如果有几十亿个节点，几万亿条边呢？传统的图嵌入方法就捉急了。 但现在，Facebook开源了叫做PyTorch-BigGraph (简称PBG) 的新工具。 ?...开源模型除了可以自己训练之外，还有拿7,800万节点的Wikidata数据预训练过的模型，可以直接下载来用。 PBG发表之后，小伙伴们纷纷奔走相告： ? LeCun老师还亲自转发了两次。...训练过程中，PBG会吃进图上所有边 (Edge) 的大列表，每条边都是用它两端的节点来定义，一个是源 (Source) ，一个是目标 (Target) 。...定义中也有两点之间的关系 (Relation Type) 。 然后，PBG给每一个节点，输出一个特征向量 (就是嵌入) ，让两个相邻的节点在向量空间中离得近一些，让不相邻节点的离远一些。...不想训练的话，还有用完整WikiData预训练的模型。 你需要的传送门，都在这里了。
这也是为何 Facebook AI 选择创建并开源 PyTorch-BigGraph（PBG）的原因—— 一款更快、更轻易为大规模图像生成图嵌入的工具，特别针对那些模型对内存来说过大的多关系图嵌入（multi-relation...把节点与边缘进行分区后，我们每次可以在一个 bucket 中进行训练。 在对 bucket（i，j）的训练过程中，只有分区 i 和 j 的嵌入会被存储到内存中。...PBG 提供两种方法以供进行分区图嵌入训练。在单个机器训练中，嵌入与边缘一旦不被使用，就会被替换出磁盘；在分布式训练中，嵌入将分布在多台机器的内存里。...PyTorch-BigGraph 评估结果 为了准确评估 PBG 的性能，我们采用包含超过 1.2 亿个节点与 27 亿个边缘的开源 Freebase 知识图。...Lacroix 通过非常大的嵌入维度成功实现更高的MRR，这个我们也能通过 PBG 进行复制，但不在这份报告中呈现。 接着，我们使用 PBG 训练完整的 Freebase 图嵌入。
然后将其用作传统神经网络中的特征。 PyTorch BigGraph处理第二种方法，将在下面这样做。仅供参考，谈谈一秒钟的尺寸方面。图通常由它们的邻接矩阵编码。...它改编自BigGraph存储库中的示例。...这告诉BigGraph在哪里可以找到数据以及如何解释制表符分隔值。使用此配置，可以运行下一个Python代码段。...用嵌入做一些基本的任务。当然现在可以使用它并将其加载到喜欢的任何框架中，keras，tensorflow，但是BigGraph已经为链接预测和排名等常见任务带来了一些实现。所以试一试。...可以在这里找到代码和参考： PyTorch BigGraph的GitHub存储库 https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph 带有示例代码的
选自medium 作者：Jesus Rodriguez 机器之心编译 编辑：Panda Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch...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。...Facebook 推出过一个框架 PyTorch BigGraph：https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph，它能更快更轻松地为 PyTorch...PyTorch BigGraph PyTorch BigGraph（PBG）的目标是扩展图嵌入模型，使其有能力处理包含数十亿节点和数万亿边的图。PBG 为什么有能力做到这一点？...PBG 使用 PyTorch 自带的并行化机制实现了一种分布式训练模型，这用到了前面描述的模块分区结构。在这个模型中，各个机器会协调在不相交的 bucket 上进行训练。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...虽然TensorFlow.js的愿景是机器学习无处不在，即使是在手机、嵌入式设备上，只要运行有浏览器，都可以训练人工智能模型，但是考虑到手机、嵌入式设备有限的计算能力（虽然手机性能不断飞跃），复杂的人工智能模型还是交给更为强大的服务器来训练比较合适...这个问题其实和TensorFlow Lite类似，我们可以在服务器端训练，在手机上使用训练出的模型进行推导，通常推导并不需要那么强大的计算能力。...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时
