原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
在这篇文章中，将重新创建在纸上，列出的风格迁移法影像式转换使用卷积神经网络，在PyTorch。
从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络大步推动了机器对自然语言的理解。 迄今为止，大多数模型把语言看作是字词的平面序列（flat sequence），使用时间递归神经网络（recurrent neural network）来处理。但语言学家认为，这并不是看待语言的最佳方式，应把其理解为由短语组成的的分层树状结构（ hierarchical tree of phrases）。由于对该类结构的支持，大量深度学习研究投入到结构递归神经网络（recursive neural network）之中。在业内，这些模型有
今年初，Facebook 推出了 PyTorch 1.0，该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前，你需要很熟悉 Scikit-learn，Pandas，NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
选自Nvidia.devblogs 作者：James Bradbury 参与：Jane W、吴攀 从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrent neural network/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络（recursive neural network）的深度学习模型考虑到了这种结构，这方面已经有大
当谈到数据科学和机器学习时，GitHub和Reddit是两个最受欢迎的平台。前者是代码和项目之间共享和协作的最佳工具，而后者则是与全球数据科学爱好者交流的最佳平台。
据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和远程过程调用（RPC）的分布式训练。
昨日，PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性，如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换（FFT）的新型 API 等。
PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API，如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练的重要更新。
推荐系统 (RecSys) 是当今生产就绪型 AI 的重要组成部分，尽管您看一下 Github 不会知道它。与 Vision 和 NLP 等领域相比，RecSys 的大部分持续发现和开发都是在闭门造车的情况下进行的。对于探索这些方法或创建个性化用户体验的学术研究人员来说，该领域远未实现民主化。
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈，形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元，我们现在需要将权重表示为矩阵。
机器之心报道 机器之心编辑部 PyTorch Lightning 背后的初创公司推出了一套熟练掌握 PyTorch 的免费系列课程。 随着微软发布「ChatGPT 版必应」，业界在深度学习（DL）应用落地方面的进展越来越受到关注。领域内的初学者在仰望星空的同时，也要脚踏实地学好深度学习基础知识。 近期，PyTorch Lightning 背后的初创公司 Lightning AI 推出了一个名为「深度学习基础（Deep Learning Fundamentals）」的免费系列课程，课程讲师是畅销书《Machi
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从7月份CUDA 11发布以来，就陆陆续续听到了网友类似的吐槽： 这正说着，10月27日，PyTorch团队发布了PyTorch 1.7，终于能支持CUDA 11了，可喜可贺（狗头）。 除此之外，这次1.7的版本，也带来了许多功能的更新和稳定。 在更新上，有了许多新的应用编程接口，如支持与NumPy兼容的快速傅立叶变换的操作及性能分析工具。 此外，分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练也有了重大的更新，在Window
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 每过一段时间，总会有一个python库被开发出来，改变深度学习领域。而PyTorch就是这样一个库。 在过去的几周里，我一直在尝试使用PyTorch。我发
绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不在绿幕前拍摄，我们还能完美地转换背景吗？华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文，不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景，让整个世界都变成你的绿幕。
选自semianalysis.com 作者：Dylan Patel 机器之心编译 机器之心编辑部 CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来，机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现，但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA，并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而，随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来，英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势，但现在却难以充分发挥
作者：Yann Lecun、Jerome Pesenti、Mike Schroepfer
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新，不需要写一行Javascprit代码，直接就能将深度学习模型编译到WebGL，然后在浏览器运行。 今天，华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新，不需要写任何JavaScript代码，直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL，然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他
从作者给出的 demo 可以看到，他们的方法效果非常惊艳，即使视频中的人疯狂甩头发也没有影响合成效果：
选自arXiv 作者：陈天奇等 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》终于完成，内容包含新方法的介绍与讨论，以及 TVM 在英伟达、AMD 的 GP
AI 研习社按，2017 年 5 月，在 GTC 2017 上，英伟达 CEO 黄仁勋发布 Volta 架构 Tesla V100，它被称为史上最快 GPU 加速器。2018 年 3 月，同样也是在 GTC 上，黄仁勋发布「全球最大的 GPU」——DGX-2，搭载 16 块 V100 GPU，速度达到 2 petaflops。
