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PyTorch深度学习模型训练加速指南2021
批量计算
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网络安全
pytorch
深度学习
简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML，所以我想我也可以把它写下来。
AI算法与图像处理
2021-01-20
1.2K
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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）
pytorch
tensorflow
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编程算法
批量计算
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
AI算法与图像处理
2020-07-19
2.4K
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CNN循环训练的解释 | PyTorch系列（二十二）
批量计算
pytorch
原标题：CNN Training Loop Explained - Neural Network Code Project
AI算法与图像处理
2020-07-01
1.1K
0
神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）
批量计算
windows
原标题：Neural Network Batch Processing - Pass Image Batch To PyTorch CNN
AI算法与图像处理
2020-06-16
2.6K
0
PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）
pytorch
https
网络安全
批量计算
python
在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。
AI算法与图像处理
2020-05-25
1.3K
0
CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）
机器学习
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人工智能
批量计算
卷积神经网络
在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。
AI算法与图像处理
2020-04-20
3.2K
0
干货 | 提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧（附论文）
编程算法
http
https
网络安全
批量计算
这是一个我常被问到的问题：「我该怎么提升准确度？」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办？」……
AI算法与图像处理
2019-12-23
769
0
可以丢掉SGD和Adam了，新的深度学习优化器Ranger：RAdam + LookAhead强强结合
深度学习
批量计算
给大家介绍一个新的深度学习优化器，Ranger，同时具备RAdam和LookAhead的优点，一行代码提升你的模型能力。
AI算法与图像处理
2019-12-23
2K
0
构建神经网络的一些实战经验和建议
批量计算
神经网络
在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
AI算法与图像处理
2019-12-02
509
0
请谨慎使用预训练的深度学习模型
keras
批量计算
pytorch
tensorflow
NLP 服务
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
AI算法与图像处理
2019-11-23
1.5K
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PyTorch踩过的12坑
pytorch
python
批量计算
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
AI算法与图像处理
2019-11-20
1.2K
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NLP入门竞赛，搜狗新闻文本分类
批量计算
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
使用keras框架通过构建CNN+BiGRU网络实现在搜狗新闻文本数据集上91+的准确率。
AI算法与图像处理
2019-11-14
1.1K
1
深度模型不work？这有一份超全的Debug检查清单
编程算法
批量计算
深度学习
前言：本笔记是对近日阅读keynote“Troubleshooting Deep Neural Networks”的总结。
AI算法与图像处理
2019-11-07
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深入剖析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响
批量计算
面向对象编程
（2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？
AI算法与图像处理
2019-10-28
6.8K
0
在旷视两年的北大学子分享关于deep learning的调参经验
神经网络
批量计算
总结一下在旷视实习两年来的炼丹经验，我主要做了一些 RL，图像质量，图像分类，GAN 相关的任务，日常大概占用 5 - 10 张卡。
AI算法与图像处理
2019-10-21
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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN
批量计算
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
AI算法与图像处理
2019-09-09
1.7K
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