能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量,张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环,我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时,足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
注:张量默认创建int64(长整型)类型,整数型的数组默认创建int32(整型)类型。
我们接下来通过几篇文章来看看分布式优化器。本系列分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。
在处理深度图的时候,在用 cv::imread 读取深度图像时,本以为得到的是单通道图,但实际是三通道图。所以仔细看了一下 cv::imread 函数。
heatmap()的输入应该是一个矩阵(或者一个将被转换为单列矩阵的向量)。如果矩阵被分割成组,必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量,它将被转换为字符。
Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库,从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。
引言:上一期(这里可到达上一期)我们利用得到的肝癌的数据,进行了预处理,得到了最终的表达矩阵TCGA_LIHC_final.csv,今天我们的主要任务就是进行差异表达分析。此外,还会顺带讲两个进行富集分析和聚类分析的函数。
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而,您可能仍然需要更定制化的操作。例如,您可能想使用在论文中找到的新型激活函数,或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
富集热图是一种特殊类型的热图,可将特定目标区域上基因组信号的富集可视化。 例如可以在转录起始位点富集组蛋白修饰。
pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了,tensorflow 这个框架的名字中很直白,就是tensor的流动,所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了,今天就来学习下,OK,起飞
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 近几天推送了以决策树为基础模型的,性能优秀,应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的,比 XGBoost 发明还早的 GBDT(梯度提升决策树),它们的共同点都是以决策树为基础模型,要想深刻的理解这两种重要的集成算法,如果能更好地理解决策树算法的实现,会有助于理解它们。 下面,我们用源码实现决策树的回归算法,提到决策树一般
7月29日,PyTorch 1.6、TenorFlow 2.3、Pandas 1.1恰巧同时发布。这三个库都是定期滚动更新,大约每个季度更新一次小版本。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
1. 混合线性模型公式和假定 混合线性模型的公式和假定,一般认为随机因子和残差是符合正态分布的,随机因子可以相关(比如系谱关系,SNP构建G矩阵关系),用A矩阵或者G矩阵表示,残差是独立同分布的,矩阵结构一般是单位矩阵。
本篇内容基于java环境下,介绍OpenCV 4.6.0v 中创建 Mat 对象时传递的 CvType 参数。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段,通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状,且元素值全为 0 或全为 1 的张量。
Python 1.列表(list) list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点:可遍历,可索引,可切片 列表的遍历: 方式1: for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2: list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
“回归”与“树” 在讲解树回归之前,我们看看回归和树巧妙结合的原因。 线性回归的弊端 线性回归需要拟合所有样本点,在特征多且特征关系复杂时,构建全局模型的想法就显得太难。 实际生活中,问题很大程度上不是线性的,而是非线性的,所以线性回归的很容易欠拟合。 传统决策树弊端与改进 决策树可以解决数据的非线性问题,而且直观易懂,是否可以通过决策树来实现回归任务? 我们来回顾下之前讲过的决策树方法,其在划分子集的时候使用的方法是信息增益(我们也叫ID3方法),其方法只针对标称型(离散型)数据有效,很难用于回归;而且
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行列引用、条件筛选等可以简单的数据管理,但其在无法有效处理多次、多重、有规律的循环和判断问题,而控制流却可以通过循环、判断、跳错等等操作轻松处理此类问题。
我们来回顾下之前讲过的决策树方法,其在划分子集的时候使用的方法是信息增益(我们也叫ID3方法),其方法只针对标称型(离散型)数据有效,很难用于回归;而且ID3算法切分过于迅速,容易过拟合,例如:一个特征有4个值,数据就会被切为四份,切分过后的特征在后面的过程中不再起作用。
引言 分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)是一种典型的决策树算法,CART算法不仅可以应用于分类问题,而且可以用于回归问题。 一、树回归的概念 对于一般的线性回归,其拟合的模型是基于全部的数据集。这种全局的数据建模对于一些复杂的数据来说,其建模的难度也会很大。其后,我们有了局部加权线性回归,其只利用数据点周围的局部数据进行建模,这样就简化了建模的难度,提高了模型的准确性。树回归也是一种局部建模的方法,其通过构建决策点将数据切分,在切分后
深度学习是一门很难评估代码正确性的学科。随机初始化、庞大的数据集和权重的有限可解释性意味着,要找到模型为什么不能训练的确切问题,大多数时候都需要反复试验。在传统的软件开发中,自动化单元测试是确定代码是否完成预期任务的面包和黄油。它帮助开发人员信任他们的代码,并在引入更改时更加自信。一个破坏性的更改将会被单元测试检测到。
上一文,我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面,这次,我们基于上一次的基础,加工人脸识别功能。
分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)是一种典型的决策树算法,CART算法不仅可以应用于分类问题,而且可以用于回归问题。
用树来对数据建模,除了把叶节点简单地设为常数值外,还可以把叶节点设为分段线性函数。后者就可以称之为模型树。如下图中的数据集,如用回归树拟合,势必使树的结构非常复杂。如若用模型树拟合,则两个分支足矣。
