首先，从Hugging Face模型中心下载Hugging Face PyTorch T5模型及其相关的tokenizer。T5_VARIANT = 't5-small't5_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(T5_VARIANT)tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(T5_VARIANT)con
config.py # 配置文件,确定FCOS class DefaultConfig(): #backbone pretrained=True freeze_stage_1=True freeze_bn=True #fpn fpn_out_channels=256 use_p5=True #head # class_num是更换数据集一定要改的 class_num=80 # 下面配置一般不改它 use_GN_head=True prior=0.01 add_centerness=True cnt_on_re...
运行 accelerate config 命令后得到的 FSDP 配置示例如下:compute_environment: LOCAL_MACHINEdeepspeed_config: {}distributed_type: FSDPfsdp_config: min_num_params: 2000 offload_params: false sharding_strategy: 1machine_rank: 0main_process_ip: nullmain_process_port: nullmain_training_function: mainm...
比如利用自动混合精度做低精度计算、利用算子融合来减少访存开销等，这里最终带来了 64% 的加速，速度到了原来最好性能的 1.56 倍。此前示例中提到的 _config_graph 函数就是在配置这些优化选项，具体如下：def _config_graph(graph): if args.fp16: # 打开 nn.Graph 的自动混合精度执行 graph.confi...
conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 依次安装上面所有的源。 并设置搜索时显示通道地址,执行下面命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda config--setshow_channel_urls yes ...
或者,构建过程可以静态构建 libsox 和一些可选的编解码器,并且 torchaudio 可以通过设置环境变量来链接它们BUILD_SOX=1。构建过程将在构建扩展之前获取并构建 libmad、lame、flac、vorbis、opus 和 libsox。此过程需要cmake和pkg-config。 代码语言:javascript ...
config = {"l1": tune.choice([2 ** i for i in range(9)]),"l2": tune.choice([2 ** i for i in range(9)]),"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),"batch_size": tune.choice([2, 4, 8, 16])} tune.choice()接受一个从中均匀抽样的值列表。在这个例子中,l1和l2参数应该是介于...
# Fill in your the name of your VM and the zone.$ gcloud beta compute ssh "your-VM-name" --zone "your-zone".(vm)$ export TPU_IP_ADDRESS=your-ip-address(vm)$ docker run --shm-size 128G -v ~/imagenet:/tmp/imagenet -e XRT_TPU_CONFIG="tpu_worker;0;$TPU_IP_ADDRESS:8470" ...
#Add this package on intel x86 processor machines onlypip install mkl-static mkl-include#Add these packages if torch.distributed is neededconda install pkg-config libuv On Windows pip install mkl-static mkl-include#Add these packages if torch.distributed is needed.#Distributed package support on Wi...
import torchfrom timm.models.vision_transformer import VisionTransformerfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport osimport time #float8 importsfrom float8_experimental import configfrom float8_experimental.float8_linear import Float8Linearfrom floa...