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OneFlow v0.8.0 来了！

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很高兴地宣布新版本的OneFlow，这是一个深度学习框架，旨在实现用户友好、可扩展和高效。OneFlow v0.8.0 更新包含 523 个提交。有关完整的 changlog，请查看：

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2022-11-17

4190

Neural Compressor：用于模型压缩的开源 Python 库

pytorch https 网络安全文件存储 python

英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面，包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。此外，它允许知识蒸馏，以便可以将来自教师模型的知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法，以使用预定的稀疏目标生成剪枝模型。为了改进框架互操作性，

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2022-11-17

1.5K0

微软最新机器学习研究引入 μTransfer：一种新技术，仅使用 7% 的预训练计算即可调整 67 亿参数的 GPT-3 模型

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科学家们进行试错程序，这些试验多次导致科学突破。同样基础研究提供了开发大规模人工智能系统的理论见解，从而减少了所需的试错量，并且非常具有成本效益。

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2022-04-14

7430

Pytorch 推出“TorchRec”：用于推荐系统 (RecSys) 的基于 Python 的 PyTorch 库

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推荐系统 (RecSys) 是当今生产就绪型 AI 的重要组成部分，尽管您看一下 Github 不会知道它。与 Vision 和 NLP 等领域相比，RecSys 的大部分持续发现和开发都是在闭门造车的情况下进行的。对于探索这些方法或创建个性化用户体验的学术研究人员来说，该领域远未实现民主化。

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2022-03-07

1.9K0

Microsoft AI 开源“PyTorch-DirectML”：在 GPU 上训练机器学习模型的软件包

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微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。

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2021-11-05

4.1K0

Facebook万字长文：AI模型全部迁移至PyTorch框架

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PyTorch自2017年推出以来，就迅速占领GitHub热度榜榜首，一度有赶超Tensorflow的趋势。

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2021-06-15

7710

Hugging Face发布PyTorch新库「Accelerate」：适用于多GPU、TPU、混合精度训练

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「Accelerate」提供了一个简单的 API，将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来，保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码，就可以直接上手多 GPU 或 TPU。

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2021-04-23

1.9K0

PyTorch Lightning团队推出了Flash Lightning，可让用户推断，微调和训练数据模型

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Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务，基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。它使用户能够构建模型而不会被所有细节所吓倒，并且可以通过Lightning灵活地进行试验以获得完整的多功能性。

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2021-03-01

1K0

Nvidia研究人员推出了一种模块化原语，可为基于栅格化的可区分渲染提供高性能的原语操作

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可微分渲染是一个新颖的领域，可帮助计算3D对象的梯度并允许它们在图像中传播，而无需3D数据收集和注释。计算机图形学中的渲染生成3D场景，该场景由几何形状，材质，场景光和相机属性定义。渲染是一个复杂的过程。它的区别不能唯一地定义；因此不可能直接集成到神经网络中。可微分渲染（DR）构成了一系列技术，这些技术通过获取渲染过程的有用梯度来解决端到端优化的这种集成问题。

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2020-11-20

1.8K0

PyTorch 3D：深入挖掘深度学习

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Facebook正在缓解3D深度学习的麻烦，一次解决一个问题。去年它发布了Mesh R-CNN，该系统可以从2D形状渲染3D对象。今年它发布了PyTorch3D。

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2020-11-13

9900

用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了

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本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。

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2020-10-23

1.4K0

NVIDIA NeMo：一个开源工具包，可通过三行代码开发最先进的会话式AI模型

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NVIDIA的开源工具包NVIDIA NeMo（神经模型）是朝着对话型AI发展迈出的革命性一步。它基于PyTorch，允许人们快速构建，训练和微调对话式AI模型。

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2020-10-23

1.8K0

图深度学习入门教程（九）——图滤波神经网络模型

tensorflow pytorch 神经网络深度学习 python

本教程是一个系列免费教程，争取每月更新2到4篇。(由于精力有限，近期停止了一段时间，在此向大家道个歉)。

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2020-09-29

9630

可高效训练超大规模图模型，PyTorch BigGraph是如何做到的？

pytorch 数据结构

图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。尽管如此，图结构却非常复杂，难以进行大规模扩展应用。也因此，现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。

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2020-09-28

1K0

Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。

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2020-09-28

2.3K0

PyTorch中神经网络的对抗性攻击和防御

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深度学习和神经网络的兴起为现代社会带来了各种机会和应用，例如对象检测和文本转语音。然而，尽管看似准确性很高，但神经网络（以及几乎所有机器学习模型）实际上都可能受到数据（即对抗性示例）的困扰，而这些数据是从原始训练样本中进行的非常轻微的操纵。实际上，过去的研究表明，只要您知道更改数据的“正确”方法，就可以迫使您的网络在数据上表现不佳，而这些数据在肉眼看来似乎并没有什么不同！这些对数据进行有意操纵以降低模型精度的方法称为对抗性攻击，而攻击与防御之战是机器学习领域中持续流行的研究主题。

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2020-09-14

2.1K0

API统一、干净，适配PyTorch、TF，新型EagerPy实现多框架无缝衔接

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近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。

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2020-09-07

6380

既保护隐私又快速训练，Facebook开源Opacus库，利用差分隐私训练PyTorch模型

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近日，Facebook 开源了一个新型库 Opacus，它支持使用差分隐私来训练 PyTorch 模型，扩展性优于目前的 SOTA 方法。同时，Opacus 库支持以最少代码更改来训练模型，且不会影响训练性能，并允许在线跟踪任意给定时刻的隐私预算。

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2020-09-04

1K0

PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

pytorch api mapreduce 分布式 python

在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。

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2020-07-17

8920

使用Pytorch和转移学习进行端到端多类图像分类

腾讯云测试服务 pytorch

将从Kaggle 的Boat数据集开始，以了解多类图像分类问题。该数据集包含约1,500种不同类型的船的图片：浮标，游轮，渡船，货船，吊船，充气船，皮划艇，纸船和帆船。目标是创建一个模型，以查看船只图像并将其分类为正确的类别。

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2020-06-06

1.1K0

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