） 用nn.Transformer和TorchText实现 Sequence2Sequence 建模 从零开始NLP：使用字符级 RNN 进行名字分类 从零开始NLP：使用字符级 RNN 生成名字 从零开始...NLP：使用 Sequence2Sequence 网络和注意力进行翻译 使用TorchText实现文本分类 使用TorchText实现语言翻译 强化学习 强化学习教程 在生产环境中部署PyTorch模型...使用Flask来部署PyTorch模型 TorchScript简介 在C++中加载TorchScript模型 将模型从PyTorch中导出到ONNX，并使用ONNX RUNTIME运行 前端API PyTorch...中的命名张量简介 通道在Pytorch中的最终存储格式 使用PyTorch C++前端 自定义C++和CUDA扩展 使用自定义C++运算符扩展TorchScript 使用自定义C++类扩展TorchScript...C ++前端中的Autograd 模型优化 剪枝教程 LSTM Word语言模型上的动态量化 BERT上的动态量化 在PyTorch中使用Eager模式进行静态量化 计算机视觉的量化迁移学习教程 并行和分布式训练
采样 参考 基于深度学习的自然语言处理 ? 1....format(len(lines))) num_samples = 20000 # 使用的语料行数 lines_to_use = lines[ : min(num_samples, len(lines)...decoder_lstm(decoder_after_embedding, initial_state=encoder_states) # 使用...注意： 待翻译句子长度不能超过最大长度 且不能出现没有出现过的词汇，如 dear 出现过，但是与标点连着写dear!没有出现过，会报错
当我们开始编写本书时，我们从PyTorch 0.2开始。每个PyTorch更新从0.2到0.4修改了示例。 PyTorch 1.0将于本书出版时发布。...本书中的代码示例符合PyTorch 0.4，它应该与即将发布的PyTorch 1.0版本一样工作.1关于本书风格的注释。...我们在大多数地方都故意避免使用数学;并不是因为深度学习数学特别困难（事实并非如此），而是因为它在许多情况下分散了本书主要目标的注意力——增强初学者的能力。...在许多情况下，无论是在代码还是文本方面，我们都有类似的动机，我们倾向于对简洁性进行阐述。...7.自然语言处理的中间 Sequence Modeling Chapter 8.用于自然语言处理的高级 Sequence Chapter 9.经典, 前沿和后续步骤 精品推荐 深度学习必学 反向传递
1.深度学习构建模块：仿射变换, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更巧妙的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。...PyTorch以及大多数的深度学习框架所做的事情都与传统的线性代数有些不同。它的映射输入是行而不是列。也就是说，下面代码输出的第i行 是输入的第i行进行A变换，并加上偏移项的结果。...由于我们的损失正是一个 Tensor ，因此我们可以使用所有与梯度有关的参数来计算梯度。然后我们可以进行标准梯度更新。 设θ为我们的参数， ? 为损失函数，η一个正的学习率。然后, ?...3.使用PyTorch创建网络组件 在我们继续关注 NLP 之前，让我们先使用PyTorch构建一个只用仿射变换和非线性函数组成的网络示例。...现在你了解了如何创建一个PyTorch组件，将数据传入并进行梯度更新。现在我们已经可以开始进行深度学习上的自然语言处理了。 想要PyTorch视频学习资料吗？
开源书籍：这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。但本文档不是内容不是很全，还在持续更新中。...pip install torchtext安装好torchtext后，便可以开始体验Torchtext 的种种便捷之处。...Fairseq：Fairseq是一个序列建模工具包，允许研究人员和开发人员为翻译、总结、语言建模和其他文本生成任务训练自定义模型，它还提供了各种Seq2seq模型的参考实现。...它遵循与Fastai相同的API，并对其进行了扩展，允许快速、轻松地运行NLP模型。 OpenNMT-py：这是OpenNMT的一个PyTorch实现，一个开放源码的神经网络机器翻译系统。...该github库详细的介绍了使用Face-alignment进行人脸对齐的基本流程，欢迎感兴趣的同学学习。
的预处理 使用torchaudio的语音命令识别 文本 使用nn.Transformer和torchtext的序列到序列建模 从零开始的 NLP：使用字符级 RNN 分类名称 从零开始的 NLP：使用字符级...RNN 生成名称 从零开始的 NLP：使用序列到序列网络和注意力的翻译 使用torchtext的文本分类 torchtext语言翻译 强化学习 强化学习（DQN）教程 训练玩马里奥的 RL 智能体...C++ 前端中的 Autograd 在 C++ 中注册调度运算符 模型优化 分析您的 PyTorch 模块 使用 Ray Tune 的超参数调整 模型剪裁教程 LSTM 单词语言模型上的动态量化（beta...一、机器学习和深度学习的基础 二、用于 NLP 的 PyTorch 1.x 入门 第二部分：自然语言处理基础 三、NLP 和文本嵌入 四、文本预处理，词干提取和词形还原 第三部分：使用 PyTorch...1.x 的实际 NLP 应用 五、循环神经网络和情感分析 六、用于文本分类的卷积神经网络 七、使用序列到序列神经网络的文本翻译 八、使用基于注意力的神经网络构建聊天机器人 九、前方的路 PyTorch
这是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。但本文档不是内容不是很全，还在持续更新中。...pip install torchtext安装好torchtext后，便可以开始体验Torchtext 的种种便捷之处。...该github库是BERT的PyTorch版本，内置了很多强大的预训练模型，使用时非常方便、易上手。...（4）Fairseq （https://github.com/pytorch/fairseq）：Fairseq是一个序列建模工具包，允许研究人员和开发人员为翻译、总结、语言建模和其他文本生成任务训练自定义模型...该github库详细的介绍了使用Face-alignment进行人脸对齐的基本流程，欢迎感兴趣的同学学习。 ?
