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3月前
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来自: 弹性计算
阿里云GPU云服务器简介:优势场景价详解,最新收费标准与活动价格参考
阿里云GPU云服务器怎么样?阿里云GPU结合了GPU计算力与CPU计算力,主要应用于于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景,现在购买有包月5折包年4折起等优惠,GPU 计算型 gn6i实例4核15G包月优惠价1681.00元/1个月起,包年16141.80元/1年起;GPU 计算型 gn6v实例8核32G包月优惠价3817.00元/1个月起,包年36647.40元/1起等。本文为您详细介绍阿里云GPU云服务器产品优势、应用场景以及最新活动价格。
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18天前
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使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型
本文档介绍如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型,涵盖模型转换、引擎构建、量化推理及LoRA微调等操作,并提供详细的代码示例与支持矩阵。
Polygon马蹄链(Matic)开发说明丨Polygon马蹄链(Matic)智能合约系统开发(详细功能)丨Polygon马蹄链(Matic)系统源码
Matic PoS Chain,官方称之为“提交链”(commit chain)。它不同于侧链,尽管Matic PoS Chain有自己的共识机制,但在验证节点staking和检查点方面,它也依赖于以太坊的安全性。它与以太坊链并行运行,且该链由具有自身验证节点的权益证明共识机制来保护,保证了它的去中心化特性。此外,Matic PoS Chain与以太坊虚拟机(EVM)兼容,那些基于以太坊的项目可便捷地迁移其智能合约至Matic PoS链上。
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练:深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略:数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分,将数据批次在不同GPU上处理;数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU,适用于复杂模型;数据和模型都拆分,适合大型模型,使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。
Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解
本文介绍了PyTorch中的BatchNorm2d模块,它用于卷积层后的数据归一化处理,以稳定网络性能,并讨论了其参数如num_features、eps和momentum,以及affine参数对权重和偏置的影响。
【Pytorch神经网络理论篇】 27 图神经网络DGL库:简介+安装+卸载+数据集+PYG库+NetWorkx库
DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架,支持对异构图的处理,开源相关异构图神经网络的代码,在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。
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