PyTorch with DirectML 为开发人员提供一种易于使用的方式,可在其 Windows 计算机上试用最新的和最出色的 AI 模型。 可以通过安装 torch-directml PyPi 包下载 PyTorch with DirectML。 设置之后,即可开始使用我们的示例,或者使用用于 VS Code 的 AI 工具包。 检查Windows 版本 本机Windows 上的 torch-directml 包...
PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端,允许在 DirectX12 GPU 和 WSL(适用于Linux的 Windows 子系统)上训练模型。 Microsoft 与 AMD、Intel 和 NVIDIA 合作,为 PyTorch 提供这种硬件加速的训练体验。PyTorch-DirectML 包安装简单,只需更改现有脚本中的一行代码。 Github: https://github....
我去网上找,发现两种理论上可行的方法:第一种是使用ort-nightly-directml,具体可参考这篇教程。第二种就是pytorch-directml。但是,我电脑的显卡只有2GB专用GPU内存,OnnxStableDiffusionPipeline连512*512的图都生成不了,提示GPU内存不足。256*256的图的确可以生成,但输出的全是白色。 在2022年秋季,pytorch-directml...
使用训练数据训练模型。 显示另外 2 个 备注 为了获得更大的功能,PyTorch 还可用于 Windows上的 DirectML。 在本教程的前一阶段中,我们获取了将用于使用 PyTorch 训练图像分类器的数据集。 现在,是时候利用这些数据了。 要使用 PyTorch 训练图像分类器,需要完成以下步骤: ...
本来呢,用Windows内置的ML框架,搭配 onnx-runtime或者directml跑些简单的推理照说问题并不大了。结果试了微软官方给的Stable-diffusion c# 示例,搭了 olive-ai[directml]的 0.2.1 ~ 0.3.1 多个版本和ort多个版本, 始终以找不到GroupNorm Kernel实现的错误收场。 OnnxRuntimeException: [ErrorCode:Not...
在windows上通过pytorch-directml利用AMD显卡加速stable-diffusion https://zhuanlan.zhihu.com/p/601903035 这有一篇是AMD显卡使用Pytorch深度学习配置(RX6600 ubuntu20.04为例)-2022.9.20 https://zhuanlan.zhihu.com/p/566112395 tensorflow可能在amd上运行的更好点,但是建议深度学习还是n卡 ...
简单来说，DirectML让用户可以利用AMD、英特尔和Nvidia的GPU，在Windows硬件上使用硬件加速，进而提升机器学习训练工作负载速度。带有DirectML的PyTorch版本，支持在DirectX 12兼容的硬件上，执行复杂机器学习模型的训练和推理。目前最新版本的Windows 10和WSL都支持带有DirectML技术的PyTorch，开发者现在可以下载PyPI组件，并且...
前阵子更新至Windows 11 22h2后，我尝试使用Stable-diffusion作为测试项目。原本以为使用Windows内置ML框架结合onnx-runtime或directml就能轻松运行，但遇到微软官方提供的Stable-diffusion c#示例，尝试使用olive-ai[directml]的多个版本和ort版本，结果始终因找不到GroupNorm Kernel实现而失败。于是，我转向WOA...
该范例代码使用了 PyTorch 自带的StanfordCars数据集和resnet50预训练模型。 import torchimport torch_directmlimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, models, transformsimport time# Set device &...