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实战一·使用PyTorch拟合曲线(对比PyTorchTensorFlow实现的区别)

[PyTorch小试牛刀]实战一·使用PyTorch拟合曲线 在深度学习入门的博客中,我们用TensorFlow进行了拟合曲线,到达了不错的效果。...我们现在使用PyTorch进行相同的曲线拟合,进而来比较一下TensorFlowPyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同,我们现在开始用PyTorch实现。...PyTorchTensorFlow实现可以达到差不多的结果。...解决问题时,网络结构都是相同的,区别在于两种框架语法上的差异,PyTorch更接近Python原生编程,TensorFlow则采用更多新的概念,所以TensorFlow新手入门会慢一些。...TensorFlow优势可能就是教程多,社区支持好。选择哪种框架还是看个人喜好,和你所处的环境了。

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使用pytorch卷积实现stftistft

语音项目中我们通常会使用stft对特征进行提取,很多python库也提供了接口。本文主要介绍使用librosa,torch,以及卷积方式进行stftistft的运算。...利用卷积实现stft python中使用librosa以及pytorch使用接口都是很常用的特征提取方式,但是有时我们需要将算子移植到终端就比较麻烦,框架通常不直接提供这两个op,所以使用卷积实现stft...istft更容易进行工程移植。...我参考了这里的实现:https://github.com/huyanxin/DeepComplexCRN/blob/master/conv_stft.py 其中在使用test_fft()测试时会提示错误...librosa接口,如果是pytorch项目可以直接使用torch接口,如果是需要模型移植到终端的项目,建议可使用卷积方式方便移植~

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TensorFlowPytorch:你选哪个

在过去的六个月里,我收集TensorFlowpytorch等相关文章数量,发现TensorFlowKeras发布了相似数量的文章。 而PyTorch相对较少。 ?...我搜索了过去六个月使用Google网站搜索结果提及arXiv上每个框架的新文章。其数据如下: ? 不难看出,TensorFlow处于领先地位,位于第二的依然是pytorch。...但在WatchersContributors中,Pytorch几乎与TensorFlow持平,所以说pytorch是深度学习的新秀框架。...总结建议 PytorchTensorFlow具体说选择哪一个框架确实很难,虽然目前数据分析TensorFlow更具有竞争力,但pytorch的发展速度较快,可能在未来某一天就会超越TensorFlow...所以如果想学TensorFlow可以从keras开始,这个框架简单入门,能快速实现你的神经网络;如果想学pytorch可以先从基础学习,一步一步打牢基础,慢慢摸索Pytorch框架。

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PyTorchTensorflow版本更新点

•添加与tensorflow-android相对称的TensorFlow-iOS CocoaPod。 •引入集群解析器(Cluster Resolver)的基本实现。...如果一个模型在1.2版本之前以不同的名称导出,并且现在使用tensorflow / serving,它将接受使用'inputs''outputs'的请求。...张量变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。这允许用户使用相同的[]-样式操作在Tensor的每个维度上选择任意索引,包括不相邻的索引重复的索引。...•权重归一化现在通过torch.utils.weight_norm来实现。 • 现在可以使用ignore_index参数计算cross_entropy_lossnll_loss来忽略特定的目标索引。...这是实现掩码的廉价实用方式,你可以在其中使用在计算损失时忽略的掩码索引。 •F.normalize 实现了按维度的重归一化。

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TensorFlowPytorch中的音频增强

除此以外我们还会介绍使用torchaudio的内置方法实现与TF相同的功能。 直接音频增强 首先需要生成一个人工音频数据集。...对于这一步,为了简单起见,本文中使用 audiomentations 库,我们只使用三个增强方式, PitchShift、Shift ApplyGaussianNoise。...为了达到这个目的,这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层,它接受原始(即未修改的)音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...可以直接使用官方提供的torchaudio包 torchaudio 实现了TimeStrech, TimeMasking FrequencyMasking.三种方式,我们看看官方给的代码 TimeStrech...,如果你是pytorch的爱好者,直接使用官方的torchaudio包就可以了。

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使用TensorFlowOpenCV实现口罩检测

在这段艰难的疫情期间,我们决定建立一个非常简单基本的卷积神经网络(CNN)模型,使用TensorFlow与Keras库OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。 ?...我们将使用这些图像悬链一个基于TensorFlow框架的CNN模型,之后通过电脑端的网络摄像头来检测人们是否戴着口罩。此外,我们也可以使用手机相机做同样的事情。...建立模型 在这一步中,我们将使用Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,DropoutDense等各种层构建顺序CNN模型。...标记信息 在建立模型后,我们为我们的结果标记了两个概率 [‘0’ 作为‘without_mask’ ‘1’作为‘with_mask’]。我们还使用RGB值设置边界矩形颜色。...为此,首先我们需要实现人脸检测。在此,我们使用基于Haar特征的级联分类器来检测人脸的特征。

