PyTorch是时下最流行的AI框架,寒武纪对其进行了定制化开发,新增了对寒武纪加速板卡及寒武纪AI软件栈的支持,通常称之为Cambricon PyTorch。相比于原生PyTorch,用户基本不用做任何代码改动即可快速地将AI模型迁移至Cambricon PyTorch上。
针对CV 分类、检测、分割、NLP、语音等场景常用的各类经典和前沿的AI模型,本仓库展示了如何对其进行适配,使其可运行在Cambricon PyTorch上。开发者在进行其他AI 应用移植时可参考本仓库。
CV:
MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode |
---|---|---|---|---|
ResNet50 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
ResNet18 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
VGG16 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
MobileNetv2 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
AlexNet | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
GoogLeNet | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
ResNet101 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
VGG19 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
VGG16_bn | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
ShuffleNet_v2_x0_5 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
ShuffleNet_v2_x1_0 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
ShuffleNet_v2_x1_5 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
ngc-resnet50v1_5 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
Inceptionv2 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
Inceptionv3 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
Inceptionv4 | PyTorch1.9 | FP32&& | YES | CNNL |
OLTR | PyTorch1.6 | FP32 | NO | CNNL |
P3D | PyTorch1.6 | FP32 | FP32&& | CNNL |
Swin-Transformer-SSL | PyTorch1.9 | FP32&& | YES | CNNL |
swin_transformer | PyTorch1.6 | AMP | YES | CNNL |
crnn | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
FasterRCNN | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
MaskRCNN | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
RFBNet | PyTorch1.6 | FP32 | FP32&& | CNNL |
SSD_ResNet50 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
SSD_VGG16 | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
PointPillar | PyTorch1.9 | FP32 | YES | CNNL |
unet3d | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
CycleGAN_and_pix2pix | PyTorch1.6 | FP32 | NO | CNNL |
enet | PyTorch1.9 | FP32&& | YES | CNNL |
NLP:
MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode |
---|---|---|---|---|
transformer | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
BERT | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
bert-base-cased | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
CRF | PyTorch1.6 | FP32 | NO | CNNL |
bert_base_finetune_msra_ner | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
DeepSpeech2 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
MT5 | PyTorch1.6 && 1.9 | FP32&& | YES | CNNL |
SpeechSynthesis/:
MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode |
---|---|---|---|---|
Tacotron2 | PyTorch1.6 | FP32 | YES | CNNL |
WaveGlow | PyTorch1.6 | AMP | YES | CNNL |
WaveRNN | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
recommendation/:
MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode |
---|---|---|---|---|
DLRM | PyTorch1.6 | FP32&& | YES | CNNL |
Speech/:
MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode |
---|---|---|---|---|
speechbrain | PyTorch1.9 | FP32 | YES | CNNL |
PyTorch ModelZoo 的 License 具体内容请参见LICENSE文件。
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- Cambricon Torch支持v1.16.0(Cambricon SDK 1.14)
- Cambricon Torch支持v1.15.0(Cambricon SDK 1.13)
- Cambricon Torch支持v1.14.0(Cambricon SDK 1.12)
-
Cambricon Torch支持v1.13.0(Cambricon SDK 1.11)
-
CV: 新增enet网络的支持,MaskRCNN支持COCO2017数据集训练
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NLP: 新增MT5网络的支持
-
Speech: 新增speechbrain网络的支持
-
Cambricon Torch支持v1.11.0
-
CV: 新增ResNet18/ResNet50/ResNet101/VGG16/VGG16_bn/VGG19/MobileNetv2/AlexNet/GoogLeNet/ShuffleNet_v2_x0_5/ShuffleNet_v2_x1_0/ShuffleNet_v2_x1_5/ngc-resnet50v1_5/Inceptionv2/Inceptionv3/Inceptionv4/OLTR/P3D/Swin-Transformer-SSL/swin_transformer/crnn/MaskRCNN/FasterRCNN/RFBNet/SSD_ResNet50/SSD_VGG16/PointPillar/unet3d/CycleGan_and_pix2pix网络的支持
-
NLP: 新增transformer/BERT/bert-base-cased/CRF/bert_base_finetune_msra_ner/DeepSpeech2网络的支持
-
SpeechSynthesis: 新增Tacotron2/WaveGlow/WaveRNN网络的支持
-
Recommendation: 新增DLRM网络的支持