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1月前
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PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
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2月前
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《移动端NLP模型部署指南:突破性能与资源瓶颈》
在数字化时代,自然语言处理(NLP)技术已广泛应用于智能语音助手和文本翻译软件。随着移动设备普及,移动端高效运行NLP模型的需求增长。然而,移动端资源受限,如何实现高效部署成为热点问题。解决方案包括模型压缩(如剪枝、量化、知识蒸馏)、选择适配的推理框架(如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、MNN、NCNN),以及利用硬件加速(如GPU、NPU)。通过结构优化和参数调整,结合这些技术手段,未来移动端将提供更流畅、智能的NLP服务,提升人机交互体验。
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2月前
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昇腾910-PyTorch 实现 ResNet50图像分类
本实验基于PyTorch,在昇腾平台上使用ResNet50对CIFAR10数据集进行图像分类训练。内容涵盖ResNet50的网络架构、残差模块分析及训练代码详解。通过端到端的实战讲解,帮助读者理解如何在深度学习中应用ResNet50模型,并实现高效的图像分类任务。实验包括数据预处理、模型搭建、训练与测试等环节,旨在提升模型的准确率和训练效率。
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2月前
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基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络
本文介绍了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现经典的WideDeep网络模型,以处理推荐系统中的点击率(CTR)预测问题。
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2月前
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PyTorch 实现MobileNetV1用于图像分类
本实验基于PyTorch和昇腾平台,详细讲解了如何使用MobileNetV1模型对CIFAR10数据集进行图像分类。内容涵盖MobileNetV1的特点、网络架构剖析(尤其是深度可分离卷积)、代码实现及训练过程。通过该实验,读者可以掌握轻量级CNN模型在移动端或嵌入式设备中的应用,并了解其在资源受限环境下的高效表现。实验包括数据预处理、模型训练与测试等环节,帮助用户快速上手并优化模型性能。
VideoLLaMA3:阿里达摩院开源专注于视觉理解的多模态基础模型,具备多语言视频理解能力
VideoLLaMA3 是阿里巴巴开源的多模态基础模型,专注于图像和视频理解,支持多语言生成、视频内容分析和视觉问答任务,适用于多种应用场景。
新手入门:DGL在昇腾上的安装问题
本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL(Deep Graph Library)的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构,接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性,从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题,通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外,针对NPU芯片适配,重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。
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2月前
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内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海,TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型,并结合实际应用场景,探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估,到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术,帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架(如PyTorch、Deepspeed、MindSpore)的结合应用。
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2月前
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昇腾910-PyTorch 实现 Alexnet图像分类
本文介绍了在昇腾平台上使用PyTorch实现AlexNet对CIFAR-10数据集进行图像分类的实战。内容涵盖AlexNet的创新点、网络架构解析及代码实现,包括ReLU激活函数、Dropout、重叠最大池化等技术的应用。实验中详细展示了如何构建模型、加载数据集、定义训练和测试模块,并通过60个epoch的训练验证模型性能。
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