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TensorFlowPytorch中的音频增强

除此以外我们还会介绍使用torchaudio的内置方法实现与TF相同的功能。 直接音频增强 首先需要生成一个人工音频数据集。...对于这一步,为了简单起见,本文中使用 audiomentations 库,我们只使用三个增强方式, PitchShift、Shift ApplyGaussianNoise。...为了达到这个目的,这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层,它接受原始(即未修改的)音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...可以直接使用官方提供的torchaudio包 torchaudio 实现了TimeStrech, TimeMasking FrequencyMasking.三种方式,我们看看官方给的代码 TimeStrech...,如果你是pytorch的爱好者,直接使用官方的torchaudio包就可以了。

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TensorFlowPyTorch的实际应用比较

TensorFlowPyTorch都进行了性能优化,这两个框架都提供了大量的工具技术来提高模型的速度。 就原始性能而言,TensorFlowPyTorch更好一些。...通过考虑这些因素并根据需要应用优化技术,可以使用TensorFlowPyTorch构建和训练高性能模型。...除了原始性能,TensorFlowPyTorch都提供了大量的工具方法来提高模型的速度: TensorFlow提供了多种优化方法,可以极大地提高模型的性能,例如自动混合精度XLA。...PyTorch通过使用torch.autograd torch.jit等提供了优化模型的方法,它提高模型的有效性 torch.autograd.profiler:通过跟踪 PyTorch 模型的各种元素使用的时间内存量...中实现训练的相同模型: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Define the model

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使用PytorchOpenCV实现视频人脸替换

“DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了,作为研究的目的,本文将介绍他的原理,并使用PytorchOpenCV创建一个简化版本。...然后使用权重文件要分析的图像大小创建FaceDetectorYN对象。...也就是说使用解码器A人脸B的图像。 面孔的潜在空间保留了面部的主要特征,如位置、方向表情。解码器获取这些编码信息并学习如何构建全脸图像。...训练使用的损失函数是MSE (L2)损失和DSSIM的组合 训练的指标结果如上图所示 生成视频 在最后一步就是创建视频。...dst_processing_folder, model_name, saved_models_dir='saved_model') 总结 在这篇文章中,我们介绍了DeepFaceLab的运行流程,并使用我们自己的方法实现了该过程

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PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结

日前,英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorchTensorFlow的一些体会,在文章中,他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。...他曾是TensorFlow用户,加入英伟达后开始使用PyTorch,下面是的他的一些使用体验。 ? 安装 PyTorch安装起来很容易,也很直接,大家可以通过PIP来安装,也可以直接选择源码安装。...使用 PyTorch提供非常Python化的API接口,这与TensorFlow有很大差别,TensorFlow需要先定义所有的张量图,然后再执行相应的会话操作。...社群 很明显,PyTorch社群不像TensorFlow那么庞大,但很多人都喜欢在业余时间用PyTorch,即使他们工作时使用的是TensorFlow。...总结 PyTorchTensorFlow之外一个非常好的选择,虽然 PyTorch仍在测试阶段,我希望在可用性、文件性能方面它能有更多的改变进步。PyTorch非常Python化,用起来很容易。

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TensorflowPytorch深度学习框架安装教程

目前主流深度学习框架有Tensorflowpytorch,由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。...Tensorflow在16年底就出了在windows下可安装的版本,而pytorch在2018年4月25号也出了可在windows下安装的版本。接下来我将给出最简单的方法来安装深度学习框架。...3、安装cpugpu版本的Tensorflow 如果你的电脑是win10低配电脑,没有Nvidia显卡,那就只能安装CPU版本的Tensorflow了,在cmd中输入:pip install tensorflow...4、安装cpugpu版本的Pytorch 如果你的电脑是win10低配电脑,没有Nvidia显卡,那就只能安装CPU版本的Pytorch了,在cmd中输入:pip install http://download.pytorch.org...以上就是最简单方便的在win10,python3.5下来安装Tensorflowpytorch深度学习框架的方法,大家赶紧去试试吧。

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pytorchtensorflow的爱恨情仇之张量

pytorchtensorflow的爱恨情仇之基本数据类型:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本:1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 (1)通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量,一种是直接通过toch.Tensor()建立的,另一种是 Variable()建立的,它们的区别是:在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...(3) 通过torch.tensor()更加灵活的建立常量变量 我们还需要注意的是使用torch,Tensor()torch.tensor()以及Variable()区别:这里可以直接传入一个列表啦...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中,可以通过tf.consatnt()tf.Variable()来建立张量,与pytorch旧版本类似的是,tf.constant()对应torch.Tensor

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整合PyTorch 0.4Caffe 2,PyTorch 1.0能挑战TensorFlow吗?

