拦截pytorch算子,dump输入输出
拦截pytorch算子,dump输入输出 一.代码二.输出 希望dump出pytorch每个算子的输入输出,但pytorch普通的hook机制只能拦截module.以下提供一种方法可以拦截torch.add,torch.Tensor.add这类算子.原理是通过模板替换,劫持torch和torch.Tensor中的算子.遍历next_functions调用register_hook拦截backward. 一.代...
【PyTorch与深度学习】1、PyTorch介绍与张量的创建
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存（...
Pytorch分布式train——pytorch.distributed.launch V.S. torchrun
1. 较早的pytorch.distributed.launch 参数解析： nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机 node_rank：指的是当前启动的是第几台服务器，从 0 开始。 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理...
Pytorch 的实际应用 学习笔记
classifier里面添加 （2）修改操作 例如，我修改索引为6的操作 vgg16_false.classifier[6] = nn.Linear(4096, 5) 打印 三. 模型的保存与读取 在PyTorch中，可以使用torch.save函数来保存模型的状态字典或整个模型。同时，可以使用torch.load函数来加载保存的模型。 1. 保存模型的状态字典： # 保存模型的状态字典torch.save(...
【PyTorch与深度学习】3、PyTorch张量的运算API（下）
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. PyTorch的数据类型 浮点数计算方式详见IEEE 754二进制浮点数算术标准百度百科，实际炼丹的时候注意一下就行，不用细究，主要是精度不同。 2. 张量操作 （1）take：返回一个新张量，其元素为给定索引处的输入。输入张量被视为1-D张量。结果...
【PyTorch与深度学习】5、深入剖析PyTorch DataLoader源码
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，此节课很详细，笔记记的比较粗 1. DataLoader 1.1 DataLoader类实现 1.1.1 构造函数__init__实现 构造函数有如下参数： dataset：传入自己定义好的数据集类Datasetbatch_size：默认值为1，它代表着每批次训练的样本的个数shuffle：布尔类型，Tr...
【图像超分】论文复现：Pytorch实现RDN！保姆级复现教程！实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM！代码注释详尽！易读易复用！可用于训练自己的数据集！附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件！
第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点...
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实践
如何看待AIGC技术？ 目录 如何看待AIGC技术？ 一、引言 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 2.2 深度学习基础 三、自然语言处理基础 3.1 文本表示 3.2 常见NLP任务 四、PyTorch在NLP中的应用 4.1 文本预处理 4.2 模型搭建 4.3 模型训练与评估 五、案例实践 5.1 情感分析 5.2 命名实体识别 六、进阶与扩展 6.1 模型优化 6.2 迁移学习...
Pytorch入门实战: 06-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
第P6周：VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🏡 我的环境： 语言环境：Python3.8 编译器：Jupyter Lab 深度学习环境：Pytorch torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 一、 前期准备 1. 设置GPU 如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU...
【PyTorch与深度学习】4、PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. Dataset与DataLoader Dataset类是处理单个训练样本的，也就是它是实现如何从磁盘中读取训练数据集，包括它的标签，还会做一些数据预处理，最后变成x和y的训练对象。（构建数据集） DataLoader：我们通过Dataset读取数据集...