对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。...https://www.kaggle.com/c/jovian-pytorch-z2g 使用的数据集 为了演示分类问题的工作原理，将使用UrbanSound8K数据集。...matplotlib.pyplot as plt import tarfile import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F 上面的库以python编程语言提供...专门使用它们来创建两个具有不同架构的模型。用来进行此项目的环境在anaconda云上可用。...https://anaconda.org/aakash_/pytorch-cuda 可视化数据 音频数据通常以波状图的形式可视化。波形图是由两个轴组成的图形。
NLP必备的库 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。...jieba的分词精度和性能非常优异，经常用来进行中文分词的实验对比。此外jieba还可以很方便的自定义词典，使用起来非常灵活。...spaCy与现有的深度学习框架接口可以一起使用，并预装了常见的语言模型。...AllenNLP官网：https://allennlp.org/ TorchText TorchText是Pytorch下对NLP的支持库，包含便利的数据处理实用程序，可在批量处理和准备之前将其输入到深度学习框架中...TorchText可以很方便加载训练数据、验证和测试数据集，来进行标记化、vocab构造和创建迭代器，并构建迭代器。 ?
作者 | News 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译： 在这个项目中，我们将讲解使用神经网络将法语翻译成英语。...阅读建议 开始本教程前，你已经安装好了PyTorch，并熟悉Python语言，理解“张量”的概念： https://pytorch.org/ PyTorch 安装指南 Deep Learning with...这些文件都是英语→其他语言，所以如果我们想翻译其他语言→英语，我添加reverse标志来反转对。...如果你使用翻译文件，其中对有两个相同的短语（I am test \t I am tes），你可以使用它作为自动编码器。...试试这个： * 训练为自动编码器 * 仅保存编码器网络 * 从那里训练一个新的解码器进行翻译
先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。 方法 做一些探索性数据分析（EDA）来分析和可视化数据，以便更好地理解。 定义一些实用程序功能来执行各种任务，以便可以保持代码的模块化。...在这里选择了这样一种策略，即在对新输入进行模型训练时，不需要对任何现有层进行训练，因此可以通过将模型的每个参数的require_grad设置为False来保持所有层冻结。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...提示：使用pred_dl作为数据加载器可以批量加载pred数据以进行预测。进行练习，并尝试使用集合预测的概念来获得更多正确的预测数。...24.未来的工作 合并两个模型的预测，进行最终预测，然后使用保存的模型将此项目转换为flask / stream-lit Web应用程序。 资源资源 如果想要笔记本，可以在这里获得。
先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。 方法 做一些探索性数据分析 (EDA) 来分析和可视化数据，以便更好地理解。 定义一些实用函数来执行各种任务，从而可以保持代码的模块化。...另一个原因是有可能（几乎在所有情况下）模型已经过训练以检测某些特定类型的事物，但我们想使用该模型检测不同的事物。 所以模型的一些变化是可以有我们自己的分类层，它会根据我们的要求进行分类。...在这里，我使用 GPU，因此它将设备类型显示为 CUDA。 14. 移动到设备 创建一个可以将张量和模型移动到特定设备的函数。 15....提示：使用 pred_dl 作为数据加载器批量加载 pred 数据进行预测。练习它，并尝试使用集成预测的概念来获得更正确的预测数量。...未来工作 使用我们保存的模型集成两个模型的预测，进行最终预测并将此项目转换为flask/stream-lit网络应用程序。
本篇文章使用进行pytorch进行语义分割的实验。 1.什么是语义分割？ 语义分割是一项图像分析任务，我们将图像中的每个像素分类为对应的类。 这类似于我们人类在默认情况下一直在做的事情。...在卫星图像上使用语义分割可以有更多的应用。 让我们看看如何使用PyTorch和Torchvision进行语义分割。 3 torchvision的语义分割 我们将研究两个基于深度学习的语义分割模型。.../bird.png') plt.imshow(img); plt.show() 3.2.3.对图像进行预处理 为了使图像达到输入格式要求，以便使用模型进行推理，我们需要对其进行预处理并对其进行正则化...将其正则化，使用Imagenet数据 的均值=[0.485，0.456，0.406]，标准差=[0.229，0.224，0.225] 最后，我们对图像进行增加维度，使它从[C x H x W]变成[1x...numpy列表的高级索引功能，即使用布尔列表进行索引，在这里就是每个元素赋值成对应标签的颜色。
译者：bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度学习构建模块：仿射映射, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。...PyTorch以及大多数的深度学习框架所做的事情都与传统的线性代数有些不同。它的映射输入是行而不是列。也就是说，下面代码输出的第i行是输入的第i行进行A变换，并加上偏移项的结果。
