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阿里云文档 2025-04-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK提供了更易用的HighLevel API，支持您在PAI完成模型的训练和部署。本文介绍如何使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型。

文章 2024-06-12 来自：开发者社区

使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练

如果所有机器学习工程师都想要一样东西，那就是更快的模型训练——也许在良好的测试指标之后加速机器学习模型训练是所有机器学习工程师想要的一件事。更快的训练等于更快的实验，更快的产品迭代，还有最重要的一点需要更少的资源，也就是更省钱。熟悉PyTorch Profiler 在进行任何优化之前，你必须了解代码的某些部分运行了多长时间。Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具...

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。

阿里云文档 2023-09-26

如何使用Python脚本通过EAIS（内置AIACC-Training 2.0加速库）训练PyTorch模型？_弹性加速计算实例(EAIS)

EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例（内置AIACC-Training 2.0加速库）训练PyTorch模型的具体操作。

阿里云文档 2023-09-26

如何使用EAIS训练PyTorch模型？

EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例训练PyTorch模型。本文为您介绍使用EAIS训练PyTorch模型的具体操作。

阿里云文档 2023-08-30

如何通过C++程序来使用EAIS推理PyTorch模型？

EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例进行AI推理。本文为您介绍使用C++程序通过EAIS推理PyTorch模型的具体操作。

文章 2022-12-22 来自：开发者社区

在本文中，我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码，这些技巧是我个人发现的，用于改进我的深度学习模型的训练。混合精度在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。对于那些在严格的约束下训练模型的人来说，这有时会导致他们的模型占用过多的内存，迫使他们使用更小的模型和更小的批处理大小进行更慢的训练过程。所以在模型中以16位精度存储所有变量/数字可以改善并修复大部分....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】4.基于pytorch框架自带模型实现线性回归的训练过程

1.1 生成数据集我们生成与上一篇文章中相同的数据集。其中features是训练数据特征，labels是标签。样本形状为1000*2。num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num....

文章 2022-12-08 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】3. 基于pytorch手动实现一个线性回归模型并进行min--batch训练

1.1 线性回归简介线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深....

文章 2017-09-20 来自：开发者社区

Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%

今年5月10日，Facebook AI 研究实验室（FAIR）发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最新成果。Facebook 称，该研究取得了截止目前最高准确度，并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍（谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术）。今天开源的是一个PyTorch版本的fairseq。这个重新实现的原作者是Sergey Edunov，Myle Ott和....

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更新时间 2024-06-13 17:05:07

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