PyTorch 3-深度学习-torch model demo

一: model build

1> cascade model_order

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import Conv2d
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import netron
import onnx


#############################################
#                                           #
# intput->layer1->layer2->layer3            #
#                                           #
#############################################
class CascadeNet(nn.Module):
    def __init__(self, op_list, model_params):
        super(CascadeNet, self).__init__()
        self.op_list = op_list
        self.model_params = model_params
        self.op_nums = len(op_list)
        self.layer_list &
### 关于 `torch-npu` 的示例代码与教程 #### 导入必要库 为了使用 NPU (Neuron Processing Unit),需要先安装并导入相应的库。这通常包括 PyTorch 及其扩展包 transformers,以及确认环境支持 NPU 加速。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel if not hasattr(torch,'npu') or not torch.npu.is_available(): raise RuntimeError('NPU acceleration is required but unavailable.') ``` 这段代码验证了当前环境中是否可以利用 NPU 进行加速处理[^1]。 #### 自定义显存管理 当遇到 `torch.npu.mem_get_info()` 报错的情况时,可以通过硬编码的方式指定每块 NPU 设备的最大可用内存。对于拥有特定容量 HBM 显存的设备而言,这种方法能够绕过原生 API 调用带来的问题。 ```python # 假设系统中有8个NPU设备,每个具有32GB的HBM显存 max_memory = { 0: 33554432000, 1: 33554432000, 2: 33554432000, 3: 33554432000, 4: 33554432000, 5: 33554432000, 6: 33554432000, 7: 33554432000 } ``` 此部分通过直接设置字典来代替动态获取各设备上的实际剩余显存量,从而避免潜在错误的发生[^2]。 #### 使用预训练模型进行推理 下面是一个简单的例子,展示了如何加载 BERT 预训练模型,并将其放置到第一个可用的 NPU 上执行文本分类任务: ```python tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased').to('npu') input_text = "Replace me by any text you'd like." inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('npu') with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state.cpu().numpy() print(last_hidden_states) ``` 上述脚本首先初始化了一个基于 uncased 版本的 BERT Tokenizer 和 Model 实例;接着将输入数据转换成适合传递给模型的形式;最后,在禁用了梯度计算的情况下调用 forward 函数完成前向传播过程,并打印最后一层隐藏状态的结果。
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