1.pp ģ?模型?Դ??
2.问下有没有人知道PP(聚丙烯)的损耗正切和介电常数啊
3.图解大模型训练之：Megatron源码解读2，模型并行
4.PP-Matting: AI高精度图像前景Matting，源码让抠图轻而易举
5.PPdiffusers从DreamBooth(+Lora)训练到应用发布全套流程
6.安卓端部署PPOCR的模型ncnn模型——模型部署

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       本文源自AlStudio社区精品项目，点击此处查看更多精品内容 >>>

       基于飞桨的源码智慧渔业捕捞计数装置，本文将详细介绍使用PP-Yoloe算法实现对水下游动鱼类的模型跟踪，提升渔业智慧化水平。源码信号助力反弹源码

       首先，模型我们引入了FishDataset作为数据集，源码其路径位于/home/aistudio/work/FishTracking/dataset/FishDataset。模型

       接下来，源码正式开始训练过程。模型在准备工作完成后，源码我们将专注于模型训练。模型使用预测模型输出结果在work/FishTracking/output/ppyoloe_plus_crn_s_e_voc/。源码

       特别注意，模型ReID模型训练在Paddle2.1上存在测试报错，当前仅支持使用动态图模式在Paddle2.0上进行训练。

       配置文件fish_detection.yml中，包含了训练所需参数，如base_lr, schedulers, PPYOLOEHead配置等。训练指令为：python train.py --config /home/aistudio/work/FishTracking/configs/ppyoloe/voc/ppyoloe_plus_crn_s_e_voc.yml

       对于ReID模型的训练，使用指令：python train_embedding_model.py --data-dir [reid数据集根目录] --lr [学习率，默认为0.] --epochs [训练轮数] --batch-size [批次大小] --save-dir [模型保存路径，默认为/output/reid_model]

       在模型预测阶段，确保生成的视频路径为mp4格式，并进行可视化，以检验模型效果。指令如下：[预测结果可视化指令]

       至此，智慧渔业中使用PP-Yoloe跟踪鱼类的全过程结束，期待这一技术为渔业管理带来实质性的改进。

问下有没有人知道PP(聚丙烯)的损耗正切和介电常数啊

       损耗角正切指示的是相对损耗svxb复介电常数虚部在并联等效电路模型中相当于在电容器上并联一个等效电阻e＆＃；＆＃；越大，则该电阻越鞋在同样的交流电压下旁路引起的损耗越大。也即是说虚部标志了电介质损耗的大小。

图解大模型训练之：Megatron源码解读2，模型并行

       源码解读系列将深入探讨Megatron的预训练部分代码，聚焦于模型并行策略。在上一篇文章中，我们详细介绍了如何在分布式环境中初始化模型，四虎源码包括按照DP/TP/PP对进程进行分组，并为每个进程分配GPU。接下来，我们将探索如何将模型进行切分，并将其整合到分布式环境定义好的DP/TP/PP组中。

       在Megatron中，通过预先设定的DP/TP/PP组，我们能够将模型进行有效的切割。这种切割方法既考虑了模型的并行性，又兼顾了内存和计算资源的优化。为了实现这一目标，我们需要在CPU上定义并初始化模型，然后将其搬运到当前进程所对应的GPU上。

       模型切割的核心思想是面向进程编程，这意味着我们的脚本处理的是发生在单个进程上的任务。这样做的好处是，我们只需维护一份脚本，然后将其部署到不同机器的GPU上执行，从而实现全局并行计算。然而，每个进程处理的模型部分不同，比如在GPT模型中，预处理层涉及词嵌入计算，而后续层则涉及到softmax和损失函数的计算。为了解决模型差异性问题，我们可以通过进程ID来控制随机种子的设定，确保模型初始化的一致性。

       在分布式训练中，随机种子的设定至关重要，它直接影响到模型的复现性。例如，当我们采用激活检查点技术来节省内存时，在反向传播过程中需要重新计算前向传播得到的激活值，此时就需要确保模型能够完全复现前向过程的初始化结果。通过设定不同的随机种子，我们能够确保每个模型部分在切割后仍能保持初始化的独立性和一致性。

