【Flink网络数据传输】OperatorChain的设计与实现
文章目录 1.OperatorChain的设计与实现2.OperatorChain的创建和初始化3.创建RecordWriterOutput 1.OperatorChain的设计与实现 OperatorChain的大致逻辑 OperatorChain的Output组件：将数据发送到下游 OperatorChain的collect()：收集处理完的数据 OperatorChain的Output接...
大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的大语言模型训练流程（LLM系列07）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的大语言模型训练流程（LLM系列07）1. PyTorch DistributedDataParallel (DDP) 概述1.1 DDP的基本原理与实现机制1.2 初始化并使用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`** 2. 构建BERT系列模型实例2.1 BERT架构解析2.2 利用PyTorch构建...
PyTorch2.0 环境搭建详细步骤(Nvidia显卡)
p4、安装anconda（尽量使用这种方式安装python环境，坑会少一点） https://www.anaconda.com/download Step5、配置环境变量 Step6、执行命令安装PyTorch conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ...
【Pytorch深度学习开发实践学习】Pytorch实现LeNet神经网络（1）
1.model.py import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F 引入pytorch的两个模块 关于这两个模块的作用，可以参考下面 Pytorch官方文档 torch.nn包含了构成计算图的基本模块 torch,nn.function包括了计算图中的各种主要函数，包括：卷积函数、池化函数、注意力机制函数、非线性激活函数、dropout函数、线...
【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)计算操作
PyTorch深度学习总结 第五章 PyTorch中张量(Tensor)计算操作 文章目录 PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal()3、ge、gt、le、lt、ne函数4、torch.isnan() 二、基本运算1、四则运算(加减乘除)2、其他计算 前言 上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的拆分和拼接...
Pytorch的可视化
1 使用 wandb进行可视化训练过程 本文章将从wandb的安装、wandb的使用、demo的演示进行讲解。 1.1 如何安装wandb？ wandb的安装比较简单，在终端中执行如下的命令即可： pip install wandb 在安装完成之后，我们需要，去官网注册一个自己的账号并复制一下自己的API keys，在本地进行登录即可： wandb login 1.2 wandb的使用 其实wandb的使...
PyTorch中基础模块torch的详细介绍
torch 是 PyTorch 库的核心模块，提供了以下关键功能： 张量（Tensor）：类似于 NumPy 的 ndarray，但可以无缝地在 CPU 或 GPU 上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式。 数学运算：包括基本的数学运算符重载（如加减乘除）、矩阵运算（如矩阵乘法、点积、卷积）、统计函数（如求和、平均值、最大值、最小值等）以及更复杂的数学操作。 数据类型转换：允许用户创建...
PyTorch detach()：深入解析与实战应用
PyTorch detach()：深入解析与实战应用 🌵文章目录🌵 🌳引言🌳🌳一、计算图与梯度传播🌳🌳二、detach()函数的作用🌳🌳三、detach()与requires_grad🌳🌳四、使用detach()的示例🌳🌳五、总结与启示🌳🌳结尾🌳 🌳引言🌳 在PyTorch中，detach()函数是实现计算图灵活控制的关键。通过理解其背后的原理和应用场景，我们能够更有效地利用PyTorch进行深度学习模型...
【Pytorch深度学习开发实践学习】Pytorch实现LeNet神经网络（2）train.py
import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnfrom model import LeNetimport torch.optim as optimimport torchvision.transforms as transforms def main(): transform = transforms.Compose( [transform...
2.利用conda或pip安装PyTorch1
环境 2.激活环境----conda activate 虚拟环境名字 3.查看当前环境下的库/包-----conda list 4.卸载当前环境的库/包------conda uninstall pytorch torchvision torchuadio cudatoolkit (无论是卸载库还是安装库，均需要①打开anaconda prompt ； ② 激活环境-------conda activat...