经验 | PyTorch开发部署时5个常见错误

导读 本文列举了5个将PyTorch应用到生产时容易遇到的5个错误操作。 ML是有趣的，ML是受欢迎的，ML无处不在。 大多数公司要么使用TensorFlow，要么使用PyTorch，还有些老家伙喜欢Caffe。 尽管大多数教程和在线教程使用TensofFlow，但我的大部分经验都是使用PyTorch。 在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。 在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。 为了加速PyTorch模型，你需要将它切换到eval模式。 也许有人会想“如果我用5个CPU来代替1个GPU可以吗？”。所有试过的人都知道这是一个死胡同。是的，你可以为CPU优化一个模型，但是最终它还是会比GPU慢。相信我，我强烈建议忘记这个想法。

pycharm帮助文档_pycharm pytorch

5、pycharm关联github git作为最优秀的版本控制软件，解决了分布式办公、版本错乱等问题，那么如何在pycharm里关联自己的github来进行项目开发呢，具体操作如下https

Pytorch神器（5）

大家好，今天我们进一步学习Pytorch的用法之正向传播（FeedForward）网络的用法。 在开始本次分享之前先跟我明确先要强调一下深度神经网络的训练思路，一般是这样一个四部曲。 只要这样几个东西明白以后，我们就可以依靠Pytorch提供的各种库来轻松实现一个训练过程了。当然，前提是咱们对于题设的分析和建模要正确。 请先用pwd确认一下自己是否已经在实验环境的目录下，我们应该进入 ~/pytorch-tutorial/tutorials/01-basics/feedforward_neural_network 里面有两个文件 在网上我们随便就能找到一个神经网络的拓扑示意图，比如上面这个图吧，我们解释一下，输入是3维，两个隐藏层都是5个神经元，输出是一个4维的向量。 (5) 训练 ? 57行到72行的部分似曾相识。 65行就是正向传播一张图片； 66行计算损失函数大小； 67行做一次反向传播； 68行进行一次优化，整个网络的w和b都向着减小误差的方向挪一轮。

如何部署 PyTorch 模型

使用 PyTorch 训练好了模型，如何部署到生产环境提供服务呢？ to use tool for serving PyTorch models 从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 PyTorch 模型的，而它的特点是「可扩展性」和「易用性」。 感兴趣可以参考 TorchServe 的文档 https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.md​github.com/pytorch 下面简单描述一下用 TorchServe 部署模型的几个步骤，你也可以参考笔者的 MNIST 完整 demo，地址为： https://github.com/louis-she/torch-serve-mnist​github.com 127.0.0.1:8080/predictions/mnist" -T test.png { "8": 0.9467765688896179, "3": 0.023649968206882477, "5"

Harbor边缘部署文档

access_secret 仓库access_key 仓库状态 仓库状态 仓库名称 在Harbor中仓库的唯一ID 仓库credential类型 仓库access_secret 仓库access_key Harbor边缘部署文档 of proxy externalURL: https://cedhub.com 配置持久化存储 使用hostPath 在Node上创建文件夹 mkdir -p /data/disks/{disk1-5G ,disk2-5G,disk3-1G,disk4-1G,disk5-1G,disk6-5G} 如果没有提供StorageClass来动态提供持久化，则手动分配，创建hostPath类型的PersistentVolume - ReadWriteOnce persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle hostPath: path: "/data/disks/disk5- tls.key /etc/docker/certs.d/yourdomain.com/ cp ca.crt /etc/docker/certs.d/yourdomain.com/ 使用边缘Harbor部署工作负载

MetaQ安装部署文档

一．MetaQ安装部署情况： 地点 IP Broker ID Master/Slave Slave ID:Group 合肥 192.168.52.23 1 Slave 1:meta-slave-group-hf 部署 解压tar zxvfmetaq-server-1.4.6.2.tar.gz，将解压出来的taobao/metamorphosis-server-wrapper文件夹移动到/usr/lib下，并重命名为 master同步server.ini, 1.4.2新增选项 #第一次仍然需要自己拷贝server.ini，后续可以通过设置此选项为true来自动同步 autoSyncMasterConfig=true 5. Metamorphosis/wiki/HA MetaQ源码分析：https://github.com/killme2008/Metamorphosis/wiki/%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%

模型部署：pytorch转onnx部署实践（下）

在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。 在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！ （点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑实录（上）》） onnxruntime支持3维池化和3维卷积 在上次讲到opencv不支持3维池化，那么onnxruntime是否支持呢？ 查看nn.MaxPool3d的说明文档，截图如下，可以看到它的输入和输出是5维张量，于是修改上面的代码，把输入调整到5维张量。 查看cv2.dnn.blobFromImage这个函数的说明文档，截图如下，可以看到它的输入image是4维的，这说明它不支持5维的输入。

