该工作是基于当前流行的Transformer实现的，目的是减少Transformer在应用到图像修复过程中的一些信息损失，从而提升模型修复图片的质量。目前论文和代码都已经公开，欢迎大家试用交流。...为了减少计算量，要保证输入Transformer的序列长度在可接受范围内。为此，现有方法会将图片进行下采样，比如从256x256下采样到32x32。...这种做法的目的是避免量化引入信息损失。对于每个图片块，Transformer会输出一个概率，这个概率就是图片块对应码本中的特征的概率。在训练阶段，只需要一个简单测交叉熵损失即可。...图8 本文方法与其他方法在ImageNet上的可视化对比 四、总结 本文方法针对图像修复任务设计了一个全新的框架，主要是减少现有方法在利用Transformer进行图像修复时的信息损失问题。...通过实验可以看到，本文方法在指标、可视化效果上的提升是非常显著的。但是基于Transformer实现的自回归模型，在测试阶段时的速度都比较慢，本文设计的PUT也有这个问题。
在第一篇文章中，我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。...在这篇文章[1]中，我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别此类性能问题的技巧。...在急切模式下，编程上下文在每次操作后返回到应用程序，从而允许我们访问和评估任意张量。这使得构建、分析和调试 ML 模型变得更加容易。另一方面，它也使我们的模型更容易（有时是意外地）插入次优代码块。...该代码非常宽松地基于我们上一篇文章中的示例以及本 PyTorch 教程中定义的损失函数。 我们首先定义一个简单的分类模型。它的架构对于本文来说并不重要。...我们还可以看到，在实践中，模型编译并没有减少损失函数加载的内核数量，这意味着它没有识别任何额外内核融合的机会。
激活函数: 引入非线性，增加模型的表达能力。 池化层: 减少特征维度，增加模型的鲁棒性。 全连接层: 在处理空间特征后，全连接层用于进行分类或回归。...2.3 池化层 池化层（Pooling Layer）在卷积神经网络中扮演了重要角色，通常用于降低特征映射的维度，从而减少计算需求，并增加特征检测器的感受野。...深入理解各种池化技术如何工作，可以帮助深入理解它们是如何影响模型性能的。 2.4 归一化层 归一化层在训练深度神经网络时扮演了关键角色，主要用于改善训练的稳定性和速度。...数据增强 数据增强是一种通过应用随机变换增加数据量的技术，从而增加模型的泛化能力。...# 使用PyTorch定义MSE损失 mse_loss = nn.MSELoss() 平滑L1损失：减少异常值的影响。
您无需成为 CUDA 专家即可通过应用我们在帖子中讨论的技术获得有意义的性能提升。...我们定义损失函数来将它们视为忽略标签。 仅当我们遇到目标张量至少包含两个唯一值的批次时，我们才会更新模型权重。...然而，在我们的例子中，我们实际上不需要知道唯一标签的值，我们只需要知道唯一标签的数量。这可以通过在展平的目标张量上应用 torch.sort 操作并计算所得步骤函数中的步骤数来计算。...布尔掩码是我们常用的例程，用于减少所需的机器操作总数。在我们的例子中，我们的目的是通过删除“忽略”像素并将交叉熵计算限制为感兴趣的像素来减少计算量。显然，这适得其反。...往期推荐 如何在 Linux 中设置 SSH 无密码登录 PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分 如何在 Ubuntu 中安装最新的 Python 版本 PyTorch模型性能分析与优化
我们不会在这篇文章中深入探讨不同的组件，如果你对这些感兴趣，可以查看PyTorch 文档，里面介绍的非常详细。...以下代码块演示了一个简单模型，在其前向传递中有四个潜在的图截断，但是这种在使用方式在典型的 PyTorch 模型中并不少见。...在 eager 模式下，每一行代码都是独立执行的，我们可以在代码中的任意点放置断点获得前张量值。 而在graph 模式下，代码定义的模型在处理之前会经历多次转换，设置的断点可能不会被触发。...在图中包含损失函数 通过使用torch.compile调用包装PyTorch模型(或函数)来启用graph模式。但是损失函数不是编译调用的一部分，也不是生成图的一部分。...所以损失函数是训练步骤中相对较小的一部分，如果使用eager 模式运行它不会产生太多开销。但是如果有一个计算量他别大的损失函数，也是可以通过将其包含在编译的计算图中来进一步提高性能的。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。...在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下： 预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快； 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...返回的loss为平均值，为False时，返回的各样本的loss之和 ignore_index：忽略某一类别，不计算其loss，其loss会为0，并且，在采用size_average时，不会计算那一类的...三种参数值 02 KL散度 我们在计算预测和真实标签之间损失时，需要拉近他们分布之间的差距，即模型得到的预测分布应该与数据的实际分布情况尽可能相近。
