本文搜集整理了Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构,模型和技巧,内容非常丰富,适用于Python 3.7,适合当做工具书。
选自Medium 作者:Ilia Karmanov 机器之心编译 参与:路雪、黄小天 近日,Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章,其内容源自一个 GitHub 项目,其中作者通过构建同一个神经网络,对比了当前最流行的 10 种深度学习框架,其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人(比如贾扬清)的支持。机器
来源:机器之心 本文长度为2698字,建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络,对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日,Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章,其内容源自一个 GitHub 项目,其中作者通过构建同一个神经网络,对比了当前最流行的 10 种深度学习框架,其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
近日,Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章,其内容源自一个 GitHub 项目,其中作者通过构建同一个神经网络,对比了当前最流行的 10 种深度学习框架,其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人(比如贾扬清)的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接:https://github.com/i
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 任务 给定微博ID和微博内容,设计算法对微博内容进行情绪识别,判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。 全部 代码 ,方案详情 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 情绪识别 即可获取。 A榜第二,B榜第一方案 1.数据处理 我们把数据编码转换为utf-8,把所有英文标点符号转换为中文标点符号,繁体转换为简体。把数据划分为5折。 使用训练集、测试集和90万条语料训练GloVe词向量,在分词阶段把
有这么一份干货,汇集了机器学习架构和模型的经典知识点,还有各种TensorFlow和PyTorch的Jupyter Notebook笔记资源,地址都在,无需等待即可取用。
根据语境,此处「it」指代「animal」或「street」。(来源:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)
今天更新关于常见深度学习模型适合练手的项目。这些项目大部分是我之前整理的,基本上都看过,大概俩特点:代码不长,一般50-200行代码,建议先看懂然后再实现和优化,我看基本上所有的实现都有明显可优化的地方;五脏俱全,虽然代码不长,但是该有的功能都有,该包含的部分也基本都有。所以很适合练手,而且实现后还可保存好,以后很多任务可能就会用到。
根据上下文(这里指句子的最后一个词),“它”可以指“动物”或“街道”。图源 | Google Transfomer 介绍。
严格来说,softmax回归应该不算深度学习,不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型,所以如果你之前没接触过Tensorflow,我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。
作者 | 李理 环信人工智能研发中心 VP,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。 想要详细了解该系列文章,营长建议你先阅读上篇:一文详解循环神经网络的基本概念(代码版) Tensor 和TensorFlow 类似,PyTorch 的核心对象也是Tensor。下面是创建Tensor 的代码: x = torch.Tensor(5, 3) print(x) 对应的下标是5,那么在这个下标的值为1,而其余的值为0,
本文来自公众号:哈工大SCIR,AI 科技评论 获授权转载,如需转载,请联系哈工大SCIR
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
自2010年创办以来,Kaggle作为著名的数据科学竞赛平台,一直都是机器学习领域发展趋势的风向标,许多重大突破都在该平台发生,数以千计的从业人员参与其中,每天在Kaggle论坛上都有着无数的讨论。
递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是:
项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类具有内部环状连接的人工神经网络,用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环,使得信息能在网络中进行循环,实现对序列信息的存储和处理。
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
深度学习算法中的门控循环单元(Gated Recurrent Units):原理、应用与未来展望
人工神经网络(ANN)的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型(Perceptron)被提出以来,人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。
#Swift for TensorFlow Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型,将 TensorFlow 计算图与 Eager Execution 的灵活性和表达能力结合在了一起,同时还注重提高整个软件架构每一层的可用性。 本项目的设计基础是 Graph Program Extraction 算法,它可以让你用 Eager Execution 式的编程模型来轻松地实现代码,同时还保留 TensorFlow 计算图的高性能优势。此外,本项目还将高级的自动
地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
目前,有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题,那么为什么我们还需要一个呢? 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族,并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来,社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述,PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能,但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能。
本文共1700字,建议阅读6分钟。 本文为你精选近期Github上的13款深度学习开源工具包和数据集,一起Star和Fork吧~
门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系,而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解,一般结构的循环神经网络中,网络的状态
谷歌的最强NLP模型BERT发布以来,一直非常受关注,上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。
《谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读》,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】:
在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法,比如将GNN与序列模型结合——时空图神经网络(Spatail-Temporal Graph),能够捕捉数据的时间和空间依赖性。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
写深度学习网络代码,最大的挑战之一,尤其对新手来说,就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具,相信我的头发一定比现在更浓密茂盛!
机器之心整理 参与:蒋思源 MILA 实验室近日在 GitHub 上开启了一个初学者入门项目,旨在帮助 MILA 新生快速掌握机器学习相关的实践基础。目前该项目已经提供了一系列的 PyTorch 入门资料,并从张量、自动微分、图像识别、神经机器翻译和生成对抗网络等方面详细阐述。 项目地址:https://github.com/mila-udem/welcome_tutorials PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生,它本质上是 Numpy 的替代者,而且支持 GPU 加速深度神经网
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
【新智元导读】微软数据科学家Ilia Karmanov做了一个项目,使用高级API测试8种常用深度学习框架的性能(因为Keras有TF,CNTK和Theano,所以实际是10种)。Karmanov希望
提问内容如下: 之前非常熟悉 Tensorflow,后来都说 PyTorch 简单易上手,自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
【导读】如果你需要深度学习模型,那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
选自arXiv 作者:Ilia Karmanov等 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、白妤昕 深度学习框架就像语言一样:很多人会说英语,但每种语言都有自己的特殊性。作者为几种不同的网络结构创建了通用代码,并可在多个不同的框架中使用。 repo 1.0 完整版 GitHub 地址:https://github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks 我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑(Rosetta Stone):假设你很了解某个深度学习框架,你就可以帮助别人使用任何
【导读】机器翻译是自然语言处理的重要组成部分,其目的是使用计算机自动将文本翻译成其他语言的形式。近年来,端到端的神经机器翻译发展迅速,已经成为机器翻译系统的新主流。近日,法国勒芒大学发布了基于pyto
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载,共介绍 17 个在文本摘要任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Ex
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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