来源 | OpenAI 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 大型神经网络是当前人工智能领域的热门话题之一,那么,如何训练大模型? 最近,曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文,介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法,分别是: 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集; 流水线并行——在不同的 GPU 上运行模型的不同层; 张量并行——分解单个运算的数学运算,例如将矩阵乘法拆分到 GPU 上; 专家混合(MOE)——仅通过每层的一小部分处理每个示例。 图注
这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架-GGHL。如果没有特殊算子的检测框架,依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法,分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4 。这两种方式在后处理的时候可以互相转换,我们这里选择后者。
线性回归模型需要拟合全部的样本点(局部加权线性回归除外)。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系十分复杂时,构建全局模型的想法就不切实际。一种可行的方法是将数据集切分成很多份容易建模的数据,然后再用线性回归技术来建模。如果切分后任然难以用线性模型拟合就继续切分。在这种切分方式下,递归和树结构就相当有用。
大型语言模型(LLM),尤其是生成式预训练 Transformer(GPT)模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM,以保护用户隐私。可是,即使是小型 LLM 也太大,无法在这些设备上运行。
导读:NumPy是数据计算的基础,更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据,其性能已成为一个瓶颈。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络,是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上,并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量(或多维数组),它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整,详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单,即使你这方面的背景知识不太充足。至少,知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的,你可以基于前向和反向传
选自Tensorflow 机器之心编译 参与:黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和,例如在使用 AlexNet
选自GitHub 机器之心编译 参与:路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络,是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上,并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量(或多维数组),它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整,详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单,即使你这方面的背景知识不太充足。至少,知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
我们在前文介绍过,微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。而FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,其本质是 parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google,微软和 Facebook 的论文,博客以及代码来进行学习分析。
Python 模块(Module),是一个 Python 文件,以 .py 结尾,包含了一些功能实现,比如定义函数,类和变量,模块里也能包含可执行的代码。模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用,更易懂。
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args)[source]
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
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小伙伴们好呀,TorchScript 解读系列教程又来啦~在解读(一)中,我们带领大家初步了解了 TorchScript;在解读(二)中,我们介绍 TorchScript 通过 trace 来记录数据流的生成方式,同时分享使用该机制实现的 ONNX 导出过程。接下来,就让我们进入今天的正题吧~
Logares, R., Deutschmann, I.M., Junger, P.C. et al. Disentangling the mechanisms shaping the surface ocean microbiota. Microbiome 8, 55 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00827-8
Isaac Gym由英伟达开发,通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信,可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练,无需CPU。Isaac Gym提供了一个高性能的学习平台,使得各种智能体训练能够直接在GPU上进行。
欢迎来到本书的第一部分。在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
无论是SGD还是Adam,此类优化算法在都是计算损失函数的一阶导数——梯度,然后按照某种规定的方式让权重随梯度下滑方向迭代。
最近在训练大规模数据时,遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题,在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后,我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化,并且详细总结了一些经验,分享此篇文章和工程,希望与大家多多交流。
所谓回归就是数据进行曲线拟合,回归一般用来做预测,涵盖线性回归(经典最小二乘法)、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。先来看下线性回归,即经典最小二乘法,说到最小二乘法就不得说下线性代数,因为一般
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