前段时间，PyTorch 团队在官方博客宣布 Pytorch 1.13 发布，包含 BetterTransformer 稳定版等多项更新。在体验新特性的同时，不少人也在期待下一个版本的推出。
根据埃隆·马斯克（Elon Musk）的说法，截至2020年7月初，特斯拉接近于自动驾驶汽车，也称为5级自动驾驶。无论是真的还是假的，一件事情变得越来越清晰：特斯拉已准备好在其他任何人之前实现完全的自主权。一旦他们这样做，其他人可能很快就会跟进。
选自reddit 作者：Marc Schmidt 机器之心编译 参与：Rick、李泽南 PyTorch 对机器学习领域的影响正在不断扩大，人们在使用中也在不断将其和其他机器学习框架进行对比。最近，Marc Schmidt 在 Reddit 上撰文对 Keras 和 PyTorch 进行了全面的对比。作者认为，PyTorch 在版本管理和调试等方面具有很大优势。 我可以根据自己作为软件工程师的经验（10 年以上）来给你一些答案。我也参与过很多开源项目，还是几十个开源库的作者，这些库都有成千上万的收藏量和数百
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片。
AI 科技评论按：五年前，Yann LeCun 等人创建了 Facebook 人工智能研究院 (Facebook AI Research，FAIR)，试图通过开放的研究环境促进人工智能的发展，进而造福所有人——他们努力的目的是为了理解智慧的本质，以便创造真正意义上的智能机器。从那时起，FAIR 便不断发展壮大、做出成果，逐渐长成一个在多个国家均设有实验室的国际性研究组织，当中包括硅谷门罗公园、纽约、巴黎、蒙特利尔、特拉维夫、西雅图、匹兹堡和伦敦。在人工智能渐渐成为 Facebook 业务核心的当下，FAIR 也随之成为 Facebook 庞大人工智能架构的一部分，从基础研究到应用研究与技术开发，致力于人工智能研发的方方面面。
英伟达 Volta Tensor Core GPU 在深度学习社群取得了哪些巨大突破？这些突破背后有什么核心技术？
选自NVIDIA 作者：Loyd Case 机器之心编译 参与：Panda 大规模深度学习应用的开发对性能有很高的需求，作为深度学习加速器 GPU 硬件的核心供应商，英伟达一直在不断创新以满足 AI 社区对计算性能的需求。近日，英伟达开发者博客发文介绍了 Volta Tensor Core GPU 在 AI 性能提升上的里程碑进展。机器之心对该博客文章进行了编译介绍。更多有关 Volta Tensor Core GPU 的情况可参阅机器之心文章《英伟达 Volta 架构深度解读：专为深度学习而生的 Tens
近日，PyTorch 核心开发者和 FAIR 研究者 Zachary DeVito 创建了一个新工具（添加实验性 API），通过生成和可视化内存快照（memory snapshot）来可视化 GPU 内存的分配状态。这些内存快照记录了内存分配的堆栈跟踪以及内存在缓存分配器状态中的位置。
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Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
「WeOpen Insight」是腾源会全新推出的“开源趋势与开源洞见”内容专栏，不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯、优质工具盘点等，洞察开源技术发展的风向标，预见未来趋势。 近年来，AI 工具和框架的发展让 AI 技术在 IT 领域能够被更加友好地应用。 AI 虽然已经发展很长时间了，但目前它的大规模广泛应用依旧充满了许多挑战。然而，近年来， AI 工具和框架对 IT 部门更加友好了。AI 技术正在迅速改变几乎我们每个生活领域。从沟通方式到使用的交通工具；我们似乎越来越沉迷于它们。这里，我们
---- 新智元报道 编辑：拉燕 Aeneas 【新智元导读】全世界都在卷大模型，小扎也急了。如今，Meta为了发展AI，在定制芯片和超算上下了大赌注。 Meta也有纯自研芯片了！ 本周四，Meta发布第一代AI推理定制芯片MTIA v1和超算。 可以说，MTIA对Meta是一个巨大的福音，尤其是现在各家都在卷大模型，对AI算力的需求变得越来越高。 小扎最近表示，Meta看到了「以有用和有意义的方式向数十亿人介绍人工智能代理的机会」。 显然，随着Meta加大对AI的投入，MTIA芯片和超算计划将是
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
当涉及到社交媒体的健康运行时，图像分类是一个关键点。根据特定标签对内容进行分类可以代替各种法律法规。它变得很重要，以便对特定的受众群体隐藏内容。
编者按：本文为《从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN》的下篇，阅读上篇请点击这里。文章原载于英伟达博客，AI 研习社编译。 代码实操 在开始创建神经网络之前，我需要设置一个 data
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天，量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是，当你假装AI专家时，最好别谈众人皆知的TensorFlow，那谈什么？ PyTorch
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM)，我开发了segment-anything-py[4] and segment-geospatial[5]Python 包，这些包现在可以在 PyPI 和 conda-forge 上使用。我的主要目标是简化利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程，使用户能够以最少的编码工作来实现这一目标。我从segment-anything-eo[6]存储库中改编了segment-geospatial 的源代码，其原始版本归功于Aliaksandr Hancharenka。
2月20日消息，对于 x86、Arm、MISC 和 RISC-V 等处理器架构都有深入研究的传奇处理器架构师Jim Keller在本周末批评了被外界认为是英伟达（NVIDIA）“护城河”的 CUDA架构和软件堆栈，并将其比作x86，称之为“沼泽”。他指出，就连英伟达本身也有多个专用软件包，出于性能原因，这些软件包依赖于开源框架。
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
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在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟下一步，我们将学习深度学习，这种机器学习方法将在瞬间改变我们周围的世界。 下一步，我们将学习深度学习，这种机器学习方法将在瞬间改变我们周围的世界。在这本实用的书中，您将加快使用Facebook的开源PyTorch框架的关键思想，并获得您需要创建自己的神经网络的最新技能。 Ian Pointer向您展示了如何在基于云的环境中设置PyTorch，然后带领您完成神经架构的创建，以方便对图像、声音、文本的操作，并深入了解每个元素。他还涵盖了将迁移学习应用到图像、调试模型和生产中
原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
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