加速张量流模型 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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具有张量流的混合密度网络

在这篇文章中，我尝试使用TensorFlow来实现经典的混合密度网络（Bishop '94）模型。在之前的博客文章中，我已经实现了MDN 。...所以训练结束后，我们可以使用训练好的模型，然后再调用sess.run()来生成预测，并绘制预测的数据与训练数据集。在我们完成了这个练习后，我们应该使用close()来释放资源。...我们需要的是一个能够预测每个输入的不同输出值范围的模型。在下一节中，我们实现一个混合密度网络（MDN）来完成这个任务。...get_lossfunc(out_pi, out_sigma, out_mu, y) train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(lossfunc) 我们将在下面训练模型...接下来我们要做的是让模型为我们产生分布，例如沿着x轴的一堆点，然后对于每个分布，从该分布中随机抽取10个点，将所生成的集合数据映射到y轴上。这让我们能感知生成的pdf是否与训练数据相匹配。

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深度学习 —— 从“张量”到“流”，带你玩转TensorFlow

它的名字里藏着两个关键词：“Tensor”（张量）和“Flow”（流）。想象一下，数据就像是一股股流动的液体，而TensorFlow就是那条能够让数据顺畅流动、并在流动中学习的“管道”。

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模型加速

本文的思路比较简单，裁剪+量化一体训练模型分三个步骤： 1） Clipping 裁剪，将网络中的权重系数值接近0 的权重全部置零，当然这种置零是临时性的，后面的训练迭代根据实际情况调整。

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如何用张量分解加速深层神经网络？（附代码）

翻译 | 林立宏整理 | 凡江背景在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。...在这篇文章（http://t.cn/RoaTgHT ）中我介绍了一些称为裁剪（pruning）的技术以减少模型中的参数数量。...另外一个关于参数化模型的例子是使用更少的类别对网络进行微调以实现更简单的任务。和裁剪（pruning）相似，分解之后通过模型需要微调来恢复准确性。...他们使用它来加速网络的速度，而不会明显降低精度。在我自己的实验中，我可以使用这个在基于 VGG16 的网络上获得 x2 加速，而不会降低准确度。...总结在这篇文章中，我们讨论了几个张量分解的方法来加速深度神经网络。截断的 SVD 可用于加速完全连接的层。

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大语言模型--张量并行原理及实现

NCCL屏蔽了底层复杂的细节，向上提供API供训练框架调用，向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。...Megatron-LM NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练基于Transformer的大型语言模型。...Megatron-LM 综合应用了数据并行（Data Parallelism），张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）。...很多大模型的训练过程都采用它，例如bloom、opt、智源等。...Llama2 Attention层 Attention的核心公式是：通过下图可以看出，llama2模型中的attention层再核心公式前后各加了一层Linear层。

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大模型分布式训练 —— 张量并行TP

本文：1）首先介绍张量并行矩阵分块，按行和按列两种方式，2）接着图解MLP和self-attention的分块原理，以及对应的通信量，3）最后介绍编码层和损失层的分块和通信优化。...5，总结模型每层前向需要 2 次 AlI-Reduce，反向需要 2次 All-Reduce，每个batch选代需要b∗s+N 1D 张量井行局限：以上介绍的方式按照行或是列进行切分，为1D方式，其存在几点的局限性

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Pytorch 0.3.0 发布：新增张量函数，支持模型移植

2、构建了一个 in-built Profiler，能对模型进行瓶颈分析，这个 Profiler 同时支持 CPU 和 CUDA 模型。...HingeEmbeddingLoss, SoftMarginLoss, MarginRankingLoss, CrossEntropyLoss DataParallel 4、优化器 optim.SparseAdam：能实现适用于稀疏张量的简单亚当算法...除此之外，还增加了新的张量函数和功能，在新版本中，能通过 ONNX 将模型迁移到其他框架上。...另外，在加速方面，重写 gpu kernel 之后，softmax 和 log_softmax 的速度能实现 4-256 倍的提升；在分布式 AllReduce 中，能实现 2.5-3 倍的性能提升；torch.norm...函数的 backward 能实现 1.5 倍的加速；pack_padded_sequence 的性能也有提升。

