch有相应的api将模型放到多GPU上运行。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])两者的区别:nn.DataParallel使用单进程控制,将模型和数据加载到多个GPU中gpus=[0,1]torch.nn.DataParallel(mo

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#pytorch#深度学习
论文阅读 || 目标检测系列 —— Fast R-CNN(超详细)

论文地址:Fast R-CNN目录1. 已有CNN目标检测算法的对比1.1 RCNN的缺点1.2 SPPNet的缺点1.3 Fast RCNN的贡献2. Fast RCNN的介绍2.1 Fast RCNN的训练流程2.2 fune turing的介绍2.2.2 RoI pooling的介绍2.2.3 损失函数2.2.4 小批量采样2.2.5...

ubuntu中C++工程打包所有依赖的so文件

1. 方法介绍 工程中已经通过CMakeLists.txt编译好了可执行文件并且能够顺利运行,build下内容如图 其中demo是编译好的可执行文件,我们要查看它依赖的库的so文件,在该路径下运行命令为:ldd ./demo 终端上输出的信息,就是demo可执行文件所有依赖的so文件。我们只需要将 “=>” 后面路径下的so文件拷贝出来;某些库没有"=>"这本很少

#ubuntu#c++
【pytorch记录】模型的分布式训练DataParallel、DistributedDataParallel

使用多GPU对神经网络进行训练时,pytorch有相应的api将模型放到多GPU上运行。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])两者的区别:nn.DataParallel使用单进程控制,将模型和数据加载到多个GPU中gpus=[0,1]torch.nn.DataParallel(mo

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#pytorch#深度学习
ubuntu安装显卡驱动和cuda

目录一 安装显卡驱动1.PPA源:2.(见cuda的安装)3.去官网下载想要版本的驱动,然后本地安装(runfile)1. 先卸载原有的驱动2.禁用nouveau驱动3.禁用X-window服务4.命令行安装驱动5.驱动测试6.调整屏幕分辩率(未遇见)二 安装CUDA一 安装显卡驱动目前,安装显卡驱动有三种方式:1.PPA源:最简便(强烈...

【大模型】理论知识:LoRA、QLoRA、全量微调的介绍和对比

LoRA(低秩自适应)是一种高效的模型微调方法,其核心思想是利用低秩矩阵近似权重更新。它通过冻结预训练模型的主权重矩阵W,并引入两个低秩矩阵A(降维)和B(升维)作为旁路分支,学习任务特定的增量更新(ΔW=BA)。训练时仅优化A和B,大幅减少参数量(如仅需原参数的2%)。B初始化为零确保训练平稳开始,最终增量可合并回W实现无损推理。LoRA的设计借鉴残差思想,主路保留通用知识,旁路学习精细调整,实

【大模型】理论知识:ZeRO-3、FSDP 和 分页优化器的介绍与对比

本文分析了深度学习模型训练过程中的显存占用情况,重点介绍了ZeRO-3优化技术。在训练过程中,显存主要存储模型参数、梯度和优化器状态,其中优化器状态(如Adam优化器的动量、方差等)占用最大。采用混合精度训练时,还需额外存储FP32主参数副本,使得优化器状态总量可达模型参数量的3倍。动态部分包括与batch大小线性相关的激活值和临时梯度缓存。ZeRO-3技术通过将优化器状态、梯度和参数分区存储在多

【大模型】使用llamafactory 训练 qwen2.5-VL 的目标检测任务

截止到目前,目标检测的功能还是yolo模型落地性更强。但大模型也已经全面开花,所以也尝试下使用大模型来完成目标检测的训练,看看其效果如何,看看它在目标检测上有怎样的优势。本次选用qwen2.5-VL,(qwen2.5-VL的简单介绍)一开始使用github上阅读性强的工程训练,总觉得差些意思。于是决定自己手搓个大模型训练推理工程,emm…,预测效果也是差强人意。兜兜转转还是使用个高star的工程,

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
点云目标检测BRNET || 2. 基于MMDetection3D的处理数据思路

借着使用BRNET工程之际,了解下MMDetection3D框架相关的内容对于数据处理,MMDetection3D针对每种3D数据集,在代码中实现了一个类来进行数据的处理。在工程【test/test_data/test_datasets/】路径下,存放着数据读取处理的测试脚本。接下来以【test_scannet_dataset.py】为例。最核心的代码为scannet_dataset = Scan

#目标检测
论文阅读 || 深度学习之空洞卷积

论文地址:Multi-scale context aggregation with dilated convolutions空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution),就是在标准的卷积里面注入空洞,以此来增加感受野的大小。1 原理的介绍1.1 空洞卷积的引入Deep CNN对于某些任务有致命的缺陷。较为明显的为pooling layer (优点:减小特征图尺寸...

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