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21天前
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PyTorch Profiler 性能优化示例:定位 TorchMetrics 收集瓶颈,提高 GPU 利用率
本文探讨了机器学习项目中指标收集对训练性能的影响,特别是如何通过简单实现引入不必要的CPU-GPU同步事件,导致训练时间增加约10%。使用TorchMetrics库和PyTorch Profiler工具,文章详细分析了性能瓶颈的根源,并提出了多项优化措施
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22天前
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RT-DETR改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化ResNetLayer
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23天前
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YOLOv11改进策略【Head】| (独家改进)轻量化检测头:利用 EfficientNet 中的移动倒置瓶颈模块 MBConv 改进检测头
YOLOv11改进策略【Head】| (独家改进)轻量化检测头:利用 EfficientNet 中的移动倒置瓶颈模块 MBConv 改进检测头
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23天前
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YOLOv11改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子:DySample
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23天前
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YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA,轻量化注意力模块 提高模型效率
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA,轻量化注意力模块 提高模型效率
图机器学习调研洞察:PyG与DGL
图神经网络(GNN)是人工智能领域的研究热点,广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示,DGL性能最优、内存占用最低,PyG次之。在AI for Science领域,PyG应用更广泛,尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式,保留图结构;PyG则采用Tensor Centric方式,适合小图场景。
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