文章部分翻译自 http://anie.me/On-Torchtext/ ?...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,…)。...Torchtext 可能也会允许使用 text 作为 label，但是现在我还没有用到。...下一步将要进行 batching 操作：用 torchtext 提供的 API 来创建一个 iterator train_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits...Field 的 vocab 属性保存了 word vector 数据，我们可以把这些数据拿出来 然后我们使用 Pytorch 的 Embedding Layer 来解决 embedding lookup
我们知道，对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高，实际上对于一些比较简单的网络，比如alexnet，vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构，但是对于比较复杂的网络，如unet，直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力...tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了，那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢？...实际上是有的，前两天介绍了tensorboardX，pytorch上的一个功能强大的可视化工具，他可以直接可视化网络结构关于如何使用tensorboard，这里还是用一个resnet18来举例子先贴上代码...自带的强大的工具包，里面有各种各样的模型以及各种数据集对象和对于数据进行transform的函数，我们从torchvision中导入已有的resnet18之后声明一个writer对象writer = SummaryWriter...支持鼠标滚轮放大缩小，拖动，双击可以查看更细节的网络结构，而且数据流箭头上有数据的shape，使用起来非常方便?
使用的框架是 Pytorch。...b) 我们还将把数据转换为张量，因为它是使用深度学习训练模型的有用格式。 PyTorch 的美妙之处在于，它允许我们通过使用非常少的代码行来进行图像的各种操作。...在这里，PyTorch 的 DataLoader 为我们提供了便利。它提供了对给定数据集的迭代。...但是，坦白地说，由于 Tensorflow 和 PyTorch 这样的深度学习框架，它们的理解非常简单，实现起来也非常简单。 细胞神经网络的使用卷积运算在初始层提取特征。...扩展想法： 我们将尝试应用迁移学习技巧，看看它是否能进一步提高准确性； 我们将尝试使用图像分割分析技术和图像定位技术将这些红色球状结构聚集在一起，并对其进行分析以寻找证据； 我们将尝试使用数据增强技术来限制我们的模型过拟合
作为输入，通过self.attention_layer得到attention的计算向量atten_w（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims]）； 将第二步的h进行...tanh()激活，得到m（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims]），留待后续进行残差计算； 将atten_w的2、3维度进行调换，并与m进行矩阵的乘法运算，...：softmax_w（shape：[batch_size, time_step, time_step]）； 将h的2、3维度进行调换，并与softmax_w进行矩阵运算，得到基于权重的context（shape...：[batch_size, hidden_dims, time_step]）； 将h的2、3维度进行调换，并与context进行求和运算，得到context_with_attn（shape：[batch_size...前言 文本分类不是生成式的任务，因此只使用Transformer的编码部分（Encoder）进行特征提取。
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?...在Torch Geometric中构建一个模型，使用PyTorch Lightning进行训练，并检查模型的性能。...在归纳设置中，可以使用节点/边缘标签进行学习。本文最后有两篇论文详细讨论了这些概念，并进行了额外的形式化:([1]，[3])。...要了解更多关于这种卷积类型的信息，请查看GraphSAGE[1]的原始论文 让我们检查一下模型是否可以使用准备好的数据进行预测。...当然这只是一个为了演示使用的小型数据集。 总结 图神经网络尽管看起来很复杂，但是PyTorch Geometric为我们提供了一个很好的解决方案。
Neural-Style或者叫Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。...这个算法使用三张图片，一张输入图片，一张内容图片和一张风格图片，并将输入的图片变得与内容图片相似，且拥有风格图片的优美风格。...torch, torch.nn, numpy (使用PyTorch进行风格转换必不可少的包) torch.optim (高效的梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot...(加载和展示图片) torchvision.transforms (将PIL图片转换成张量) torchvision.models (训练或加载预训练模型) copy (对模型进行深度拷贝；系统包)
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