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JavaIO流：模型

常用到的读/写数据方式有：同步阻塞 IO、同步非阻塞 IO、IO 多路复用、信号驱动、异步 IO ～本篇内容包括：Java IO 与 IO 模型、五种 IO 模型、三种 Java IO 模型。...---- 文章目录一、Java IO 与 IO 模型 1、IO 与 IO 模型的关系 2、IO 的流程二、五种 IO 模型 1、同步阻塞 2、非阻塞 3、多路复用 IO 4、信号驱动 5、异步IO...三、三种 Java IO 模型 1、BIO 2、NIO 3、AIO 4、适用场景分析 ---- 一、Java IO 与 IO 模型 1、IO 与 IO 模型的关系提到 IO，就要说 IO 模型，否则就像学...NIO 通信模型图： 3、AIO AIO 是真正意义上的异步非阻塞 IO 模型。...这两种方法均为异步的，对于读操作而言，当有流可读取时，操作系统会将可读的流传入 read 方法的缓冲区，并通知应用程序；对于写操作而言，当操作系统将 write 方法传递的流写入完毕时，操作系统主动通知应用程序

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使用 Docker 加速开发工作流

在开发工作流中使用 Docker 可以极大提高生产力，它消除了"它在我机器上都可以运行"这类典型的错误，在不同的机器上运行也只需要一个 Docker 守护进程，而不需要其他组件。...为什么要 Docker 化开发工作流上面我已经提到了在你的开发环境中使用 Docker 的好处。

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JS事件流模型

JS事件流模型事件捕获Event Capturing是一种从上而下的传播方式，以click事件为例，其会从最外层根节向内传播到达点击的节点，为从最外层节点逐渐向内传播直到目标节点的方式。...DOCTYPE html> JS事件流模型 div{...DOM2级模型 DOM2事件模型是W3C制定的标准模型，支持捕获型事件和冒泡型事件，调用事件的处理阶段依次为捕获、目标、冒泡。...DOCTYPE html> JS事件流模型 div{...DOCTYPE html> JS事件流模型 div{

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深度学习模型加速：Pytorch模型转TensorRT模型

经过一段时间的调研与实践，算是对模型加速这方面有了一定的了解，便促成了此文。 1、如何实现模型加速？既然要提升效率，实现模型加速，那么具体应该怎么做呢？...目前常用的深度学习模型加速的方法是：将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解，那么TensorRT是什么呢？...TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。...我将实现深度学习模型加速整体分成了两部分：模型转换部分。实现 Pytorch/Tensorflow Model -> TensorRT Model 的转换。模型推断（Inference）部分。...深度学习模型加速是一个繁杂的任务，需要注意的是，本文并没有对各个内容进行详细的讲解，更多的是提供一种整体的框架、流程，并给出相应的解决指南，这一点从文中嵌入的各个链接也可以看出。

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张量模型并行详解 | 深度学习分布式训练专题

随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。...2、将计算图中的层内的参数切分到不同设备，即层内并行，我们称之为张量模型并行，如下右图[1]。本文主要讲述张量模型并行。...张量模型并行原理张量模型并行需要解决两个问题：参数如何切分到不同设备（切分方式）；以及切分后，如何保证数学一致性（数学等价））。...由于张量模型并行实际目的，是解决单设备无法运行大模型的问题，因此，张量模型并行虽然在多个设备上运行，其运行的结果需要完全等价单设备运行。为了等价单设备模型初始化，张量模型并行需要对随机性进行控制。...在张量模型并行和该算子结合使用时，需要特别注意对该算子随机性的控制。

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TVM 加速模型，优化推断

TVM 是一个开源深度学习编译器，可适用于各类 CPUs, GPUs 及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。...不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM 更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍 TVM 的编译流程，及如何自动调优自己的模型。...其中流程见下图：从高层次上看，包含了如下步骤：导入（Import）：前端组件将模型提取进 IRModule，其是模型内部表示（IR）的函数集合。...调优模型 TVM 文档 User Tutorial[2] 从怎么编译优化模型开始，逐步深入到 TE, TensorIR, Relay 等更底层的逻辑结构组件。...这里只讲下如何用 AutoTVM 自动调优模型，实际了解 TVM 编译、调优、运行模型的过程。

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模型加速--Slimmable neural networks

Slimmable neural networks ICLR2019 Code and models will be released 可瘦身的神经网络，针对不同硬件和运行环境，可以快速提供与之相适应的CNN模型来完成任务...硬件配置好的，给一个大模型，硬件配置差的，给一个小点的模型。...同一个模型，设置一下参数就可以了 At runtime, the network can adjust its width on the fly according to on-device benchmarks...同一个网络模型在不同的设备上运算时间也是不一样的。...反过来，对于不同的硬件设备及运行环境，我们能否快速的提供与之相适应的CNN网络模型来完成相关的任务了？ ?

