如果你是PyTorch 24K纯萌新,PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一:60分钟入门PyTorch(Start 60-min blitz)。
新增了七个教程: PyTorch 中文官方教程 1.7 学习 PyTorch PyTorch 深度学习:60 分钟的突击 张量 torch.autograd的简要介绍 神经网络 训练分类器 通过示例学习 PyTorch 热身:NumPy PyTorch:张量 PyTorch:张量和 Autograd PyTorch:定义新的 Autograd 函数 PyTorch:nn PyTorch:optim PyTorch:自定义nn模块 PyTorch:控制流 + 权重共享 torch.nn到底是什么? 使
收集整理了大量的PyTorch相关教程,从博客教程,视频教程到出版书籍,开源书籍甚至PyTorch相关论文,应有尽有,号称史上最全的PyTorch学习资源汇总,大家一起来看看吧。
(1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络,以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
Torchtext 是一个非常强有力的库,她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具,我们需要知道她可以做什么,不可以做什么,也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是,Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用,还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库,方便大家进行使用,建议收藏本文。
这是GitHub上的一个新项目,简介如是说:史上最全的PyTorch学习资源汇总。
因此将有五个主要的功能模块:sl(序列标注)、tc(文本分类)、sr(句子关系)、tg(文本生成)、sp(结构分析)和其他功能模块如we(词向量)。
新的TorchScript API可让开发者更简单地将PyTorch模型编译成TorchScript,并支援更多的Python程式语言功能
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用,并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架,一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎,而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头(Keras和pytorch)似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html
PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架,近年来在科学计算和人工智能领域备受欢迎。它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能,使得构建和训练深度神经网络变得更加简单和高效。本文将介绍PyTorch的基本概念,并展示一些常用的PyTorch工具包,帮助读者更好地了解和利用PyTorch进行深度学习项目开发。
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据,图片数据,文本数据,时间序列数据。
对于PyTorch加载和处理不同类型数据,官方提供了torchvision和torchtext。
近日,PyTorch 社区又添入了「新」工具,包括了更新后的 PyTorch 1.2,torchvision 0.4,torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节,AI 开发者将其整理与编译如下。
Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理,并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读,本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download,Star,Fork。除了原书内容外,我还为每一章增加了本章附录,用于对该章节中用到的函数以及数学计算加以详细说明,除此之外还增加了语义分割网络(U-Net)的实现,是目前全网最完整的版本。
文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录文本分类任务的基本流程,大部分操作使用了torch和torchtext两个库。
1.8版本中,官方终于加入了对AMD ROCm的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置Docker了。
此外,PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下:
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。
官方表示,和1.1版本相比,新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括:
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2017 年 1 月, FAIR (Facebook AI Research )发布 PyTorch。
Demo 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚。 Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch
新的一年还是要肝起来啊,这个公众号节前节后沉寂了快两个月了,许久没更新原创推文,自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文:既要符合当下工作所需,倒逼成长;也要于广大读者有益,而非单纯的推销运营。
选自PyTorch 机器之心编译 今天 PyTorch 刚好一周年。自发布以来,由于调试、编译等多方面的优势,它成为 2017 年热度极高的框架之一。本文内容介绍了开源一周年以来,PyTorch 取得的成绩。在一些指标上,PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框架? 📷 Yann LeCun Twitter 截止到今天,PyTorch 已公开发行一周年。一年以来,我们致力于打造一个灵活的深度学习研究平台。一年以来,PyTor
整理 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 你点进来就说明对这深度学习方面的资源有热切需求或者至少感兴趣,人工智能头条为了尽可能满足各位读者在学习资源上的不同需求,会不定期搜集整理相关资源献给你们。 这次的资源来自 fast.ai 推出的免费的入门级深度学习课程,该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型,门槛不能再低了。 本次的系列课程共有两部分组成:《Practical Deep Learning For Coders》和《Cut
learn — 这将显示我们在末尾添加的层。这些是我们在precompute=True时训练的层
内容导读:近日,Facebook 发布了 PyTorch 1.4,新版本增加了诸多新的功能,包括为 PyTorch Mobile 进行 build 级别自定义的功能,和一些新的实验性功能,包括对模型并行训练和 Java binding 的支持。此外完成了多项 API 更新并修复了一些 Bug。
"Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点,包括使用如何处理Out of Vocabulary words,如何解决变长序列的训练问题,举出了具体实例。
在本教程中,我们将展示如何使用 torchtext 库构建文本分类分析的数据集。用户将有灵活性
近日,Facebook发布了PyTorch 1.8新版本,加入了对AMD ROCm的支持,可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
北京时间 3 月 4 日,PyTorch 官方博客发布 1.8 版本。据官方介绍,新版本主要包括编译器和分布式训练更新,同时新增了部分移动端教程。
作者 | Yorkie这次主要给大家带来一个好东西,它的主要用途就是能让大家在 Node.js 中使用 Python 的接口和函数。可能你看到这里会好奇,会疑惑,会不解,我 Node.js 大法那么好,干嘛要用 Python 呢?如果你之前尝试了解过一些机器学习的 JavaScript 的应用,就会比较清楚这背后的原因。
原文:Deep Learning’s Most Important Ideas[1]
本文首次介绍的Transformers模型。具体来说,将使用本文中的BERT(来自Transformers的双向编码器表示)模型。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
参与方式:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
4月21日,Facebook 正式发布了 PyTorch 1.5,这是自 2020 年 1 月发布 Pytorch 1.4 之后,时隔三月迎来的另一次版本升级。
Pytorch Vs TensorFlow:AI、ML和DL框架不仅仅是工具;它们是决定我们如何创建、实施和部署智能系统的基础构建块。这些框架配备了库和预构建的功能,使开发人员能够在不从头开始的情况下制定复杂的人工智能算法。它们简化了开发过程,确保了各个项目的一致性,并使人工智能功能能够集成到不同的平台和应用程序中。
本篇文章,我们聊聊如何使用 Docker 快速运行中文 Stable Diffusion 模型:太乙。
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/
我们使用标准WMT 2014英语-德语数据集进行了训练,该数据集包含大约450万个句子对。使用字节对的编码方法对句子进行编码,该编码具有大约37000个词的共享源-目标词汇表。对于英语-法语,我们使用了WMT 2014 英语-法语数据集,该数据集由36M个句子组成,并将词分成32000个词片(Word-piece)的词汇表。
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