       在模型切割部分，启动源码大全我们有两种主要的初始化方式：先进行整体初始化再进行切割（称为“CPU上的初始化”），以及直接在GPU上进行局部初始化（称为“在GPU上的初始化”）。这两种方式的核心区别在于随机种子的设定策略。正确选择随机种子的策略，对于确保模型的复现性至关重要。

       模型并行框架在Megatron中通过预定义的函数实现，例如在megatron/training.py中的pretrain函数。这个函数作为模型并行的入口，主要包含了模型架构定义、模型切割、设置优化器和学习率调整等关键步骤。在具体实现中，模型切割主要通过定义预处理层（pre_process）和后处理层（post_process）来完成，这有助于确保模型切割后首尾层和中间层的架构一致性。

       在分布式模型中，如CodeGeeX，模型的切割遵循特定的策略，以确保模型在不同GPU上的并行执行。每个进程对应模型的一部分，通过AllReduce操作确保模型输出的完整性，以便下一层能够接收正确的输入。同时，每个进程负责独立计算模型的一部分，从而实现高效的并行处理。

       在Megatron中，模型切割部分涉及到一系列的类定义和函数实现，包括MegatronModule、Embedding、VocabParallelEmbedding、ParallelSelfAttention等。这些类和函数在模型切割、并行层和交叉熵计算等方面发挥着关键作用。例如，MegatronModule类确保了模型的输入和输出层共用词嵌入，以满足特定的并行要求。同时，模型中的对 源码分词注意力层（如ParallelSelfAttention）通过“列切割”和“行切割”策略实现高效的并行计算。

       模型的最后一层，即交叉熵的计算，同样通过类定义实现。在Megatron中，交叉熵计算通过平行化处理来优化内存使用和加速计算。通过将计算逻辑进行精简和优化，Megatron能够实现高效的并行交叉熵计算，以满足大规模模型训练的需求。

       总之，Megatron的模型并行策略通过一系列的代码实现，旨在优化大规模模型的训练过程，提高计算效率和资源利用。通过合理地切割模型、设置随机种子、实现并行层和交叉熵计算，Megatron能够在分布式环境中实现高效、稳定的模型训练。

PP-Matting: AI高精度图像前景Matting，让抠图轻而易举

       PP-Matting，百度开源的Matting模型，提供高精度、自然的图像抠图体验。相较于分割，Matting返回前景与背景概率P，实现平滑过渡效果，显著提升抠图自然度。

       PP Matting采用无三分图架构，融合高分辨率细节分支（HRDB）和语义上下文分支（SCB），确保细节精确预测和全局语义理解。HRDB在保持特征分辨率下提取细粒度前景，SCB通过语义分割增强上下文信息，减少局部歧义。

       PP Matting架构由共享编码器支持的两个分支组成：SCB和HRDB，SCB利用金字塔池模块（PPM）加强语义上下文，引导流策略辅助HRDB预测细节。此模型在线运行于Google colab或百度开发的colab环境，使用PaddlePaddle运行Python代码。eziptv源码下载

       为了应用PP Matting，首先克隆PaddleSeg工程，模型集成其中。安装第三方库后，通过运行PaddleSeg代码开始。下载预训练模型并上传，执行Matting操作。官方例子使用单人照片，实际应用中，模型同样适用于多人图像，保持人物完整分割，但可能保留部分非目标物体，如桌子。

       PP Matting与其他图像分割技术，如RVM和MediaPipe Selfie Segmentation，共同构成人工智能领域抠图解决方案。RVM利用循环神经网络在视频流中实现实时、高清抠图，而MediaPipe Selfie Segmentation则在移动端提供实时人物分割功能。通过自行对比代码，评估速度、精度和最终效果，选择最适合应用需求的模型。

