数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 关于语音识别的基础知识和sphinx的知识,详细能够參考我的另外两篇博文: 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585 PocketSphinx语音识别系统的编译.安装和使用: http://blog.csdn.net/zouxy09/…

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS…

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. …

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模训练计算能力需求 0x02 FSDP 如何工作 2.1 全参数分片 2.2 比对 2.3 梳理 2.3.1 思路 2.3.2 流程步骤 0x03 How to use FSDP 3.1 在语言模型中使用FSDP 3.2 在计算机视觉模型之中使用FSDP 3.3 在PyTorch Lightnin…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ZeRO 0x02 卸载策略 2.1 数据流图 2.2 限制CPU计算 2.3 最小化计算量 2.4 最大化内存节约 2.5 唯一最优化策略 2.6 ZeRO-Offload Schedule 2.6.1 单机计划 2.6.2 多节点计划 0x03 FairScale Offload 使…

摘要:在做基于Ascend CL模型推理时,通常使用的有OpenCV.AIPP.DVPP这三种方式,或者是它们的混合方式,本文比较了这三种方式的特点,并以Resnet50的pytorch模型为例,结合训练营提供的sample,说明了分别是如何实现预处理的. 本文分享自华为云社区<[2023 · CANN训练营第一季]--模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算>,作者: dayao. 前言: 对待推理图片执行模型推理前,需要对图片进行预处理,以满足模型的输入要求.我们可以通过阅读模型训练代码,…

机器学习-02 回归模型 线性回归 评估训练结果误差(metrics) 模型的保存和加载 岭回归 多项式回归 代码总结 线性回归 绘制图像,观察w0.w1.loss的变化过程 以等高线的方式绘制梯度下降的过程 薪水预测 评估误差 把训练好的模型存入文件 加载模型 封装预测模型对象,提供薪资预测服务 岭回归 如何选择合适的超参数C? 多项式回归 基于这组数据训练多项式回归模型 案例:波士顿房屋价格数据分析与房价预测 训练回归模型,预测房屋价格 回归模型 线性回归 输入 输出 0.5 5.0 0.6…