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  • 模型的加载与保存

    模型的加载与保存 get_variable 创建或获取参数 流程 使用 get_variable 创建对象 initializer 设置初始化方式 OneFlow 模型的 Python 接口 获取/更新 variable 对象的值 模型的保存与加载 OneFlow 模型的存储结构 模型的微调与扩展 代码 模型的加载与保存 对于模型的...
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  • 集群的一致性视角

    集群的一致性视角 Placement SBP SPB Signature 总结 集群的一致性视角 OneFlow 提出了 一致性视角(consistent view) 的概念,用于简化分布式训练。简单而言,在 OneFlow 的一致性视角下,集群被抽象为一台“超级计算设备”。 用户不用关系集群中计算、通信的细节,只用关心逻辑上的数据与计算,...
  • YoloV3

    YoloV3 YoloV3 1.简介 2.快速开始 预训练模型 3. 预测/推理 4. 数据集制作 资源文件 脚本 5.训练 说明 YoloV3 YoloV3 1.简介 YOLO 系列的算法(经典的v1~v3),是单阶段目标检测网络的开山鼻祖,YOLO—You only look once,表明其单阶段的特征,正是由于网络简单...
  • 流水并行训练

    流水并行训练 代码解读 设置 placement 与 sbp Local Tensor 与 Consistent Tensor 的转换 Stage ID 及 梯度累积设置 流水并行训练 在 常见的分布式并行策略 一文中介绍了流水并行的特点。 在 OneFlow 的 一致性视角 下,通过简单的设置 Tensor 的 placement 属...
  • 识别 MNIST 手写体数字

    识别 MNIST 手写体数字 MNIST 数据集介绍 定义训练模型 实现训练作业函数 global_function 装饰器 指定优化目标 调用作业函数并交互 返回一个结果的例子 返回多个结果的例子 同步与异步调用 模型的初始化、保存与加载 模型的初始化与保存 模型的加载 模型的校验 用于校验的作业函数的编写 迭代校验 预测图片...
  • 识别 MNIST 手写体数字

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  • 获取作业函数的结果

    获取作业函数的结果 同步/异步对比 同步获取结果 flow.typing 中的数据类型 异步获取结果 编写回调函数 注册回调函数 完整代码 同步获取一个结果 同步获取多个返回结果 异步获取一个返回结果 异步获取多个返回结果 获取作业函数的结果 本文主要介绍如何在 OneFlow 中获取作业函数的返回结果,主要包括: 如何同步...
  • 获取作业函数的结果

    获取作业函数的结果 同步/异步对比 同步获取结果 oneflow.typing 中的数据类型 异步获取结果 编写回调函数 注册回调函数 完整代码 同步获取一个结果 同步获取多个返回结果 异步获取一个返回结果 异步获取多个返回结果 获取作业函数的结果 本文主要介绍如何在 OneFlow 中获取作业函数的返回结果,主要包括: 如...
  • Loading and Preparing OFRecord Dataset

    Loading and Preparing OFRecord Dataset What is OFRecord Dataset The Method to Load OFRecord Dataset The transition between other data format data and OFRecord dataset The install...