【最全整理,亲测成功】已安装CPU版本的pytorch的情况下安装GPU版本pytorc...

通过pip下载安装 GPU 版本 PyTorch：查看安装结果，说明安装完成。可以发现打开anaconda，environment切换到新环境中没有jupyter notebook，因此在新环境命令行中输入jupyter notebook，虽然弹出了无法找到入口的窗口，关闭它或点击确定，仍然能够打开jupyter，并且以后可以从anaconda进入

剑指TensorFlow,PyTorch Hub官方模型库一行代码复现主流模型

研究者可以方便地在GitHub上发布自己的预训练模型，只需添加hubconf.py文件来定义模型结构和权重。例如，使用HuggingFace的BERT模型，只需定义一个bertForMaskedLM入口并指定预训练权重。模型发布后，用户可以通过torch.hub.load()来加载，这个过程极其简单，无需额外安装，且能轻松获取模型的最新更新。PyTorch...

干货| PyTorch Hub一键复现各路模型

Facebook 宣布推出 PyTorch Hub，旨在为机器学习研究提供基础构建模块，简化模型复现流程。这一创新提供了包含计算机视觉和自然语言处理等领域经典模型的聚合中心，仅需一行代码即可轻松调用，如 ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN 和 MobileNet 等。PyTorch Hub 的核心功能包括：1. **模型库**：由预先训练的...

在cuda支持的Docker中使用FastAPI将PyTorch模型部署到生产环境_百度知 ...

通过遵循本文的指南，您可以将带有FastAPI的PyTorch ML模型部署到生产环境中。这将使您的模型可以在远程云机器上作为RESTful API提供服务，从而提高模型的可访问性和性能。

扩散模型源码阅读-DDPM

首先，我们以pytorch_diffusion为例，这个实现版本不包含训练和推理代码，仅提供了一个Demo文件，用于展示图片的扩散和生成过程，能够帮助快速了解DDPM的代码实现细节。在Demo函数的入口处，会进行扩散模型的初始化，调用from_pretrained函数来定义模型结构。模型配置中包括分辨率(resolution)、输入通道数(in_...

一小时实践入门 stable-baselines3

Stable Baselines3是基于PyTorch的强化学习库，旨在提供清晰、简单且高效的算法实现，是Stable Baselines库的升级版，适合研究人员和开发者轻松使用现代深度强化学习算法。通过以下步骤，可在一小时内掌握stable-baselines3基础：1. 环境配置 (15分钟)2. 理解基本概念和结构 (10分钟)3. 运行简单示例 (10分钟...

3d稀疏卷积——spconv源码剖析(三)

输出shape计算：对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小、kernel size、stride等参数计算出输出shape；子流行稀疏卷积输出shape与输入shape相同。2. 算子注册： 方式：使用Pytorch提供的OP Register方式对底层C++ API进行注册，使得可以通过Python接口调用C++算子。 优点：与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重...

TVM快速入门

TVM，一个端到端的机器学习编译框架，旨在优化模型在各类硬件上的高效运行。它兼容TensorFlow，Pytorch，MXNet，ONNX等主流框架，支持CUDA，ROCm，Vulkan，Metal，OpenCL，LLVM，C，WASM等后端及GPU，CPU，FPGA及自定义NPU设备。基本步骤如下：1. 导入模型，支持多种框架输入。2. 转换模型至Relay，TVM的高...

LAMA代码分析-上

LAMA的源码位于GitHub上的facebookresearch\/LAMA仓库。项目的代码结构清晰，入口文件为run_experiments.py。通过这个文件，我们可以看到LAMA整体的运行逻辑：对四个不同数据集上的多种语言模型进行实验，以检测模型的性能。语言模型包括但不限于emo、gpt、bert和transformer等，用户可以根据需求灵活配置。为了更...

超详细!带你轻松掌握 MMSegmentation 整体构建流程

MMSegmentation代码库主要包含：- **.\/tools**：训练和测试入口的脚本、预训练模型和数据集准备脚本、部署和可视化脚本。- **.\/configs**：算法配置文件、数据集配置、基础模型和训练策略的基配置文件。- **.\/mmseg**：算法库，包括核心组件、数据集处理、分割模型代码和面向用户的API接口。- **.\/...