PySOT实现了最先进的单一对象跟踪算法，包括SiamRPN和SiamMask等，用Python编写，在PyTorch上运行。...PyTorch-BigGraph是一个分布式系统，可以搞定多达数十亿实体和数万亿边缘的大型网络交互图形。...链接： https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph 第5名：InterpretML - Alpha 微软出品，用来训练可解释的机器学习模型，...每次运行时，可以保存超参数和输出指标，训练过程中能实现可视化模型，还能自动跟踪代码状态，系统指标和配置参数。...在一个不了解我们如何使用“黑匣子”和“蓝盒子”来检测真实环境中的鱼类并使用黑匣子代替白纸盒的世界中，我们都知道这一点。 看起来好像很有道理的样子，然而完全不知道在说啥，而且是满满的杠精画风啊！
他表示，在百万节点的图上，使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架，这将非常有利于图学习算法的研究与部署。...Python wrapper 可以为核心库中的类提供自动打包功能，并为应用程序和数据集提供了实现。 核心库用 C+11 和 CUDA 实现，并使用 pybind11 绑定到 python 中。...下面展示了每个模型以不同百分比训练数据在 micro-f1 和 macro-f1 两种衡量指标下的值。 Youtube 数据集上的节点嵌入评估 对于大规模数据集的测试结果如下所示。...在层次结构中遍历 English Setter 类演示 与类似工作的比较 与 GraphVite 相似的系统是 PyTorch-BigGraph，该系统旨在加速大规模知识图嵌入数据。...GraphVite 与 PyTorch-BigGraph系统速度对比 更多 GraphVite 信息： https://graphvite.io/ GitHub 开源地址： https://github.com
此前，PyTorch 允许开发人员将不同处理器中的训练数据分割，这在并行处理计算领域称为” 数据并行 “（data parallelism）。...可以将某个模型层或子图神经网络放在一个节点上，然后将另一个子图神经网络切换到另一个计算单元上。“ 分片完成后，PyTorch 中的算法在模型训练时会将其结合起来。...分布式训练： 改进了 CNN 等场景模型的性能，增加了对多设备模块的支持，包括在使用分布式数据并行（DDP，Distributed Data Parallel）的同时跨 GPU 分割模型的能力，并支持在每次迭代中不适用所有参数的模块...PyTorch-BigGraph PBG 是一个分布式系统，用于创建具有数十亿实体和数万亿边的非常大的图神经网络的嵌入。...数据科学家可以快速创建运行 JupyterLab 的虚拟机，并预装最新版本的 PyTorch。
为了解决上述问题，本文构建了一个基于Paddle的工具包Graph4Rec。 它将训练图神经网络模型的范式统一为以下几个部分:图输入、随机游走生成、自我图生成、节点对生成和图神经网络选择。...最后，本文还研究了包括负抽样、自我图构造顺序和暖启动策略在内的方法，以寻找更有效和高效的gnn策略在推荐系统中的实践。...，其将Graph4Rec项目统一成了以下5个部分进行图神经网络的训练，具体包括图输入、随机游走生成、自我图生成、节点对生成以及图神经网络选择等组件。...其中，GraphVITE是一个通用的图嵌入引擎，PBG是一个基于Pytorch的大规模图学习系统。相比于上述两个图学习框架，本文所提出的工具包可以利用附加信息来缓解冷启动问题。...GraphViTE: https://github.com/DeepGraphLearning/graphvite PBG: https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph
知识图 下面我们将讨论「PYTORCH-BIGGRAPH: A LARGE-SCALE GRAPH EMBEDDING SYSTEM」这篇论文（下面将论文简写为 PBG），以及和它有关联的系列论文。...负采样 我们的训练方法有点问题。我们试图学习使用图数据区分 1（节点已连接）和 0（节点未连接）。然而，实际上我们拥有的唯一数据是连接节点的数据。这就像只看猫就要学会区分猫和狗一样。...分布式训练 当图形跨越数十亿个节点和数万亿个边时，很难将所有参数都放入一台机器的内存中。...图片来源：https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pytorch-biggraph-for-faster-embeddings-of-extremely-large-graphs...via：https://www.kdnuggets.com/2019/05/extracting-knowledge-graphs-facebook-pytorch-biggraph.html 封面图来源