通过以上步骤，我们就成功实现了Focal Loss的PyTorch版本，并将其应用于模型的训练过程中。...在PyTorch中，我们可以通过自定义损失函数类的方式实现Focal Loss，并将其应用于模型的训练过程中。...损失函数选择了我们之前实现的Focal Loss，并使用Adam优化器进行模型优化。在训练过程中，我们迭代数据加载器，计算模型输出和损失，并进行反向传播和参数更新。...虽然可以将其扩展到多分类问题，但在多分类问题中的应用效果可能不如在二分类问题中那么显著。在处理多分类问题时，可能需要考虑其他更适合的损失函数。...综上所述，虽然Focal Loss在解决类别不平衡问题上具有一定的优势，但也存在一些缺点。在实际应用中，我们应该根据具体问题和数据集的特点，选择合适的损失函数或组合多种方法来处理类别不平衡问题。
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug，为了缓解你的痛苦，本文将对常见的错误进行解释，并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼，虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。...训练和评估模式 在PyTorch中，神经网络有两种模式：train和train。您可以使用model.eval()和model.train()对模型时进行切换。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...(10, 50) y = y_layer(x) y1, y2 = y[:,:20], y[:,20:50] 使用带logits的损失函数 分类损失函数（例如二元交叉熵）在PyTorch中有两个版本：nn.BCELoss...这因为它在数值上更稳定，并在您的模型预测非常错误时防止出现任何不稳定性。如果您不使用logit损失函数，则当模型预测不正确的非常高或非常低的值时，您可能会遇到问题。
Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练过程中，Dropout会随机地关闭一部分神经元，这样可以使模型更加健壮，不会过度依赖于任何一个特定的神经元，从而提高模型的泛化能力。...最后，通过反向传播更新模型的权重。 通过引入R-Dropout正则化项，鼓励模型生成更一致的输出，即使在应用不同的Dropout掩码时也是如此。这有助于提高模型的泛化能力，并进一步减少过拟合的风险。...实现方式：在实现Multi-Sample Dropout时，会在模型的关键层中并行引入多个Dropout层，每个Dropout层对输入数据应用不同的随机掩码。...DropConnect的实现：在PyTorch中实现DropConnect相对简单，但需要自定义网络层，因为PyTorch的标准层不直接支持这种操作。...Standout的PyTorch实现：在PyTorch中实现Standout需要自定义一个层，这个层能够根据输入激活动态计算每个神经元的丢弃概率。
= 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。...当增加迭代周期的数量时，训练过程会继续进行更多的迭代，模型会有更多的机会学习训练数据中的模式和特征。通常情况下，增加迭代周期数量可以提高模型的训练精度。...过拟合发生时，模型在训练数据上表现得很好，但在新数据（测试数据）上表现较差。过拟合是由于模型过于复杂，过度记住了训练数据中的噪声和细节，而无法泛化到新数据。...在实验中，将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，然后用测试集来评估模型的性能。 在从零开始实现的实验中，对模型的性能进行了一些调优，比如调整学习率和迭代次数。...观察到随着迭代次数的增加，模型的训练损失逐渐下降，同时在测试集上的准确率也在提升。这证明了的模型在一定程度上学习到了数据的规律，并能够泛化到新的样本。
选自medium 作者：Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑：陈 训练大模型时，如何优雅地减少 GPU 内存消耗？...当模型拥有大量的线性层（例如 BERT、GPT）或者很多类（数百万）时，TorchShard 可以减少 GPU 内存并扩展训练规模，它具有与 PyTorch 相同的 API 设计。...项目地址：https://github.com/KaiyuYue/torchshard BERT 和 GPT 等超大模型正在成为 NLP 领域应用中的趋势。...在计算机视觉任务中，我们会在训练基于 Transformer、MLP 模型或在数百万个类中训练模型时遇到同样的问题。...，该损失函数可以根据输入张量在原始 PyTorch 版本和并行版本之间切换运行模式。
