1.昇腾开源分布式训练加速库AscendSpeed在昇腾上开发大模型，如果想有最快的迁移效率和最佳性能，推荐开发者基于AscendSpeed来迁移模型或者开发，AscendSpeed除了支持DeepSpeed和Megatron-LM的大模型特性以外（如3D并行，Zero等），还有一些昇腾亲和的优化特性，从而可以有更好的性能。目前AscendSpeed已经支持了LLaMA2，Baichuan，Bloom等主流大模型，并且已经正式开源。https://gitee.com/ascend/AscendSpeed2.通过Adapter方式支持Pytorch框架昇腾对Pytorch是基于Adapter的方

刚刚，Keras3.0正式发布！经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras3.0终于面向所有开发者推出。全新的Keras3对Keras代码库进行了完全重写，可以在JAX、TensorFlow和PyTorch上运行，能够解锁全新大模型训练和部署的新功能。「Keras之父」FrançoisChollet在最新版本发布之前，也是做了多次预告。目前，有250+万的开发者都在使用Keras框架。重磅消息：我们刚刚发布了Keras3.0！在JAX、TensorFlow和PyTorch上运行Keras使用XLA编译更快地训练通过新的Keras分发API解锁任意数量的设备和主机的训练运行它现在在Py

使用Tensorrt部署，C++APIyolov7_pose模型虽然标题叫部署yolov7_pose模型，但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。仓库地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose系统版本：ubuntu18.4驱动版本：CUDAVersion:11.4在推理过程中，基于TensorRT的应用程序的执行速度可比CPU平台的速度快40倍。借助TensorRT，您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型，精确校正低精度，并最终将模型部署到超大规模数据中心、嵌入式或汽车产品平台中。TensorRT以NVI

一、下载构建容器所需要的文件        因网络原因我先将需要下载的文件下载好存放在yolov8项目的docker文件夹中 1、Arial.ttf下载地址：https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf2、Arial.Unicode.ttf下载地址：https://ultralytics.com/assets/Arial.Unicode.ttf3、yolov8权重文件下载地址：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt二、修改Dockerfile     

目录FPN（featurepyramidnetwork）网络结构bottleneckpytorch代码实现公式：卷积层输入输出大小的计算公式细节一：代码中blocks参数的含义细节二：c1c2c3c4c5层尺寸分别为原图的1/21/41/81/161/32        细节三：bottleneck实现过程中，原始特征进行下采样FPN（featurepyramidnetwork）    FPN是目标检测中用于多尺度物体检测的重要工具。高层特征，语义信息丰富，但目标位置模糊；低层特征，语义信息较少，但目标位置清晰。FPN通过融入特征金字塔，将高层特征与低层特征进行融合，将高语义信息传递给低层特征

在之前的这篇文章：【3D图像分割】基于Pytorch的VNet3D图像分割2（基础数据流篇）的结尾处，我们提到了在训练阶段遇到的下面这个问题：在采用vent模型进行3d数据的分割训练任务中，输入大小是16*96*96，这个的裁剪是放到Dataset类里面裁剪下来的image和mask。但是在训练时候发现几个问题：加载数据耗费了很长时间，从启动训练，到正式打印开始按batch循环，这段时间就有30分钟batch=64,torch.utils.data.DataLoader里面的num_workers=8，训练总是到8的倍数时候，要停顿较长时间等待4个GPU并行训练的，GPU的利用率长时间为0，偶

数据预处理是指将原始数据读取进来使得能用机器学习的方法进行处理。首先介绍csv文件：CSV代表逗号分隔值（comma-separatedvalues），CSV文件就是使用逗号分隔数据的文本文件。一个CSV文件包含一行或多行数据，每一行数据代表一个记录。每个记录包含一个或多个数值，使用逗号进行分隔。另外，一个CSV文件中的所有数据行都包含相同数量的值。我们通常使用CSV文件存储表格数据，很多软件都支持这种文件格式，例如MicrosoftExcel（新建工作簿保存为.csv即可）和GoogleSpreadsheet。python可以使用内置的csv模块读取csv文件。一、数据预处理1.首先要找到j

🚀🚀🚀Yolov5增加检测层🚀🚀🚀前言Yolov5的检测速度与精度较为平衡，但是原算法对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，增加算法在密集场景下的表现。文章目录前言一、网络结构说明二、网络配置三、使用效果一、网络结构说明Yolov5原网络结构如下：增加一层检测层后，网络结构如下：（其中虚线表示删除的部分，细线表示增加的数据流动方向）二、网络配置第一步，在models文件夹下面创建yolov5s-add-one-layer.yaml文件。第二步，将下面的内容粘贴到新创建的文件中。#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0lic

转载一篇问题解决博客：问题解决一、烧录系统使用SDK烧录二、安装archiconda3JETSONTX2NX的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda，这里安装对应的archiconda。1.安装wgethttps://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.shbashArchiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh2.配置环境变量sudogedit~/.bashrc#在文档最后一行添加expo

版本：pytorch2.0pycharm2022.3python3.8如果你要配置pytorch，你先要确定自己在这台电脑上是只作为学习调试代码用还是要用来跑模型，如果用来跑模型，请先下载CUDA和Cudnn，详见此链接安装配置CUDA与cuDNN安装教程（超详细）如果是单纯用来学习调试代码，不需要调用GPU版本的pytorch，请忽略以上步骤。                                                                          去官网下载anaconda，在下载了Anaconda之后，安装pytorch环境时，一般都是默认下载在C