pytorch自定义-阿里云

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

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...

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 t...

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...

【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:...

函数计算自定义层，请问有没有 python3.10 、pytorch模块的官方层？这个模块是比较常

函数计算自定义层，请问有没有 python3.10 、pytorch模块的官方层？这个模块是比较常用的模块，我在自定义层那里想构建自己的层但超过 500M 了，官方的只有 python3.9 版本的，好像也有点老不能用

Pytorch基本使用—自定义数据集

自定义数据集分为导入和打包两个过程。导入有三种方式，重载Dataset，构建迭代器，ImageFolder函数。打包利用DataLoader（数据集打包为一个个batch）。✨1 导入🎈1.1 重载Dataset利用pytorch官方提供的自定义数据集的接口。导入类：from torch.util...

pytorch基础使用—自定义损失函数

1 模板与定义一个模型类似，定义一个继承nn.Module的类：__init__：初始化超参数forward：定义损失的计算方式，并进行前向传播backward：反向传播(暂未遇到需要修改的情况)import torch.nn as nn import torch class MyLoss(nn.M...

三分钟教你如何PyTorch自定义反向传播

在前面两篇教程中，我们详细讲解了如何编写cuda算子，并用PyTorch进行调用，并且详细讲述了三种编译cuda算子的方式，具体可以看前面两篇：PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式本文我们将讲解如何用自定义cuda算子搭建一个简单...

详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式

在上一篇教程中，我们实现了一个自定义的CUDA算子add2，用来实现两个Tensor的相加。然后用PyTorch调用这个算子，分析对比了一下和PyTorch原生加法的速度差异，并且详细解释了线程同步给统计时间带来的影响。「上一篇教程：」https://godweiyang.com/2021/03/1...