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libtorch:C++开发深度学习模型算法《张量基本操作》

#include #include using namespace std; // 张量创建一个{3,4}的张量 auto b...= torch::rand({3,4}); std::cout张量:"<<b<<std::endl; b.print(); // 创建张量 at::Tensor...torch::Tensor allZeros = torch::zeros({5,7}); //定义一定维度的单位张量对角线为1 其余为0 auto beye = torch...::eye(5); // 一定维度的张量并设置初始值 auto weight = torch::full({3,4},10); // 以另一个张量初始化另外一个张量...每个张量至少有一个维度;2.

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Scikit-Learn 1.8.0 引入 Array API，支持 PyTorch 与 CuPy 张量的原生 GPU 加速

这意味着 CuPy 数组或 PyTorch 张量现在可以直接在 Scikit-Learn 的部分组件中直接使用了，且计算过程能保留在 GPU 上。 1.8.0 到底更新了什么？...在 1.8.0 版本中可以实现：直接传参：受支持的评估器（estimators）现在可以直接接收 CuPy 数组或 PyTorch 张量。...状态保留：模型拟合后的属性会与输入数据保持在同一物理设备上。虽然目前的版本依然贴着“实验性”标签且需要显式开启，但它确实打破了 Scikit-Learn 过去那种“万物皆需 NumPy”的框架。...在旧版本中，即便你的基础模型（如 XGBoost）是在 GPU 上训练的，Scikit-Learn 的编排逻辑会把数组转回 NumPy，然后在 CPU 上重新计算各项指标。...但是你依然可以用 cuDF 做数据加载和预处理，不过输入模型之前必须确保输入是 array-like 格式。

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预告 | 模型加速压缩——精度无损

今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容，主要是模型压缩！如果你们有想了解或深入熟悉的框架，可以在留言处告诉我们，我们也会第一时间把大家希望的分享出来，我们一起学习讨论，共同进步！预告 ?...因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。对基本操作和体系结构的改进将使它们走得更远。...虽然Xception、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet和ShuffleNetV2等轻量级模型以很少的FLOPs获得了很好的性能，但是它们特征图之间的相关性和冗余性一直没有得到很好的利用

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PyTorch | 加速模型训练的妙招

引言提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短，进而加速产品的迭代过程。同时，这也表示在进行单一模型训练时，所需的资源将会减少。.../logs'), ) as prof: train(args) 之后，您可以启动张量板并查看分析跟踪。...encoder_attention"): data = self.encoder_attention(**data, **encoder_data) 了解 PyTorch traces 收集traces后，在张量板中打开它们...内存分配器使用 PyTorch 在 CUDA 设备上分配张量时，PyTorch 会利用缓存分配器来避免执行成本较高的 cudaMalloc 和 cudaFree 操作。...但是，如果你处理的是长度不一的数据，不同前向传播过程可能需要不同大小的中间张量。这时，PyTorch 的分配器可能没有合适的内存块可用。

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微调Whisper模型和加速推理

另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。...微调完成之后会有两个模型，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。...python infer.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-large-v2-finetune 加速预测众所周知...，直接使用Whisper模型推理是比较慢的，所以这里提供了一个加速的方式，主要是使用了CTranslate2进行加速，首先要转换模型，把合并后的模型转换为CTranslate2模型。...--output_dir models/whisper-large-v2-ct2 --copy_files tokenizer.json --quantization float16 执行以下程序进行加速语音识别

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加速BERT模型：从架构优化、模型压缩到模型蒸馏

不过如果能够加速，当然也是好的，因为迭代越快，你就能越早地解决你的问题。...这在神经网络中并不陌生，其他领域（例如计算机视觉）以前也有相同的问题，并且已经开发了几种压缩和加速神经网络模型的方法。...，该模型能够复制原始模型的行为。...1、架构和优化改进大规模分布式训练加速 BERT 训练能够想到的第一件事（甚至是第零件事）是将其分发到更大的集群当中。...需要强调，以上所介绍的方法并不互相冲突，所以我们期待能够将这些方法协同起来使用来加速 BERT 模型（或其他相似模型）。

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