算法的完整实现代码我已经上传到了GitHub仓库：Distributed-ML-PySpark（包括其它分布式机器学习算法），感兴趣的童鞋可以前往查看。1导引我们在博客《分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）》和博客《分布式机器学习：模型平均MA与弹性平均EASGD（PySpark）》中介绍的都是同步算法。同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作

摘要：学习别人的开源项目是日常的一项必备技能，本文通过一个车辆跟踪（YOLOv5+DeepSort）的例子介绍如何配置和调试GitHub上的开源代码。以第一人称的视角给出本人调试代码的过程，包括项目readme的阅读、python环境配置、代码调试运行等，详细的过程已录制在视频中。完整的代码和配置文件可三连博主B站视频后获取。关注视频获取代码资料：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1Y71w/（欢迎关注博主B站视频）前言        相传，当你找到一处好代码，雄心勃勃打算“学习”一下时，总会出现一些“灵异事件”，武力值低的人往往“出师未捷身先死”。别

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人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画艺术。本地安装和配置ControlNetControlNet在HuggingFace训练平台上也有体验版，请参见：https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet但由于公共平台算力有限，同时输入参数也受到平台的限制，一次只能训练一张图片，不能让人开怀畅饮。

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一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch的剪枝2.1，pytorch剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.2.1，局部非结构化剪枝2.2.2，局部结构化剪枝2.2.3，局部结构化剪枝示例代码2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素

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layout:posttitle:深度学习环境搭建subtitle:深度学习环境搭建date:2021-04-25author:Yinheader-img:img/post-bg-cook.jpgcatalog:truetags:-深度学习目录一、PC机训练环境搭建（一）、Ubuntu安装1、准备工作1）下载ubuntu镜像2）制作U盘启动盘3、系统安装#1）设置启动项2）正式安装3）安装完系统后要做的事情（二）、深度学习环境搭建1、NVIDIA驱动安装cuda，cudnn安装2、python安装3、opencv编译安装（三）、Darknet框架、yolov3介绍一、PC机训练环境搭建（一）、

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由于工作原因，需要使用到深度学习pytorch框架，所以，跟随视频学习了深度学习框架的使用方法，视频链接如下：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili1、安装pytorch在windows下使用pytorch，首先找到anaconda官网，安装64位windows版本，然后使用清华的源替换掉anaconda默认源，详细教程如下(2条消息)【2022】保姆级Anaconda安装与换国内源教程_anaconda换源_NoBug2022的博客-CSDN博客打开anacondapromptcondacreate-nyour_env_namepython