文件名称：onnxruntime-training-examples:使用ONNX Runtime进行模型训练的示例
文件大小：60KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 01:09:41
Python
ONNX运行时培训示例 此存储库包含使用 （ORT）加速模型训练的示例。 这些示例着重于大规模模型训练，并在和实现最佳性能。 ONNX Runtime能够通过优化的后端训练现有的PyTorch模型（使用torch.nn.Module实现）。 此回购中的示例演示了如何使用 * API将此类模型的培训后端切换到ONNX Runtime，而仅需对现有培训代码进行一些更改。 * 是试验性的，预计在不久的将来会发生重大变化。 该API的新版本正在积极开发中。 API的改进将提供与PyTorch培训更加无缝的集成，而PyTorch培训只需对用户的培训代码进行最少的更改即可。 例子 概述存储库中的示例。 例子 描述 通过简单的PyTorch变压器模型开始使用ONNX Runtime 维护的PyTorch中将ONNX Runtime Training与培训 使用 在PyTorch中将ONNX Run
【文件预览】：
onnxruntime-training-examples-master
----.gitignore(2KB)
----SECURITY.md(3KB)
----cgmanifest.json(588B)
----nvidia-bert()
--------model_evaluation.md(1KB)
--------README.md(9KB)
--------ort_addon()
--------azureml-notebooks()
--------docker()
----CODE_OF_CONDUCT.md(444B)
----huggingface-transformers()
----LICENSE(1KB)
----.gitmodules(133B)
----getting-started()
--------.gitignore(41B)
--------README.md(5KB)
--------model.py(2KB)
--------docker()
--------train_ort.py(4KB)
--------train.py(4KB)
----README.md(4KB)
----huggingface-gpt2()
--------README.md(7KB)
--------ort_addon()
--------azureml-notebooks()
--------docker()