1 训练模型是怎么一回事 训练模型是指，通过程序的反复迭代来修正神经网络中各个节点的值，从而实现具有一定拟合效果的算法。...它直观的表现了网络模型的结构,在模型的训练、测试、使用的场景下都会用到。 正向负责预测生成结果，即沿着网络节点的运算方向一层一层地计算下去。...用于训练的模型参数（也叫学习参数）：是连接各个节点的路径；l模型中的结点：它可以用来代表模型中的中间节点，也可以代表最终的输出节点。它是网络中的真正结构。 ?...在实际环境中，这种运行情况会有三种应用场景，训练场景、测试场景与使用场景。...在训练场景下图的运行方式与其他两种不同，具体介绍如下： （1）训练场景：主要是实现模型从无到有的过程，通过对样本的学习训练，调整学习参数，形成最终的模型。
判别式自监督的预培训 图像级目标 同一图像的不同裁剪中获得不同的部分，使用ViT进行编码，用过去迭代的指数移动平均值构建教师模型，从学生和教师网络中提取的特征之间的交叉熵损失学习学生模型的参数 patch...有效的实施 作者对于训练大规模模型的几个改进措施，包括使用A100 GPU和PyTorch 2.0进行训练，提供代码和预训练模型，并在附录的Table 17中详细描述了模型的细节。...自注意中的嵌套张量 作者使用了一种新的技术，可以在同一个正向传递中运行全局裁剪和局部裁剪（具有不同数量的补丁标记），与之前的实现相比，可以获得显着的计算效率提升。...相较于DistributedDataParallel（DDP）中使用的float32梯度all-reduce操作，使用Pytorch-FSDP混合精度训练的通信成本减少了约50％，在扩展GPU节点数量时训练过程更加高效...总的来说，Pytorch-FSDP混合精度训练在几乎所有情况下都优于使用autocast的DDP。
用户工作流 PyTorch Hub 允许用户只用简单的几步就完成很多任务，例如 1）探索可用模型；2）加载预训练模型；3）理解加载模型的方法与运行参数。...注意，PyTorch 还允许使用预训练模型之外的辅助模块，例如使用 bertTokenizer 来完成 BERT 模型的预处理过程，它们都会使工作流更加顺畅。...PyTorch 团队相信这个特性能帮助预训练模型的拥有者减轻负担，即重复发布包的成本会降低，他们也能更加专注于研究（预训练模型）本身。...注意传递到 hub.load() 中的 args 和 kwargs，它们都用于实例化模型。在上面的例子中，pretrained=True 和 useGPU=False 都被赋予不同的预训练模型。...过去有部分基于 TensorFlow 的 Keras 和基于 PyTorch 的 fast.ai，最近一两年则有大量的模型库和方便用户快速训练和部署模型的代码库，如 Tensor2Tensor，以及针对特定领域的代码库
文章 - 性能轮盘赌：代码对齐的好运气 机器码相同，但放置在不同的地址上，性能可能截然不同。 作为软件开发人员，我们经常假设特定代码的性能仅由代码本身和运行它的硬件决定。...虽然在大多数情况下这种假设是正确的，但本文旨在探讨挑战这种控制观念的现象。此外，作者使用 Rust 编程语言提供一个沙盒来演示这种现象。...到 Burn 如果你想要尝试在 Rust 程序中探索深度学习，但过去训练的模型都是使用 Python 编写的。...Rust 深度学习框架 Burn，允许你轻松导入 PyTorch 的预训练模型权重，而无需从头开始。...在这个从 PyTorch 过渡到 Burn 的教程中，作者实现了流行的 ResNet 系列模型，用于图像分类，并导入了 ImageNet 预训练权重进行推理。
