for device in devices[1:]: new_state_dict = torch.utils._pytree.tree_map(lambda x: x.clone().to(device), state_dict) state_dicts.append(new_state_dict) # call forward in devices separately ys = [] for t, state_dict in zip(xs, state_dicts): output = torch.func.functional_call...
(params, learning_rate, grads): params = jax.tree_util.tree_map(lambda p, g: p - learning_rate * g, params, grads) return params for i in range(100): x = random.normal(manager.new_key(), (n_samples, x_dim)) # training data y = model.apply(reference_params, x) loss_value...
代码:https:///jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 数据集 使用RSOD遥感数据集,VOC的数据格式如下: RSOD是一个开放的目标检测数据集,用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机,油箱,运动场和立交桥,以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 数据集包括4个文件夹,每个文件夹包含一种对象: 1.飞机数据集,44...
private static Bitmap arrayFlotToBitmap(List<Float> floatArray, int width, int height){ byte alpha = (byte) 255 ; Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888) ; ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(width*height*4*3) ; float Maximum = Collections.max(...
quanto 基准测试https://github.com/huggingface/quanto/tree/main/bench/ 集成进 transformers 我们已将 quanto 无缝集成至 Hugging Face transformers 库中。你可以通过给 from_pretrained API 传 QuantoConfig 参数来对任何模型进行量化！transformershttps://github.com/huggingface/transformers 目前，你需要使用最新版本...
lmdb.open() 这个方法实际上是 class lmdb.Environment(path, map_size=10485760, subdir=True, readonly=False, metasync=True, sync=True, map_async=False, mode=493, create=True, readahead=True, writemap=False, meminit=True, max_readers=126, max_dbs=0, max_spare_txns=1, lock=True) 的一...
To make it work with a map-style | dataset with non-integral indices/keys, a custom sampler must be provided. | | Method resolution order: | Dataset | typing.Generic | builtins.object | | Methods defined here: | | __add__(self, other:'Dataset[T_co]') -> 'ConcatDataset[T_co]...
layer=nn.MaxPool2d(2,stride=2)# 第一个参数是:窗口的大小2*2out=layer(x)print(out.shape)# 第二种方式 out=F.avg_pool2d(x,2,stride=2) 除了下采样,Pytorch还可以实现上采样 上图从左至右的过程为上采样过程,将原数据进行复制即得到新的数据 ...
可视化一个 feature map (将 feature map 所有通道的值取平均数) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportmatplotlib.pyplotasplt item=torch.mean(x,dim=1).detach().cpu().numpy().transpose((1,2,0))plt.figure()plt.axis('off')plt.imshow(item,cmap='jet')plt.savefig...
在单台8H800 80GB服务器上，推理性能相比JAX、HuggingFace的auto device map等方法，推理时延加速近4倍。使用教程 下载安装Colossal-AI后，启动推理脚本即可。./run_inference_fast.sh hpcaitech/grok-1模型权重将会被自动下载和加载，推理结果也能保持对齐。如下图中Grok-1 greedy search的运行测试。更多详情可参考...