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【matlab策略源码】【点击图标源码设置】【软件库模板源码】模型源码大全

来源:到店点餐小程序源码 发表时间:2024-12-24 10:14:30

1.MaskFormer源码解析
2.自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
3.Pytorch之Dataparallel源码解析
4.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
5.AI与PDE(七):AFNO模型的模型源代码解析
6.nginx源码分析--master和worker进程模型

模型源码大全

MaskFormer源码解析

       整个代码结构基于detectron2框架,代码逻辑清晰,源码从配置文件中读取相关变量,大全无需过多关注注册指令,模型核心在于作者如何实现网络结构图中的源码关键组件。MaskFormer模型由backbone、大全matlab策略源码sem_seg_head和criterion构成,模型backbone负责特征提取,源码sem_seg_head整合其他部分,大全criterion用于计算损失。模型

       在backbone部分,源码作者使用了resnet和swin两种网络,大全关注输出特征的模型键值,如'res2'、源码'res3'等。大全在MaskFormerHead中,核心在于提供Decoder功能,这个部分直接映射到模型的解码过程,通过layers()函数实现。

       pixel_decoder部分由配置文件指定,指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类,这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合,实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类,负责最终的预测输出。

       模型细节中,TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合,生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果,后者通过TransformerEncoder实现,关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出,通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。

       损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标,点击图标源码设置实现类别损失和mask损失的计算,包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰,前向运算输出通过特定函数实现。

       总的来说,MaskFormer模型通过backbone提取特征,通过Transformer实现解码和预测,损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务,实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置,以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。

自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)

       BLOOM模型结构解析,采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练,张量并行采用1D模式。基于BigScience开源代码仓库,本文将详细介绍张量并行版BLOOM的原理和结构。

       单机版BLOOM解析见文章。

       模型结构实现依赖mpu模块,推荐系列文章深入理解mpu工具。

       Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解,覆盖并行环境初始化、Collective通信封装、张量并行层实现、测试以及Embedding层、交叉熵实现与测试。

       Embedding层:Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类,分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。软件库模板源码通常,位置信息通过ALiBi注入,无需传统Position Embedding,TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py,通过参数控制三类Embedding使用。

       激活函数:位于megatron/model/utils.py,BLOOM激活函数采用近似公式实现。

       掩码:张量并行版模型用于预训练,采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py,将缩放、mask、softmax融合。

       ALiBi:位置信息注入机制,通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率,个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。

       MLP层:全连接层结构,列并行第一层,行并行第二层,实现于megatron/model/transformer.py。

       多头注意力层:基于标准多头注意力添加ALiBi,简化版代码位于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer层:对应单机版BlookBlock,实现于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer及语言模型:ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer,TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层,在末尾添加Pooler,逻辑简单,代码未详述。

       相关文章系列覆盖大模型研究、商标信息查询源码RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。

Pytorch之Dataparallel源码解析

       深入解析Pytorch之Dataparallel源码

       在深入理解Dataparallel原理之前,需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据,提高模型训练效率。

       初始化阶段,Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中,模型的参数会被复制到所有可用的GPU上,从而实现并行计算。

       在前向传播阶段,Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次,然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后,结果会被收集并汇总。这样,即便模型在多GPU上运行,输出结果也如同在单GPU上运行一样。

       具体实现中,Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module,同时调用nn.DataParallel的构造函数,从而实现并行计算。

       对于那些需要在GPU间共享的kdj指标源码讲解状态或变量,Dataparallel还提供了相应的管理机制,确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行,同时保持代码的简洁性和易读性。

       总结而言,Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制,实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源,提升模型训练效率。

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

       本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先,介绍model dict的配置与模型参数设置,指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义,体现模型结构。

       MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后,借助于registry机制实例化每一个组件,展现其层次性与模块化设计。

       在初始化流程中,首先在train.py的build_model开始,通过调用build方法逐级初始化各子结构,直至最底层结构,遵循初始化顺序:Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中,许多类继承自官方提供的框架结构,通过super()调用在父类中实现子结构初始化。

       关于DETR3D的组件,backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类,是模型的头部组件,实现特定检测任务。

       DETR3DTransformer位于模型底层,是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points,并将投影到特征图,结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征,通过object queries refinement改善queries,用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。

       Decoder是DETR3D的核心,专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨,并在代码中得到具体实现。值得注意的是,F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色,展示其在变换与映射任务中的应用。

AI与PDE(七):AFNO模型的源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码,帮助读者理解模型细节与主干结构。首先,AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义,通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中,依据代码注释逐步解析。

