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文章 2024-11-10 来自：开发者社区

深度学习工程实践：PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析

在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程，实现了类似即插即用的开发体验。而Ignite则采用事件驱动的....

文章 2024-07-17 来自：开发者社区

Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例

在深度学习中，优化模型性能至关重要，特别是对于需要快速执行和实时推断的应用。而PyTorch在平衡动态图执行与高性能方面常常面临挑战。传统的PyTorch优化技术在处理动态计算图时效果有限，导致训练时间延长和模型性能不佳。TorchDynamo是一种为PyTorch设计的即时（JIT）编译器，通过在运行时拦截Python代码、优化它，并编译成高效的机器代码来解决这一问题。本文通过使用合成数据集展....

Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例
文章 2024-05-04 来自：开发者社区

TensorFlow与PyTorch框架的深入对比：特性、优势与应用场景

一、引言 在当前的深度学习领域，TensorFlow和PyTorch无疑是两大主流框架。它们各自具有独特的特性和优势，使得开发者能够根据不同的需求和应用场景选择最适合自己的工具。本文将详细对比TensorFlow与PyTorch在特性、优势以及应用场景上的差异，帮助读者更好地理解并选择适合自己的深度学习框架。 二、TensorFlow框架的特性与优势 T...

文章 2023-12-11 来自：开发者社区

使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度

Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运行模型来加速模型。 我们来看看这些方法的性能比较: 作为对比，传统的方式进行LLaMA-7b的推理性能为25tokens/秒，我们来看看看这些方法对推理性能的提高。 使用新的编...

使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度
文章 2023-06-08 来自：开发者社区

10个你一定要知道的Pytorch特性

目录1.DatasetFolder2.尽量少用.todevicedevice，用zeros\_like/ones\_like之类的代替3.Register Buffer ( nn.Module.register_buffer) 4.Built-in Identity()5.Pairwise distances: torch.cdist6.Cosine similarity: F.cosine_s....

问答 2023-05-25 来自：开发者社区

请问什么时候可以加入pytorch2.01到创空间的源中？使用了2.0的新特性

我发现用到的创空间的pytorch最高只有 pytorch 1.13.1 然后创空间的钉钉群也无法被搜索到 [2023-05-25 16:41:11] [2023-05-25 16:41:11 +0800] [37] [INFO] 127.0.0.1:40718 GET /service/status 1.0 200 47 903 [2023-05-25 16:41:12] [2023-05-2....

文章 2023-05-20 来自：开发者社区

Pytorch 2.0来了！来看看新特性怎么应用到自己的代码里

文章目录1. 前言2. 安装和使用Pytorch 2.03. 结语正文1. 前言Pytorch2.0和GPT4、文心一言同一时间段发布，可谓是热闹至极，我看了看Pytorch 2.0的文档，一句话概括下，2.0的功能介绍，核心就是torch.compile：opt_module = torch.Compile(module)加入这行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样，推理速度会....

Pytorch 2.0来了！来看看新特性怎么应用到自己的代码里
文章 2018-01-08 来自：开发者社区

PyTorch 0.2发布：更多NumPy特性，高阶梯度、分布式训练等

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Facebook的机器学习框架（之一）PyTorch今天发布了新版本：0.2.0。 这一版本引入了NumPy风格的Broadcasting、Advanced Indexing，增加了高阶梯度和分布式PyTorch。 PyTorch的GitHub新版发布说明中介绍了0.2版的以下新特性： NumPy风格的Tensor Broadcasting Broa...

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