PPdiffusers从DreamBooth(+Lora)训练到应用发布全套流程

       本文介绍如何利用PPdiffusers进行DreamBooth和Lora的微调训练，并部署应用。流程简洁易懂，无需过多代码改动即可运行。

       操作步骤如下：

       1. 首先，选择DreamBooth或Lora进行微调训练。DreamBooth效果可能更佳，但参数设置更多；Lora参数量较小。

       2. 安装所需库，如遇到安装问题，重启内核或重复pip安装直到成功。

       3. 准备4至9张jpg或png格式的训练。

       4. 训练时，选择预训练模型，如Linaqruf/anything-v3.0或runwayml/stable-diffusion-v1-5，并调整提示词以适应训练内容。

       5. 使用样例数据集进行训练，注意微调模型的适用性及训练时需关注的事项。

       6. 代码运行失败时，重启内核解决问题。

       7. 微调训练后，部署应用，实现在线推理生成。部署DreamBooth模型时需注意文件大小限制。

       8. 完成部署后，分享推理页面链接，允许他人体验。

       9. 查看项目基本用法和更多详细指南，请点击链接。

       请确保遵循原项目链接提供的详细说明。

安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型部署

       在安卓端部署PPOCR的ncnn模型主要涉及模型转换和部署两个阶段。本文将重点介绍模型部署环节，模型转换相关步骤可参考另一篇文章。模型部署即通过ncnn框架编写代码，使模型能在终端应用中进行推理与调用。本篇主要针对安卓端的OCR模型部署进行阐述。

       部署核心框架ncnn，需先下载、编译库并整合至安卓工程中。具体操作流程可查阅另一篇文章：《手写数字识别全流程详解——模型在Android端的部署》。

       部署过程正式开始。

       文本检测模型的输入预处理至关重要。通常采用变换方式以适应模型输入要求，此操作相对简单但可能影响图像比例，特别是在图像尺寸较小的场景下，可能会降低文本区域的检测精度。为改善此问题，当前研究了通过边缘扩展保持原图比例的方法。关键代码如下：

       模型推理与输出后处理是模型部署的关键步骤。单通道二维矩阵转换为文本四边形区域顶点坐标，最终封装为结果信息。

       在字符识别模型中，模型输入预处理同样需遵循特定规则，处理方法依据于模型设计与训练需求。模型推理后，通过特定算法将输出转化为可识别的文本信息。结果信息同样需要进行封装，以适应后续应用需求。

       全流程示例图示以身份证号码识别为例，清晰展示模型部署过程。

       模型测试与性能评估是确保部署成功的关键环节。进行精度测试时，需选择合适的测试素材与评价标准。模型部署相关问题，如预处理与后处理方式的选择，直接影响性能与精度。在特定场景下，模型性能测试表现可能异常，需深入分析原因并优化。

       在进行模型部署时，参考上述内容，结合实际应用需求，合理选择部署框架与优化策略，确保模型在安卓端高效稳定运行。

更加强大的语义分割模型：PP-LiteSeg

       Peng J, Liu Y, Tang S, et al. PP-LiteSeg: A superior real-time semantic segmentation model[J]. arXiv preprint arXiv:., .

       语义分割方法在现实世界的应用需求很高。尽管深度学习在语义分割领域取得了显著进展，但实时性能仍有待提高。为此，本文提出了一种新颖的轻量级模型——PP-LiteSeg，旨在进行实时语义分割。该模型的核心创新包括：灵活轻量级解码器（FLD），它减少了传统解码器的计算成本；统一注意力融合模块（UAFM），通过空间和通道注意力融合模块生成权重，实现输入特征的融合；以及简单的金字塔池模块（SPPM），以较低的计算成本聚合全局上下文。广泛的评估表明，PP-LiteSeg在精度和速度之间取得了最佳平衡。具体而言，在Cityscapes测试集上，PP-LiteSeg在NVIDIA GTX Ti上的推理速度达到.6FPS时，获得了mIoU指标的高分；在相同硬件环境下以.6FPS的推理速度下，PP-LiteSeg同样表现出了出色的分割精度。

