[已解決][PyTorch] 編譯(compile)後模型權重多出 “_orig_mod” 的前綴問題
問題描述
在 2023 年初,PyTorch 的 2.0 版本新增了一個 torch.compile() 的新功能,讓我們能夠在模型訓練/推理時能夠進一步提昇速度。與混合精度訓練的協同工作,經常能使我的訓練速度提昇一倍左右。
在 2023 年初,PyTorch 的 2.0 版本新增了一個 torch.compile() 的新功能,讓我們能夠在模型訓練/推理時能夠進一步提昇速度。與混合精度訓練的協同工作,經常能使我的訓練速度提昇一倍左右。
今天我在讀取已經被 torch.compile() 之後儲存起來的模型權重,發現模型權重是使用 OrderedDict 資料結構儲存著,而這種結構本身是有序序列,換言之它的資料內容是需要嚴格遵守排序的。
Neo4j 是一個圖形資料庫(Graph Database),跟一般傳統的資料庫相比,圖形資料庫的重點是『圖』,也就是節點(實體/Entity)之間的關係與連接。每個節點可以代表一個對象(如人、事物、地點…),而邊則表示節點之間的關係(如朋友、擁有、位於…)
Read More »Neo4j 圖形資料庫(Graph Database)安裝與透過 Python 調用There are 3n piles of coins of varying size, you and your friends will take piles of coins as follows:
You are given a 0-indexed array of strings garbage where garbage[i] represents the assortment of garbage at the ith house. garbage[i] consists only of the characters 'M', 'P' and 'G' representing one unit of metal, paper and glass garbage respectively. Picking up one unit of any type of garbage takes 1 minute.
You are given four integers sx, sy, fx, fy, and a non-negative integer t.
In an infinite 2D grid, you start at the cell (sx, sy). Each second, you must move to any of its adjacent cells.
You are playing a video game where you are defending your city from a group of n monsters. You are given a 0-indexed integer array dist of size n, where dist[i] is the initial distance in kilometers of the ith monster from the city.
Read More »LeetCode: 1921-Eliminate Maximum Number of Monsters 解題紀錄變分自動編碼器(Variational AutoEncoder, VAE) 是自動編碼器(AutoEncoder, AE)的進階變體,架構與原本的自動編碼器相似,同樣都是由編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)所組成。
Read More »[Machine Learning] Variational AutoEncoder (VAE) 筆記CuPy 是一個開源的 GPU 加速數值計算函式庫,專為深度學習以及科學計算而設計。它和 Python 中著名的 NumPy 套件有許多相同的使用方法與函式,但更進一步能夠在 GPU 上執行運算。簡單來說,例如矩陣運算等能夠利用 GPU 平行化計算的用途,CuPy 能夠實現一定程度的加速。
Read More »使用 CuPy 來利用 GPU 提昇矩陣運算速度