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文章 2024-12-03 来自：开发者社区

Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers

随着生成式AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制，由于其计算密集型的特性，成为优化的重点对象。 在前面的文章中，我们已经介绍了优化注意力核函数能够显著提升Transformer模型的性能。本文将进....

Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
文章 2024-10-13 来自：开发者社区

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。 文章目录....

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
文章 2024-08-13 来自：开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比

一、引言 本文是上一篇AI智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发的番外篇，对上文中pytorch的网络结构和tensorflow的模型结构部分进一步详细对比与说明（水一篇为了得到当天的流量卷哈哈，如果想更详细的了解pytorch，辛苦移步上一篇哈。 二、pytorch模型结构定义 ...

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。`albumentations`是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。

一、引言 在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。albumentations是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。 二、albumentation...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】

GoogLeNet网络架构于2014年由Google团队提出，并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩 。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后几年GoogLeNet经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。本文主要介绍最基础的GoogLeNet v1网络架构。 1. Inception 块的基础结构 **G...

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中，AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。本文我们介绍网络中的网络（NiN）。它提出了另外一个思路，即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。 1. N...

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路。 本文将介绍VGG网络模型，VGG主要思路是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。 1. VGG块介...

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

上一篇文章中我们了解到神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类，这种称为端到端（end-to-end）的方法可以节省很多中间步骤。但在1989年LeNet模型提出之后，神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下几个原因： 1.训练数据的缺失 包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部...

【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时，是将28*28图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中进行计算，这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大。假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片（含3个通...

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
阿里云文档 2024-06-06

如何快速使用C++程序来EAIS推理PyTorch模型？

您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个弹性加速计算实例EAIS（EAIS可以为ECS实例提供GPU资源），即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例，使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS，可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过C++程序推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS。

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