二爷的博客

手把手调参。

1、分布式节点如何知道彼此并通信。每个节点启动训练任务需要设置主节点的ip:port，通过跟主节点通信来启动服务。2、是不是每个节点都要执行python程序。是的，写好训练代码后，每个节点都需要执行python命令，但是一般平台会帮我们管理分布式服务，自动把脚本分发到各个节点，并执行python成勋，才会产生不需要每个节点执行python代码的错觉。3、如果忘记在某个节点执行python命令，结果会怎样。ddp会阻塞在初始化的位置，一直等到有world_size进程为止，这个就是靠主节点来跟踪进程数。

有时候需要远程调试Python脚本，怎么办呢…以下这段代码用于远程调试 Python 脚本，特别是通过 Visual Studio Code（VS Code）的远程调试功能。它会在指定的服务器 IP 和端口上等待调试器的连接。# 检查是否提供了服务器 IP 和端口# 远程调试 - 参见 https://code.visualstudio.com/docs/python/debugging#_attach-to-a-local-script# 打印等待调试器连接的消息。

main(opt)这行代码错误，应该是照抄了yolov5的代码改成以下代码，问题解决，完美解决。

随着近几年大模型的问世，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求，如何更好地、更轻松地利用多个 GPU 资源进行模型训练成为了人工智能领域的热门话题。我们今天为大家带来的这篇文章详细介绍了一种名为 DDP(Distributed Data Parallel)的并行训练技术，作者认为这项技术既高效又易于实现。(1) DDP 的核心思想是将模型和数据复制到多个 GPU 上并行训练，然后汇总平均梯度。

简单来说，就是在卷积层之后，用GAP替代FC全连接层。有两个有点：一是GAP在特征图与最终的分类间转换更加简单自然；二是不像FC层需要大量训练调优的参数，降低了空间参数会使模型更加健壮，抗过拟合效果更佳。我们再用更直观的图像来看GAP的工作原理：假设卷积层的最后输出是h × w × d 的三维特征图，具体大小为6 × 6 × 3，经过GAP转换后，变成了大小为 1 × 1 × 3 的输出值，也就是每一层 h × w 会被平均化成一个值。

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

自2022年11月30日 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，虽然时有唱衰的声音出现，但在OpenAI不断推陈出新，陆续发布了OpenAPI、GPT-4、ChatGPT Plugins之后，似乎让大家看到了一个聊天机器人往操作系统入口进军的升纬之路。ChatGPT能被认为是操作系统级别的入口平台，那么必然会催生各行各业应用的重新入局。对此，作为一名开发者来说，面对这样的变革，应该尽早的去了解与实践，在蓝海里更容易找到一份自己的位置。目前DD知道的就有不少小伙伴在基于其API做一些出海的应用。

在上一篇文章中，我们讨论了如何使用 PyTorch C++ API 实现 VGG-16 来识别 MNIST 数据集。这篇文章我们讨论一下如何用 C++ API 使用自定义数据集。在下一篇教程中，我们将介绍如何在 CNN 中使用自定义的 data loader。

本文讲解如何用 PyTorch C 实现 VGG-16 来识别 MNIST 数据集。完整代码请参考：参考资料。

OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 “最后一公里”！

在PyTorch中，.pt、.pth和.pth.tar都是用于保存训练好的模型的文件格式，它们之间的主要区别如下：.pt文件是PyTorch 1.6及以上版本中引入的新的模型文件格式，它可以保存整个PyTorch模型，包括模型结构、模型参数以及优化器状态等信息。.pt文件是一个二进制文件，可以通过torch.save()函数来保存模型，以及通过torch.load()函数来加载模型。.pth文件是PyTorch旧版本中使用的模型文件格式，它只保存了模型参数，没有保存模型结构和其他相关信息。