前一阵子忍不住剁手买了M1芯片的mac mini,为了弥补自己的内疚感就卖了自己的旧的mbp2017款。数据也完全迁移到了新机器上,之前的工作也就由mbp2017彻底换成mac m…
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利用Caffe推理CenterNet(下篇)
此文章作为存档文章,caffe虽然不是c++版本运行CenterNet的最优方式,但也是一种选择。这里仅仅是记录,承接利用Caffe推理CenterNet(上篇)。 在上文中,虽然…
利用Caffe推理CenterNet(上篇)
本文主要内容是记录一下将CenterNet模型转化为Caffe模型,并且成功推理的过程。虽然Caffe用的不多了吧,但是作为C++端的推理框架还是有不小的用武之地的,所以说本篇也可…
一个Tensor的生命历程(Pytorch版)
文中涉及到大量的Pytorch的C++源码,版本为1.4.0a,适合有一定Pytorch源码基础的童鞋观看,同时也涉及到一些python中的C/C++拓展的一些基础知识,其中每一段…
如何对Pytorch进行“深入”的DEBUG
前言 我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行,这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如…
Pytorch中多GPU训练指北
前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,…
Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
前言 填一个之前的坑啊,本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch…
Pytorch源码编译简明指南
前言 最近在浅尝Pytorch的源码,利用业余时间去品读品读,看着看着,第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大,Pytorch已经不是一年前…
利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测
本篇使用的平台为Ubuntu,Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用 前言 距离发布Pytorch-1.0-Preview版的…
如何在Pytorch中正确设计并加载数据集
本教程属于Pytorch基础教学的一部分 ————《如何在Pytorch中正确设计并加载数据集》 教程所适合的Pytorch版本:0.4.0 – 1.0.0-pre 前…
再次浅谈Pytorch中的显存利用问题(附完善显存跟踪代码)
前言 之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里,以及如何在Pytorch中更…
Pytorch-0.4.1-cuda9.1-linux源码安装指南
前言 在Pytorch-1.0即将到来之际,再来简单说说Pytorch最新版本的源码安装。 (Pytorch官方说在发布时间这个暑假的末尾阶段,应该会在..8月底吧) 目前pyto…
Pytorch拓展进阶(二):Pytorch结合C++以及Cuda拓展
前言 之前的文章中:Pytorch拓展进阶(一):Pytorch结合C以及Cuda语言。我们简单说明了如何简单利用C语言去拓展Pytorch并且利用编写底层的.cu语…
教你30分钟安装cuda环境下的torch(非Pytorch)
前言 Pytorch我们都熟悉,是一个优秀的深度学习的运行库,但我们可能也知道Pytorch的前身torch。Torch也是一个优秀的深度学习库,运行语言是lua语言。既然我们有了…
如何在Pytorch中精细化利用显存
前言 在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架…