import tensorflow as tf import horovod.tensorflow as hvd # 1. 初始化horovod hvd.init() # 2. 给当前进程分配对应的gpu,local_rank()返回的是当前是第几个进程 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank()) # 3. Scale学习率,封装优化器 opt = tf.t...
这部分是训练的配置参数,首先时父类Config,然后子类train_config,eval_config继承父类,这里跟Backbone的写法类似。 importastfromtypingimportTuple,Listfromroi.poolerimportPooler# Pooler类 有两个方法 ROI pooling ROI Align# config的父类classConfig(object):#图像缩放的尺寸 短边缩放为600 长边为 1000IMAGE_MIN_...
importmodelsfromconfigimportDefaultConfig opt=DefaultConfig() lr=opt.lr model=getattr(models, opt.model) dataset= DogCat(opt.train_data_root) defparse(self, kwargs):"""根据字典kwargs 更新 config参数"""#更新配置参数fork, vinkwargs.items():ifnothasattr(self, k):#警告还是报错,取决于你个人的...
PyTorch BERT加载config 简介 在自然语言处理领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型已经成为了一种非常流行的方法。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,可以用来搭建和训练BERT模型。在本文中,我将教会你如何使用PyTorch加载BERT的配置文件(config)。 整体流程 下面是实现"pytorch bert加载...
config(可选):模型的配置 state_dict(可选):一个可选择的权重字典而不是下载的预训练模型权重,当需要创建一个使用预训练配置但加载自己的权重值时使用。 cache_dir(可选):当不使用标准缓存时,可以设置这样一个缓存路径,在这个路径里应该存放着预训练模型配置。
1.1. parse_config.py 这个py文件中定义了两个函数——parse_model_cfg和parse_data_cfg,其中parse_model_cfg返回的module_defs存储的是所有的网络参数信息,一个list中嵌套了多个dict,每一个dict对应的是网络中的一个子模块——卷积、池化、特征拼接、跨层连接或者 yolo输出层;parse_data_cfg是将rbc.data文件中...
#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...
jupyter notebook --generate-config 运行之后,会返回配置文件所在的路径: 我们用vim打开,修改其中的几行: c.NotebookApp.ip='0.0.0.0'c.NotebookApp.open_browser=Falsec.NotebookApp.port=8888# 可以自己指定 我们需要将本地的端口和远程进行绑定,这样我们就可以在本地打开远程的jupyter了。这一行代码当中我们...
然后通过compile函数来对model进行编译,这个compile函数内部其实就是调用了一个Lowerer类,Lowerer类会根据config配置创建fx2trt的pipeline,之后的torch_tensorrt会统一这个接口,根据fx和ts(torchscript)模型来分别进行compile,不过这里就只说fx了: # 这里model是nn.module 来自 torchvision.models.resnet18(pretrained=True...
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...