       Sec 背景介绍

       语义分割旨在准确预测图像中每个像素的标签，应用广泛，包括医学图像、自动驾驶、视频会议、半自动标注等领域。随着深度学习的显著进步，基于卷积神经网络的语义分割方法不断涌现，如FCN、PSPNet和SFNet等，这些方法在精度上取得了显著提升。然而，这些模型的计算成本较高，不适合实时应用。为解决这一问题，ESPNetV2、BiSeNetV2和STDCSeg等模型提出了轻量级设计，以提升计算效率。但它们在精度与速度之间仍难以取得理想的平衡。

       在本文中，我们提出了一种定制的实时网络PP-LiteSeg，它包括三个模块：灵活轻量级解码器（FLD）、统一注意力融合模块（UAFM）和简单的金字塔池模块（SPPM）。这些模块的设计旨在优化计算复杂度，同时提高分割精度。

       Sec 相关研究

       语义分割领域的深度学习方法经历了显著发展，从FCN到后续的PSPNet、SFNet等。这些方法通过金字塔池化模块聚合局部和全局信息，以提高分割精度。同时，轻量级模型设计、双分支架构、提前降采样策略、多尺度图像级联网络等技术被用于满足实时应用的需求。特征融合模块，如BiSeNet中的BGA模块、DFANet中的阶段级和子网级融合，以及SFNet和AlignSeg中的注意力融合模块，是提高分割精度的关键。

       Sec 所提方法

       本文提出的方法包括灵活轻量级解码器（FLD）、统一注意力融合模块（UAFM）和简单的金字塔池化模块（SPPM）。FLD通过减少通道数量、增加特征空间尺寸，实现了解码器的高效设计。UAFM通过生成权重，有效融合空间和通道注意力，加强特征表示。SPPM以较低的计算成本聚合全局上下文，进一步提升模型性能。

       Sec 实验结果

       在Cityscapes和CamVid数据集上，PP-LiteSeg展现了其在精度与速度之间的最佳平衡。在Cityscapes测试集上，PP-LiteSeg在.6FPS时获得mIoU指标的高分；在.6FPS时，同样表现出了出色的分割精度。实验结果证明了PP-LiteSeg在实时语义分割任务中的卓越性能。

       Sec 结论

       本文通过提出PP-LiteSeg，一个为实时语义分割优化的模型，展示了在计算效率和分割精度之间取得的平衡。该模型通过新颖的模块设计，包括灵活轻量级解码器、统一注意力融合模块和简单的金字塔池化模块，实现了高效实时处理与高精度分割的双重目标。未来工作将探索将此方法应用于更多任务，如匹配和交互式分割。

深度学习并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

       本文将深入探讨几种流行的深度学习并行训练算法，包括Data Parallelism (DP), Pipeline Parallelism (PP), Tensor Parallelism (TP), 以及Zero Redundancy Data Parallelism (ZeRO)。首先，我们从ColossalAI论文出发，该框架开源支持这些并行训练：github.com/hpcaitech/Co...

       并行训练方法详解

       在介绍这些方法之前，我们先澄清几个关键概念。深度学习训练中，模型参数分为model data（如模型权重）和non-model data（如中间特征值）。

       Data Parallelism (DP)

       DP是基础，每个设备上都有完整模型的复制，数据独立处理，但需定期同步梯度。当模型过大无法容纳在单GPU时，就催生了其他并行策略。

       Model Parallelism (MP)

       Pipeline Parallelism (PP)：将模型按层划分，每个GPU处理部分层，通过减少bubble time来优化。

       Tensor Parallelism (TP)：分为1D、2D、2.5D和3D，根据模型权重的维度进行划分，以降低内存需求和通信开销。

       Sequential Parallelism (SP)

       针对non-model data（如activations）的内存瓶颈，SP如DARTS和Transformer训练中的长序列处理提供解决方案，通过并行处理中间特征值。

       Zero Redundancy Data Parallelism (ZeRO)

        ZeRO优化了模型状态内存，通过减少数据冗余，每个设备只负责一部分数据更新，虽然增加了通信，但通过合理的划分策略可以有效降低开销。

       更多详细信息可参考原论文和相关博客，如需合作或讨论，欢迎通过邮箱 marsggbo@foxmail.com 联系。