PyTorch 1.0 中文文档：CUDA 语义

torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。

PyTorch 1.0 中文文档：torchvision 参考

torchvision 包收录了若干重要的公开数据集、网络模型和计算机视觉中的常用图像变换

PyTorch 1.0 中文文档：Windows FAQ

译者：冯宝宝 从源码中构建 包含可选组件 Windows PyTorch有两个受支持的组件：MKL和MAGMA。 以下是使用它们构建的步骤。

PyTorch 1.0 中文文档：Torch 脚本

译者：keyianpai 创建 Torch 脚本代码 将追踪和脚本化结合起来 Torch 脚本语言参考 类型 表达式 语句 变量解析 python值的使用 调试 内置函数 Torch脚本是一种从PyTorch 这使得我们可以使用熟悉的工具在PyTorch中训练模型，而将模型导出到出于性能和多线程原因不能将模型作为Python程序运行的生产环境中去。

Kafka集群部署文档

以下是示例配置文件： tickTime=2000 dataDir=/var/lib/zookeeper clientPort=2181 initLimit=5 syncLimit=2 server.1= /local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & 现在，我们的Kafka集群已经成功部署了 现在，我们已经成功地部署了Kafka集群，并使用Kafka提供的命令行工具测试了它的功能。

PyTorc 1.0 中文文档：扩展PyTorch

另外，请参阅Function文档查找只能被forward()调用的有用方法的说明。 backward() - 计算梯度的公式.

PyTorch 1.0 中文文档：广播语义

译者：冯宝宝 许许多多的PyTorch操作都支持NumPy Broadcasting Semantics。 简而言之，如果PyTorch操作支持广播，那么它的Tensor参数可以自动扩展为相同的类型大小（不需要复制数据）。 例如： >>> x=torch.empty(5,7,3) >>> y=torch.empty(5,7,3) # 相同形状的张量可以被广播(上述规则总是成立的) >>> x=torch.empty((0 ,)) >>> y=torch.empty(2,2) # x和y不能被广播,因为x没有维度 # can line up trailing dimensions >>> x=torch.empty(5,3,4,1 dimension: x size == y size # 4th trailing dimension: y dimension doesn't exist # 但是: >>> x=torch.empty(5,2,4,1

如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践

Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。 选择合适的部署方式 在部署Pytorch模型之前，需要选择合适的部署方式。一种常见的方式是使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，以供其他应用程序调用。 另一种方式是使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。 有关如何使用LibTorch加载和运行TorchScript模型的详细信息，请参阅Pytorch官方文档。 希望这个示例能够帮助您将Pytorch模型编译为可在C++等其他语言中运行的格式。 结语 本文介绍了Pytorch模型部署的最佳实践。

PyTorch 特辑！网红 5 分钟带你入门 PyTorch

今天 Siraj 跟大家讲讲 PyTorch。 视频主要介绍了PyTorch的两大特性以及与Tensorflow 的比较，内容浅显易懂，有丰富的实例展示。 关注今年 ICLR 的小伙伴们一定注意到了 Pytorch 崛起迅猛，如果你还在 Pytorch 与 Tensorflow 之间纠结的话，不妨看看该视频，相信一定能获得心中的答案。 ? 所以几名AI研究员受Torch的编程风格启发，决定在Python环境中实现Torch，也就有了PyTorch。 开发者还给PyTorch增加了一些很酷的功能，Siraj主要介绍了其中两点： 1. PyTorch的第二个关键特性是动态计算图 PyTorch的计算图是在运行过程中被定义的，因此在程序运行时系统生成了计算图的结构。 现在，Tensorflow在网上提供了关于机器学习库的优秀文档，所以它仍然是初学者入门的最佳选择，因为它是以分布式计算为核心构建的，在生产实践中变现优良。

使用Flask快速部署PyTorch模型

今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。 我们这里使用PyTorch和Flask。 现在我们可以运行python app.py，如果没有问题，你可以访问http://localhost:5000/，应该会看到一条简单的消息——“Welcome to the PyTorch Flask <html> <head> <title>PyTorch Image Classification</title> </head> <body>

PyTorch 以上都是基本的web应用的内容，下面就是要将这个web应用和我们的pytorch模型的推理结合。 加载模型 在home route上面，加载我们的模型。 就是这样只要5分钟，我们就可以成功地部署一个ML模型。 作者：Daniel Korsz

PyTorch 1.0 中文文档：torch.cuda

这个包添加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量同样的功能，但是它使用GPU进计算。

PyTorch 1.0 中文文档：torch.distributed

仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。 后端gloompinccl设备CPUGPUCPU————发送✓✘✓接收✓✘✓广播✓✓✓all_reduce✓✓✓reduce✓✘✓all_gather✓✘✓收集✓✘✓分散✓✘✓屏障✓✘✓ PyTorch 附带的后端 目前PyTorch分发版仅支持Linux。 默认情况下，Gloo和NCCL后端构建并包含在PyTorch的分布之中（仅在使用CUDA构建时为NCCL）。MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它。 （例如，在安装了MPI的主机上构建PyTorch） 哪个后端使用？ 在过去，我们经常被问到：“我应该使用哪个后端？”。 经验法则 使用NCCL后端进行分布式 GPU 训练。

PyTorch 1.0 中文文档：torch.hub

比方说: ‘pytorch/vision[:hub]’ model – 必须，一个字符串对象，名字在hubconf.py中定义。 force_reload – 可选， 是否丢弃现有缓存并强制重新下载。