深入解析DI-engine训练文件夹:串行与并行模式详解 DI-engine通过创建不同的文件夹和文件来管理训练过程中的数据和模型状态。这些文件夹对于理解模型是如何训练的以及如何进行性能监控至关重要。但对于初学者来说,这些文件夹可能看起来实在是一团麻又难以理解。在本篇博客中,我们将详细解释串行与并行训练模式下DI-engine生成的文件夹,快速了解它们的功能和用途。 串行模式下的文件夹结构 在串行
Atomic Functions 原子函数对驻留在全局或共享内存中的一个 32 位或 64 位字执行读取-修改-写入原子操作。 在 float2 或 float4 的情况下,对驻留在全局内存中的向量的每个元素执行读取-修改-写入操作。 例如,atomicAdd() 在全局或共享内存中的某个地址读取一个字,向其添加一个数字,然后将结果写回同一地址。 原子函数只能在设备函数中使用。 本节中描述的原
RDKit|操作分子对象 引入所需库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw 获取分子中的原子 smi='C1CCCCCC1' mol = Chem.MolFromSmiles(smi) atoms = mol.GetAtoms() atoms_num = mol.GetNumAtoms() print(a
在前几章机器人步态仿真系列中,我们详细介绍了如何通过PyBullet对机器人进行仿真,本章我们将搭建PyBullet环境并结合DI-engine运行SAC算法。Pybullet运行效果: 一、PyBullet环境概述 PyBullet提供了一个物理仿真平台,广泛应用于游戏开发、视觉效果制作、机器人技术以及作为评估连续空间强化学习策略的标准测试工具。此平台包括多个不同的环境,总计有20种场景供使用者
DiffDock源码解析 数据预处理 数据输入方式 df = pd.read_csv(args.protein_ligand_csv), 使用的是csv的方式输入,格式: 不管受体还是配体, 输入可以是序列或者3维结构的文件如果蛋白输入的是序列,需要计算蛋白的三维结构(ESM模型): def generate_ESM_structure(model, filename, sequen
上一章我们搭建了Atari的强化学习环境,这一期我们来搭建MUJOCO强化学习环境那么我们为什么要“多此一举”呢? 一、概述 MuJoCo和Atari对比 Atari: 类型:Atari游戏是一系列的经典视频游戏。 简单性:Atari游戏通常有相对简单的视觉和动作空间。例如,游戏”Breakout”中的动作可能仅限于将挡板向左或向右移动。 离散动作空间:Atari游戏中的动作通常是离散的(即非连
Atari是一家知名的电子游戏公司,成立于1972年,是早期电子游戏产业的先驱之一。在强化学习领域,提到Atari通常指的是Atari 2600游戏的一系列环境,这些环境是用于开发和测试强化学习算法的标准平台。 Atari 2600 强化学习环境概述 历史: Atari 2600是一款在1977年推出的家用游戏机,它推动了早期电子游戏行业的发展。随着时间的推移,其上的游戏被用来作为研究人工智能
前言在目标检测领域,有两种方式,一种是two_stage 比如faster_rcnn mask_rcnn 还有一种是one_stage 比如 yolo 这两种的优缺点很容易看出来one_stage 速度非常快,适合做实时检测,但是精度不是很高,two_stage速度慢,效果好,本文使用torchvision中的 faster rcnn 训练 安全帽数据集。 一、faster_rcnn 这是fa
accelerate 分布式技巧实战–部署ChatGLM-6B(三)基础环境 torch==2.0.0+cu118 transformers==4.28.1 accelerate==0.18.0 Tesla T4 15.3G 内存:11.8G 下载相关文件: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B cd ChatGLM-6B
Prompt-Tuning源码分析源码我们这里的代码解析以huggingface peft源码为主从模型类结构可以看到,Prompt Tuning 只在输入层加入 prompt virtual tokens,其他地方均没有变化,具体可查看 PromptEmbedding 的源码。 伪代码示例 soft_prompt=torch.nn.Parameter(#Make tensor trainab
accelerate分布式技巧 简单使用Accelerate是一个来自Hugging Face的库,它简化了将单个GPU的PyTorch代码转换为单个或多台机器上的多个GPU的代码。Accelerate精确地抽象了与多GPU/TPU/fp16相关的模板代码,并保持Pytorch其余代码不变。 import torch import torch.nn.functional as F
观前提醒:本章介绍了如何通过DI-engine使用DQN算法训练强化学习模型 一、什么是DQN算法 DQN算法,全称为Deep Q-Network算法,是一种结合了Q学习(一种价值基础的强化学习算法)和深度学习的算法。该算法是由DeepMind团队在2013年提出的,并在2015年通过在多款Atari 2600视频游戏上取得超越人类专家的表现而闻名。DQN算法是深度强化学习领域的一个里程碑,因为它
目录 一、复化梯形公式求积分1.1 题目1.2 程序1.3 运行结果二、复化梯形公式求二重积分2.1 题目2.2 程序2.2.1 二重积分通用程序2.2.2 主函数程序2.3 运行结果 一、复化梯形公式求积分 1.1 题目 利用复化梯形公式计算I ( f ) = ∫ 1 5 s i n x x d x I(f) = \int_1^5{\frac{sinx}{x}dx}I(f)=∫15xsi
观前提醒:本章内容为训练一个强化学习模型,并使用强化学习模型控制月球着陆器。安装和运行DI-engine示例。 什么是DI-engine? DI-engine 是一个由 OpenDILab 提供的开源强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)库,它旨在提供一个易于使用、灵活且高效的RL算法研究和应用平台。DI-engine 不仅支持多种RL算法,还提供了易于扩展的接口,可以
一、YOLOV7主要贡献: 主要是现有的一些trick的集合以及模块重参化和动态标签分配策略,最终在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器。当前目标检测主要的优化方向:更快更强的网络架构;更有效的特征集成方法;更准确的检测方法;更精确的损失函数;更有效的标签分配方法;更有效的训练方法。 二、参考代码: 1、C++参考地址:https://githu
Pytorch实现并行训练通常有两个接口:DP(DataParallel)和DDP(DistributedDataParallel)。目前DP(DataParallel)已经被Pytorch官方deprecate掉了,原因有二:1,DP(DataParallel)只支持单机多卡,无法支持多机多卡;2,DP(DataParallel)即便在单机多卡模式下效率也不及DDP(DistributedDat
相机标定之畸变矫正与反畸变计算 相机标定问题已经是比较成熟的问题,OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像,想获得原始的畸变图,却没有比较好的方法,这里讨论了点的畸变和反畸变问题。 1.问题提出:给定一些已经经过矫正的二维点集,如何获得矫正前带畸变的二维点集? 2.理论基础:理论基础无它,就是相机的小孔成像模型和畸变参数模型, 这
PaddleOCR 模型的C++部署方法。C++在性能计算上优于Python,因此,在大多数CPU、GPU部署场景,多采用C++的部署方式,本教程如何在Windows (CPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。 一、准备工作 1、环境 Win10 Visual Studio Enterprise 2019 Cmake3.18.0 2、第三方库 ope
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务 为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛 是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合 下图就是各种预训练模型的思维导图
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务 为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛 是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合 下图就是各种预训练模型的思维导图,其分别按照
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