2017 年 3 月,Karpathy 第一次做这个全面统计的时候,各框架的排名是: 对比两组数据可以发现,PyTorch 涨势惊人,看来想要挑战 TensorFlow ,并不是没有可能。...接下来,营长一起了解下 PyTorch 1.0 。...PyTorch 最大的优势之一就是一流的 Python 交互、命令式风格、API 选项简约,所有这些特点都使 PyTorch 利于研究整改。 PyTorch 最大的缺点一直以来都是产品支持。...; 用更高效的数据框架内核加快推理(大规模使用中速度加快 10% 或内存减少 10% 就是重大胜利)。...PyTorch 的中心目标是为研究可修改性提供良好平台,因此,加入这些优化的同时,我们也进行了硬件设计,以使这些优化不影响使用

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分析比较深度学习框架 PyTorch Tensorflow

PyTorch TensorFlow 是目前最受欢迎、最强大的两个深度学习框架,它们各自拥有独特的特点优势。 1....广泛的研究支持:由于其灵活性和易用性,PyTorch 在研究社区中非常受欢迎,很多最新的研究成果首先在 PyTorch实现。...TensorFlow 1.X 静态计算图:TensorFlow 1.X 使用静态计算图,需要先使用 TensorFlow 的各种算子创建计算图,然后再开启一个会话 Session,显式执行计算图。...使用动态计算图即 Eager Excution 的好处是方便调试程序,它会让 TensorFlow 代码的表现 Python 原生代码的表现一样,写起来就像写 numpy 一样,各种日志打印,控制流全部都是可以使用的...相比之下,TensorFlow(尤其是 1.X 版本)因其静态图复杂性,在工业界大规模部署场景中使用更广泛。 3.

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标签平滑 Label Smoothing 详解及 pytorch tensorflow实现

但是在模型蒸馏中使用Label smoothing会导致性能下降。 从标签平滑的定义我们可以看出,它鼓励神经网络选择正确的类,并且正确类其余错误的类的差别是一致的。...,而且其余类的距离大致一致。...作者在第四组实验中选择的三个类分别为“玩具贵宾犬”、“ 迷你贵宾犬”“鲤鱼”,可以看出前两个类是很相似的,最后一个差别比较大的类在图中用蓝色表示,结果如下: 可以看出在使用硬目标的情况下,两个相似的类彼此比较靠近...代码实现 pytorch部分代码 class LabelSmoothing(nn.Module): def __init__(self, size, smoothing=0.0):...Variable(true_dist, requires_grad=False)) loss_function = LabelSmoothing(num_labels, 0.1) tensorflow

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如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch Keras 模型部署到移动设备

在这篇文章中,我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch Keras 部署到移动设备。...安装 本教程会用到 PyTorch Keras 两个框架-遵循下列指导安装你想使用的机器学习框架。安装哪个由你选择。...如果你使用的是 Keras,你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做的是将我们的 PyTorch 模式参数转成 Keras 中的同等参数。...与「TensorFlow Mobile」不同,「TensorFlow Lite.」目前还不太完善,有些层并不能实现预期的效果。此外,windows 系统还不支持编译库将模式转成原生格式的操作。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发使用 app 的方式。使用上述代码,你能轻松导出你训练的 PyTorch Keras 模型到 TensorFlow

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实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorchTensorFlow实现的区别)

[MXNet逐梦之旅]实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorchTensorFlow实现的区别) 在之前的博文中我们用TensorFlowPyTorch进行了拟合曲线,到达了不错的效果...我们现在使用MXNet进行相同的曲线拟合,进而来比较一下TensorFlowPyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同,我们现在开始用MXNet来实现。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在直线拟合博客中,我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线的拟合...reshape(-1,1) ys = get_data(xs,1,-2,3) xs,ys = nd.array(xs),nd.array(ys) batch_size = 100 # 将训练数据的特征标签组合

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开发 | PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结

AI科技评论按:日前,英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorchTensorFlow的一些体会,在文章中,他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架...他曾是TensorFlow用户,加入英伟达后开始使用PyTorch,下面是的他的一些使用体验: 安 装 PyTorch安装起来很容易,也很直接,大家可以通过PIP来安装,也可以直接选择源码安装。...PyTorch并不像TensorFlow一样已经指定好CPUGPU,虽然它的这一特征可以让安装更加简单,但如果在项目中想要同时支持GPUCPU,将会产生更多代码。...社 群 很明显,PyTorch社群不像TensorFlow那么庞大,但很多人都喜欢在业余时间用PyTorch,即使他们工作时使用的是TensorFlow。...总 结 PyTorchTensorFlow之外一个非常好的选择,虽然 PyTorch仍在测试阶段,我希望在可用性、文件性能方面它能有更多的改变进步。

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PyTorchTensorFlowNumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列(二十四)

这是堆叠串联之间的区别。但是,这里的描述有些棘手,因此让我们看一些示例,以了解如何更好地理解这一点。我们将研究在PyTorchTensorFlowNumPy中的堆栈串联。我们开始做吧。...如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法,我们将使用PyTorch。...让我们看看如何在PyTorch实现这一点。 Stack Vs Cat 在PyTorch 使用PyTorch,我们用于这些操作的两个函数是stackcat。我们来创建一个张量序列。...([3,3,3]) 在这里,我们导入了TensorFlow使用tf.constant()函数创建了三个张量。...要在TensorFlow中做到这一点,我们使用tf.concat()函数,而不是指定一个dim(如PyTorch),而是指定一个axis。这两个意思相同。

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