pytorch自定义-阿里云

阿里云文档 2025-05-19

Ray,Ray集群,Pytorch图像分类批量推理

本文基于E-HPC自定义Ray集群方案，给出了具体的Ray集群环境部署过程，并基于搭建好的Ray集群，介绍了基于PyTorch的图像分类批量推理基础实践。对于Ray分布式计算框架而言，其不仅适用于AI场景的分布式训练、仿真评估、策略服务执行任务，也可通用于大数据及各类大规模批量计算场景，支持用户结合具体业务场景进行灵活的功能定制研发。

文章 2024-09-29 来自：开发者社区

基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练

0 结果预览 1 核心点 yolo命令行CL需要将虚拟环境的yolo程序加入系统路径。遇到conda install 失效问题，重建新的虚拟环境，再进行安装。 whl可以下载好后再安装。 pip install F:\tool\ai\torch-2.3.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl pip install F:\tool\ai\torchvisio...

文章 2024-09-25 来自：开发者社区

在深度学习训练过程中，学习率调度器扮演着至关重要的角色。这主要是因为在训练的不同阶段，模型的学习动态会发生显著变化。在训练初期，损失函数通常呈现剧烈波动，梯度值较大且不稳定。此阶段的主要目标是在优化空间中快速接近某个局部最小值。然而，过高的学习率可能导致模型跳过潜在的优质局部最小值，从而限制了模型性能的充分发挥。尽管PyTorch提供了多种预定义的学习率调度器，但在特定研究场景或需要更精细.....

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】18. Pytorch中自定义层的几种方法：nn.Module、ParameterList和ParameterDict

深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用Module来自定义层，从而可以被重复调用。 1 不含模型参数的自定义层我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层。下面的CenteredLayer类通过继承Module类自定义了一个...

问答 2024-04-23 来自：开发者社区

pytorch跑在自定义后端上，如何修改modelscope才能跑到后端上？

文章 2024-04-18 来自：开发者社区

PyTorch中的自定义层与模块开发

引言 PyTorch是一个流行的开源机器学习库，提供了强大的GPU加速的张量计算能力和自动微分系统。在PyTorch中，我们可以方便地构建和训练神经网络模型。除了使用PyTorch内置的层（Layer）和模块（Module）外，我们还可以根据需要自定义层和模块，以满足特定的模型设计要求...

文章 2023-10-20 来自：开发者社区

使用自定义 PyTorch 运算符优化深度学习数据输入管道

在这篇文章中，我们讨论 PyTorch 对创建自定义运算符的支持，并演示它如何帮助我们解决数据输入管道的性能瓶颈、加速深度学习工作负载并降低训练成本。构建 PyTorch 扩展 PyTorch 提供了多种创建自定义操作的方法，包括使用自定义模块和/或函数扩展 torch.nn。在这篇文章中，我们感兴趣的是 PyTorch 对集成定制 C&...

文章 2023-09-04 来自：开发者社区

量化自定义PyTorch模型入门教程

本文将使用CIFAR 10和一个自定义AlexNet模型，我对这个模型进行了小的修改以提高效率，最后就是因为模型和数据集都很小，所以CPU也可以跑起来。 import os import cv2 import time import torch import numpy as np import torchvision from PIL import Image import ...

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

PyTorch高级教程：自定义模型、数据加载及设备间数据移动

在深入理解了PyTorch的核心组件之后，我们将进一步学习一些高级主题，包括如何自定义模型、加载自定义数据集，以及如何在设备（例如CPU和GPU）之间移动数据。一、自定义模型虽然PyTorch提供了许多预构建的模型层，但在某些情况下，你可能需要自定义模型层。这可以通过继承torch.nn.Mod...

文章 2023-06-23 来自：开发者社区

【PyTorch】自定义数据集处理/dataset/DataLoader等

问题处理自定义数据集是应用PyTorch走向工程实际的重要前提，本文将持续更新介绍自定义数据集处理一些常见方法。方法加载自定义数据集并获取分类数量from torchvision.datasets import ImageFolder train_dataset = ImageFolder('D:\\data\\FD-dataset-challenge') class_to_idx = trai....