       在代码中,forward_features函数负责模型的核心逻辑,包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到,增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中,它基于FNO的原理,负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用,实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后,模型进入类似解码器的结构,用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现,以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图,直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文,深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用,如FourCastNet。

nginx源码分析--master和worker进程模型

       一、Nginx整体架构

       正常执行中的nginx会有多个进程,其中最基本的是master process(主进程)和worker process(工作进程),还可能包括cache相关进程。

       二、核心进程模型

       启动nginx的主进程将充当监控进程,主进程通过fork()产生的子进程则充当工作进程。

       Nginx也支持单进程模型,此时主进程即是工作进程,不包含监控进程。

       核心进程模型框图如下:

       master进程

       监控进程作为整个进程组与用户的交互接口,负责监护进程,不处理网络事件,不负责业务执行,仅通过管理worker进程实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。

       master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态,直到接收到信号。

       master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行:

       sig_atomic_t ngx_reap;

       sig_atomic_t ngx_terminate;

       sig_atomic_t ngx_quit;

       sig_atomic_t ngx_reconfigure;

       sig_atomic_t ngx_reopen;

       sig_atomic_t ngx_change_binary;

       sig_atomic_t ngx_noaccept;

       进程中接收到的信号对Nginx框架的意义:

       还有一个标志位:ngx_restart,仅在master工作流程中作为标志位使用,与信号无关。

       核心代码(ngx_process_cycle.c):

       ngx_start_worker_processes函数:

       worker进程

       worker进程主要负责具体任务逻辑,主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件,因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处,等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。

       master进程如何通知worker进程进行某些工作?采用的是信号。

       当收到信号时,信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。

       对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle,它主要关注4个全局标志位:

       sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程

       sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程(有唯一一段代码会设置它,就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时,才会将ngx_exiting置为1)

       ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位

       sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件

       其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。

       核心代码(ngx_process_cycle.c):

PyTorch源码学习 - ()模型的保存与加载

       在PyTorch源码中,模型的保存与加载是通过`torch.save`和`torch.load`两个核心函数实现的。`torch.save`负责将一个Python对象持久化到磁盘文件,而`torch.load`则用于从磁盘文件中恢复对象。

       在具体的实现中,`torch.save`会使用一系列辅助函数如`torch._opener`,`torch._open_zipfile_writer`,`torch._open_zipfile_writer_file`,`torch._open_zipfile_writer_buffer`等来操作文件和流。根据文件或内存缓冲区创建流容器,进行对象的保存。`torch._save`则进一步封装了文件的打开和写入过程,`torch._open_file_like`和`torch._open_file`用于管理文件句柄,`torch._open_buffer_writer`和`torch._open_buffer_reader`则封装了二进制流的读写。

       对于模型加载,`torch.load`函数通过`torch._open_zipfile_reader`和`torch._weights_only_unpickler`实现。`torch._weights_only_unpickler`是定制的反序列化器,限制了处理的数据类型,确保安全加载模型权重。`torch._get_restore_location`和`torch.default_restore_location`则用于获取和设置恢复位置,以支持在多设备或分布式环境下的模型加载。

       实现中,Python和C++的结合是关键,PyTorch使用`PyBind`实现C++和Python接口的绑定。`torch/_C/ __init__.pyi`用于定义Python中类型信息的模板,`torch/csrc/jit/python/init.cpp`则用于实现JIT(Just-In-Time)编译系统,将C++类对象绑定到Python环境,实现高效的动态编译。

       在PyTorch中,Python主要负责管理C++对象,核心工作包括管理C++对象的生命周期、调用C++方法,以及处理Python层面的逻辑和接口定义。通过这样的结合,PyTorch实现了高性能和易用性的统一,为深度学习模型的开发和应用提供了强大支持。

       整体来看,PyTorch的模型保存与加载机制通过精细的文件操作和对象管理,以及Python与C++的高效结合,确保了模型的高效持久化与灵活加载,为深度学习模型的开发与部署提供了坚实的底层支持。

DenseNet源码解读(pytorch官方)

       DenseNet源码解析:一个基于PyTorch实现的深度密集连接网络模型,提供了一系列预训练模型选项。首先,我们引入必要的库,如ReLU、卷积层、批量归一化和函数模块。DenseNet的核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征,然后通过一系列的卷积块进行特征提取,包括1x1卷积、ReLU激活和3x3卷积,形成了密集层 `_DenseLayer`。该层可以设置内存高效模式以节省内存。在 `_DenseBlock` 中,通过循环堆叠指定数量的密集层,并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构,包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置(如densenet、densenet等)的预训练模型加载方法 `_densenet`,用户可以根据需求选择并加载预训练权重。

       每个模型函数,如`densenet`,接受参数如预训练状态、进度条显示等,允许用户根据需要定制网络行为。总的来说,DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能,适用于图像识别等计算机视觉任务。

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