pytorch-npu常用资料

最新推荐文章于 2025-01-14 15:29:00 发布
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分类专栏： 昇腾ascend 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能 NPU
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本文档提供了PyTorch在NPU上安装、模型迁移和性能调优的详细指导，包括安装PyTorch的步骤、PyTorch网络模型移植到NPU的实践以及环境变量的设置方法。

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快速全面掌握PyTorch框架-图像和视频篇（必背）—— 30 道PyTorch面试题及详细答案（第二部分）
qq_38334677的博客
01-23 725
以下是30道与“PyTorch 在图像与视频方向的高级应用”相关的面试题及其详细答案。这些问题基于真实面试场景下可能出现的考察要点，涵盖对象检测微调、迁移学习、对抗样本、GAN、空间变换网络（STN）、Vision Transformer 优化以及全切片图像分析等方向，帮助你在面试中从基础理解到实践细节都能有所准备。
AI：277-深度学习框架及其工具链：TensorFlow、PyTorch、OneFlow、MXNet、MindSpore对比分析
一键难忘的博客
08-31 5101
MXNet 在一些大规模的深度学习应用中得到了广泛的应用，特别是在 AWS 平台上，MXNet 是官方推荐的深度学习框架之一，得到了大量的优化和支持。丰富的生态系统： TensorFlow 拥有丰富的工具和库，如 TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Serving 和 TensorBoard 等，覆盖了模型训练、部署、推理、监控和优化的整个生命周期。在工具链方面，conda 和 Anaconda 提供了方便的环境管理和开发工具，适合多语言和跨平台的开发需求；
华为昇腾服务器npu中安装paddle,pytorch等环境，训练代码迁移适配等问题记录
qq_29220369的博客
01-03 2901
参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice/blob/develop/backends/npu/README_cn.md
华为Ascend众智计划项目--3DMPPE_ROOTNET--Pytorch模型迁移至NPU（一）
KingGugu的博客
10-13 3051
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、项目基本信息二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言   本系列文章记录笔者在完成华为昇腾众智项目的主要过程、遇到的问题及解决方案等。Ascend 众智计划是华为围绕 Ascend 基础软件平台推出的一项生态合作计划，旨在汇聚高校、科研院所、企业等组织和机构的开发团
使用 Intel NPU 和 OpenVINO 进行 PyTorch 推理
最新发布
qq_44458671的博客
01-14 856
最近较新的 Intel CPU 均配备了神经计算单元（NPU），但实现其原生支持的软件尚不多，本文尝试基于 Pytorch 利用 OpenVINO 框架利用 NPU 进行推理，并发现相关步骤已经被简化到相当程度。
NPU迁移pytorch模型和性能调优
lmlmlmj的博客
05-12 2783
NPU迁移和性能调优
华为Ascend众智计划项目--3DMPPE_ROOTNET--Pytorch模型迁移至NPU（五）
KingGugu的博客
10-14 818
系列文章目录 项目信息、本地GPU单卡复现： 华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（一） 模型迁移——本地代码添加： 华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（二） 模型迁移——服务器GPU-2P调试和NPU单卡调试： 华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（三） 模型迁移——NPU单P性能和精度调优： 华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROO
华为Ascend众智计划项目--3DMPPE_ROOTNET--Pytorch模型迁移至NPU（三）
KingGugu的博客
10-13 2284
系列文章目录 项目信息、本地GPU单卡复现： 华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（一） 模型迁移——本地代码添加： 华为Ascend众智计划项目–3DMPPE_ROOTNET–Pytorch模型迁移至NPU（二） 文章目录系列文章目录前言一、模型迁移——本地代码添加1.添加prof、FPS、apex①prof②FPS③Apex2.添加DDP总结 前言   本系列文章记录笔者在完成华为昇腾众智项目的主要过程、遇到的问题及解决方案等。Ascend 众智计
Python深度学习实践-基于PyTorch--深度学习框架
2201_75891968的博客
03-07 1822
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度神经网络模型的工具集合。它提供了丰富的函数和工具，使开发者能够方便地创建、调整和优化神经网络模型。前常用的深度学习框架有PyTorch、Theano、TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet、CNTK、PaddlePaddle。计算图构建：深度学习框架允许用户通过声明式的方式定义计算图，这是一系列相互连接的运算操作，用于表示神经网络的结构和数据流。自动微分：自动微分功能可以自动计算梯度，这对于训练神经网络至关重要，因为它使得权重更新变得自动化。
如何利用Oulu-NPU数据集训练一个深度学习模型来进行2D人脸活体检测？
11-02
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或混合模型等。可以考虑使用预训练模型作为基础，如VGG、ResNet等，并在此基础上进行微调。 3. 训练数据准备：将数据集分为训练集、验证集和测试集，确保...
NPU上PyTorch模型训练问题案例
m0_71340392的博客
09-26 7764
在昇腾AI处理器上训练PyTorch框架模型时，可能由于环境变量设置问题、训练脚本代码问题，导致打印出的堆栈报错与实际错误并不一致、脚本运行异常等问题，那么本期就分享几个关于PyTorch模型训练问题的典型案例，并给出原因分析及解决方法。
npu初学者参考代码
08-16
了解npu工作原理和使用的参考代码，欢迎大家下载使用！
BrainWave NPU论文
07-13
微软在2018年6月份公开发表的BrainWave论文，用于数据中心的实时AI计算，提供比GPU更高的计算性能，可以达到35TFLOPS；
【pytorch算子】torch.arange 算子在 CPU/GPU/NPU 中支持的数据类型格式
qq_43799400的博客
07-28 3582
CPU（Central Processing Unit）：中央处理器 GPU（Graphics Processing Unit）：图形处理器 NPU（Neural Network Processing Unit）：神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。 一、 torch.arange() 和 torch.range() 的用法 pytorch官网介绍： torch.arange(start,end,step) 用于产生一个从start开始,到end结束（注意不包括end），步长为ste
探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch
gitblog_00067的博客
06-09 1839
探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 在人工智能领域，高效灵活的框架与强大的硬件加速器是实现先进算法的关键组合。 Ascend Extension for PyTorch 插件，即 torch_npu，正是这样一个解决方案，它无缝对接PyTo...
PyTorch2.1支持昇腾NPU！华为成为中国首个PyTorch基金会Premier会员
阿木寺的博客
10-21 2084
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉和PyTorch】交流群2023年10月18日（北京时间），PyTorch 基金会正式宣布华为作为Premier会员加入基金会，这也是中国首个、全球第十个PyTorch基金会最高级别会员。未来，华为将进一步与其他成员公司共同协作，加速PyTorch社区发展，为全球人工智能社区带来更多灵感和创新，共建开...
pytorch模型转换为rknn模型，使用npu推理
振华OPPO的博客世界
10-24 7988
然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。🎼量化精度分析：该功能将给出模型量化前后每一层推理结果与浮点模型推理结果的余弦距离，以便于分析量化误差是如何出现的，为提高量化模型的精度提供思路。🏋性能和内存评估：将 RKNN 模型分发到指定 NPU 设备上运行，以评估模型在实际设备上运行时的性能和内存占用情况。pt模型的输入图像的通道一定要和转换时的图像通道数相同，对于RGB图像肯定是3通道。
【PyTorch总结】NPU与GPU上数据类型转换
Gorgeous_wxd
10-13 3190
【PyTorch总结】NPU与GPU上数据类型转换。
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