在 Kaggle 平台的众多挑战中，自然语言科学（NLP）尤其受到关注。的确，这几个月以来该领域出现了多项振奋人心的创新。最近的创新则莫过于 Transformer 和预训练语言模型了。...之后，所有实际 NLP 方法都开始使用词嵌入和神经网络（RNN、LSTM、GRU 等等，以及注意力机制等），这成为解决 Kaggle NLP 挑战赛的标准方式。TF-IDF 成为过去式…… ?...TensorFlow（蓝色）和 PyTorch（红色）的谷歌搜索趋势（来源：Google Trend） 2019：Transformer 的出现和预训练模型大爆发 如前所述，之前解决 NLP 任务的标准方式是使用词嵌入初始化神经网络的第一层...Transformer 模型架构（图源：https://arxiv.org/abs/1706.03762） 在实践中，目前利用预训练语言模型的最优方式是使用 Hugging Face 创建的 Transformer...展望 现在每个人都可以使用最新一代预训练语言模型的现成库，这允许快速试验，也促进了当前最优 NLP 技术的民主化。
在工业界真实的场景中，技术人员常常需要面对千万级，甚至是亿万级节点的大规模图数据。如何快速、高效地在大规模知识图谱上进行嵌入表示的训练是当前的一个挑战。...这一结果比当前最快的同类系统（如 Facebook 发布 Pytorch-BigGraph）快 2-5 倍。 ?...在 Freebase 这个数据集的实际训练中，METIS 算法可以节省将近 90% 的模型网络传输带宽，从而使分布式训练达到线性加速比。DGL-KE 的分布式训练使用了 DGL-KVStore 组件。...例如，使用 Joint Negative Sampler 加速负采样过程，使用 Relation Partition 来减少训练过程中的数据拷贝，以及使用 Periodic synchronization...DGL-KE vs Pytorch-Biggraph
Facebook也刚刚开源了大规模图嵌入系统PyTorch-BigGraph，而且因为TensorFlow有些激进的升级，导致给PyTorch送了一波新粉丝。...从过去一年Google趋势来看，去年下半年TensorFlow的相对搜索量有所下降，而PyTorch的相对搜索量却在增长。...在过去的六个月里，Medium上TensorFlow和Keras有关的文章数量相当，而PyTorch相对较少。 作为高级API，Keras和fastai受到新的深度学习从业者的欢迎。...在arXiv中，过去六个月TensorFlow的新文章出现率最高， 从GitHub活跃度进行对比 如果说arXiv代表了学术风向标，那么Github无疑就是代表了开发者的风向标。...它在工作岗位需求中的大量增加证明了其使用和需求的增加。 在过去的六个月里，Keras也有了很大的发展。最后，虽然fastai分数最低，但也最年轻，未来还不好说。 未来畅想 所谓萝卜青菜各有所爱。
这就是由Colossal-AI最新发布的类LLaMA基础大模型预训练方案。 要知道，在“百模大战”背景下，谁拥有自家大模型，往往被视为核心竞争力。 在这个节点下，愿意开源大模型的公司少之又少。...Falcon：开源可商用类LLaMA 7B/40B模型（无训练代码） 但这些都还不够，因为对于最主流的PyTorch+GPU生态，仍缺乏高效、可靠、易用的类LLaMA基础大模型预训练方案。...而像原生PyTorch、FSDP等，则因显存溢出无法运行该任务。 Hugging Face accelerate、DeepSpeed、Megatron-LM也未对LLaMA预训练进行官方支持。...已提供7B和65B的测速脚本，仅需根据实际硬件环境设置所用多节点的host name即可运行性能测试。...cd benchmark_65B/gemini_auto bash batch12_seq2048_flash_attn.sh 对于实际的预训练任务，使用与速度测试一致，启动相应命令即可，如使用4节点
在过去的一年多中，ONNX 这种「通用」的神经网络交换格式已经有了很长远的发展，用不同框架编写的模型可以在不同的平台中流通。...因此只要下载这样的模型，我们本地不论是 TensorFlow 还是 MXNet，只要是只是能加载模型的框架，就能运行这些预训练模型。...项目地址：https://github.com/onnx/models 更重要的是，这个 Model Zoo 不仅有调用预训练模型的代码，它还为每个预训练模型开放了对应的训练代码。...ONNX.JS ONNX.js 是一个在浏览器上运行 ONNX 模型的库，它采用了 WebAssembly 和 WebGL 技术，并在 CPU 或 GPU 上推理 ONNX 格式的预训练模型。...ONNX 模型部署到浏览器，这些预训练模型可以是 Model Zoo 中的，也可以是自行转换的。
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