PyTorch 原地操作 inplace 详解:如何规避版本计数器冲突引发的运行时崩溃
在 PyTorch 的模型训练和推理过程中,为了节省内存或提高计算效率,我们经常会用到原地操作(Inplace Operations),例如使用 add_()、mul_() 而不是标准的 + 或 *****。然而,在涉及到梯度计算(即 re...
在 PyTorch 的模型训练和推理过程中,为了节省内存或提高计算效率,我们经常会用到原地操作(Inplace Operations),例如使用 add_()、mul_() 而不是标准的 + 或 *****。然而,在涉及到梯度计算(即 re...
在 PyTorch 中,我们通常使用 torch.no_grad() 来关闭梯度追踪,以加速推理过程或节省内存。但如果我们需要在复杂的训练流程中,根据特定的条件(例如,在执行一个嵌入式评估函数时)动态地、有条件地控制梯度,标准的上下文管理器...
在 PyTorch 的模型推理阶段,我们通常需要禁用梯度计算,以节省内存和提高运行速度。最常用的方法是使用上下文管理器 torch.no_grad()。然而,PyTorch 1.9 版本引入了一个更强大的替代品:torch.inferenc...
导语 在使用 PyTorch 进行深度学习模型开发时,我们经常会遇到一个棘手的 RuntimeError,提示我们不能对一个需要梯度的非叶子张量(non-leaf Tensor)进行原地(in-place)修改。这背后涉及到 PyTorch...
在深度学习模型训练过程中,梯度爆炸(Gradient Explosion)是一个常见且致命的问题。它通常表现为损失值突然变为 NaN 或 Inf,导致训练中断或模型权重迅速发散。PyTorch 提供了强大的工具 register_hook,...
相似搜索问题的背景 相似搜索在业务里的场景:图片相似搜索,衍生的业务:拍照购物,截图搜电影、盗版图查找;文本相似搜索:智能搜索引擎,推荐系统,问答机器人,机翻;声音相似搜搜:听歌识曲等 相似搜索要解决的关键问题 相似搜索无非就是为了 ...
YOLO v3 tensorflow inference 报错failed to run cuBLAS routine cublasSgemm_v2: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED的解决办法 环境cuda9....
Faiss索引类型怎么选择 是否需要精确的结果? 是,那就得用Flat 唯一保证百分百准确性的是IndexFlatL2(L2距离)和IndexFlatIP(内积距离). 可以用来做其他索引的baseline,不支持压缩, 不支持add_wi...

首先介绍下tensorRT,tensorRT类似于tensorflow serving,都是一种用于将训练好的深度学习模型用于实时inference的工具,区别在于tensorflow serving是以一种server的方式提供出来的也就...

CentOS安装GPU版本的tensorflow serving问题总结 之前安装tensorflow serving一直都是使用的docker镜像的方式,简单快速,但是近来有一台gpu物理机 需要跑一批模型 要求越快越好 担心docker...