首先按照 此步骤 安装Flash Attention V2。然后,安装最新的 PyTorch nightly (CUDA ≥11.8)。接着,根据 此文件 安装其余依赖软件。在本文中,我们是从主分支安装 🤗 Accelerate 和 🤗 Transformers 的。 微调 应对挑战 1 PR 25107 和PR 1777 解决了第一个挑战,且无需用户侧更改任何代码。主要...
python3.10安装torch 2.0: pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 安装完成 下载项目代码并解压:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit 打开requirements.txt将git部分用#注释(下载慢可以使用清华源) ...
pip install efficientnet_pytorch 安装完成后,你就可以在Python脚本中导入这个库了。 从efficientnet_pytorch.model模块中导入memory_efficient_swish函数: 根据提供的提示,原问题中的函数名memoryefficientswish可能是错误的,正确的函数名应该是memory_efficient_swish。这个函数是efficientnet_pytorch库中的一个激活函数,用于...
test.py:测试脚本 编译安装Vim环境 环境 系统:ubuntu22.04 CUDA:12.1 python:3.11显卡驱动:545 安装过程 系统、CUDA和python的安装过程忽略,这些都能找到。 安装库文件 下载https://github.com/hustvl/Vim源码。 进入vim中,找到vim_requirements.txt文件,如下图: 打开vim_requirements.txt文件,按照要求安装缺失的库...
PyTorch/contrib/cv/classification/Efficient-3DCNNs_ID1230_for_PyTorch/main.py 已过期 117 #if opt.loss_scale < 0: 118 # model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=opt.opt_level, loss_scale=None) 119 #else: 120 # # model, optimizer = amp.initialize(model, optim...
使用pytorch默认读取数据的方式,然后将dataset_train.class_to_idx打印出来,预测的时候要用到。 对于train_loader ,drop_last设置为True,因为使用了Mixup数据增强,必须保证每个batch里面的图片个数为偶数(不能为零),如果最后一个batch里面的图片为奇数,则会报错,所以舍弃最后batch的迭代,pin_memory设置为True,可以加快...
使用pytorch默认读取数据的方式,然后将dataset_train.class_to_idx打印出来,预测的时候要用到。 对于train_loader ,drop_last设置为True,因为使用了Mixup数据增强,必须保证每个batch里面的图片个数为偶数(不能为零),如果最后一个batch里面的图片为奇数,则会报错,所以舍弃最后batch的迭代,pin_memory设置为True,可以加快...
下载安装 $ git clone https://github.com/microsoft/Cream.git $ cd Cream/EfficientViT/classification/ $ pip install -r requirements.txt ●获取PyTorch模型 虽然官方仓库中已经提供了ONNX模型,但是我们发现其ONNX模型的Batch Size=16,并不适合普通的端侧芯片进行评估,因此这里选择从pth文件重新生成Batch Size=...
我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的 pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式,格式是 新增格式转化脚本makedata.py,插入代码: 完成上面的内容就可以开启训练和测试了。 接下来在EfficientVMamba实战:使用EfficientVMamba实现图像分类任务(二)中完成训练和测试。
它基于PyTorch框架,支持多种主流大模型的微调,包括ChatGLM-2、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan等。通过全参数训练、LoRA和QLoRA等多种训练方法,LLaMA Efficient Tuning能够帮助用户更加高效地调整模型参数,从而提升模型性能。 首先,让我们来了解一下LLaMA Efficient Tuning的主要特性。它支持预训练、指令监督微调...