讲解PyTorch优化GPU显存占用，避免out of memory在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。...清理中间变量在模型训练过程中，有时候我们会保存一些中间变量（如梯度、中间特征等），但这些变量会占用额外的显存空间。为了减少显存的占用，我们可以在使用完这些变量后，手动释放显存。...PyTorch提供了nn.DataParallel类来实现数据并行处理，使得我们可以将模型分布到多个GPU上进行训练。...然而，在实际应用中仍需要根据具体情况进行试验和调整，以达到更好的性能和稳定性。...当应用PyTorch进行图像分类任务时，可以通过以下示例代码来展示如何优化GPU显存占用，避免"out of memory"错误。
另见 您可以在这个页面上查看nn.Module和nn.Sequential的官方文档。 定义损失函数 机器学习模型在接受训练时，可能会在预测输出和实际输出之间存在一些偏差，这种差异称为模型的误差。...损失函数必须能够将模型的所有属性减少到一个单一的数字，以便该损失函数值的改善代表更好的模型。 在本秘籍中，我们将使用 PyTorch 中可用的损失函数为我们的时装数据集定义损失函数。...该对数将确保我们不会处理 0 到 1 之间的非常小的值，而负值将确保小于 1 的概率的对数非零。 我们的目标是减少这种负的对数损失误差函数。...：通过减少输入的空间尺寸而不会损失过滤器，我们可以获得更好的计算表现，因此我们减少了训练所需的时间以及计算资源。...通常，光量，亮度，方向或颜色变化不会影响模型所做的推断。 但是，当模型在现实世界中部署时，输入数据可能会有这些变化。
在 dropout 层中，每个 dropout 样本使用不同的掩码来使其神经元子集不同，但复制的全连接层之间会共享参数（即连接权重），然后利用相同的损失函数，如交叉熵，计算每个 dropout 的损失，...该方法以最后的损失值作为优化训练的目标函数，以最后一个全连接层输出中的最大值的类标签作为预测标签。当 dropout 应用于网络尾段时，由于重复操作而增加的训练时间并不多。...另外需要注意的是，神经元在推理过程中是不会被忽略的。只计算一个 dropout 样本的损失是因为 dropout 样本在推理时是一样的，这样做可以对网络进行修剪以消除冗余计算。...要注意的是，在推理时使用所有的 dropout 样本并不会严重影响预测性能，只是稍微增加了推理时间的计算成本。...Pytorch实现 https://github.com/lonePatient/multi-sample_dropout_pytorch 在初始化方法中，定义了一个ModuleList，包含多个Dropout
计算其对数，加上一个负号，并将其添加到损失中。 那么，在 PyTorch 中我们如何做到这一点呢？PyTorch 有一个nn.NLLLoss类。...在第一种情况下，梯度在应用之前被累积在所有样本上，而在这种情况下，我们基于单个样本上梯度的非常部分估计来应用参数的变化。然而，基于一个样本减少损失的好方向可能不适用于其他样本。...因此，这两种损失都是模型参数的负对数似然，给定数据时，我们的模型预测（应用 softmax 后的）概率。...在本书中，我们不会依赖这些细节，但当你在文献中看到这些术语时，不要让 PyTorch 的命名混淆你。...切换损失函数（也许是均方误差）。 训练行为是否会改变？ 是否可能减少网络的容量，使其停止过拟合？ 这样做时模型在验证集上的表现如何？
当涉及到分布式训练时，一个常见的应用场景是使用多台机器的多个GPU来训练深度神经网络。...最后，在train函数结束时，我们销毁进程组。这样，我们就可以利用多个GPU来加速训练过程。 请注意，以上示例代码仅为演示分布式训练的基本流程，具体的应用场景和代码实现可能会因需求而异。...在实际应用中，你可能需要更复杂的模型和数据集，并进行更详细的配置和调整。...网络拓扑感知：NCCL可以感知到集群中各个节点的拓扑结构，并根据拓扑结构来优化数据的通信方式。它可以选择最佳的通信路径和算法，以最大程度地减少通信的延迟和带宽消耗。...在深度学习领域，NCCL被广泛应用于各种分布式训练框架中，如PyTorch和TensorFlow，以提高深度神经网络的训练速度和效率。
PyTorch无法直接处理图像，需要将图像转换成tensor。 PyTorch数据集允许我们指定一个或多个转换函数，这些函数在加载时应用于图像。...训练和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，将数据集分成3个部分是很常见的： 训练集：用于训练模型，即计算损失并使用梯度下降调整模型的权重 验证集：用于在训练时评估模型，调整超参数（学习率等）并选择最佳版本的模型...要在我们的模型中包含此附加功能，我们需要通过从PyTorch扩展nn.Module类来定义自定义模型。 在__init__构造函数方法中，我们使用nn.Linear实例化权重和偏差。...softmax函数包含在torch.nn.functional包中，并要求我们指定必须应用softmax的维度。...请注意，我们不需要将softmax应用于输出，因为它不会更改结果的相对顺序。
这使得PyTorch在处理复杂模型时更具灵活性，并且对于研究人员来说，更易于理解和调试。 在发布后的几年里，PyTorch迅速在科研社区中取得了广泛的认可。...1.3 Pytorch的使用场景 PyTorch的强大功能和灵活性使其在许多深度学习应用场景中都能够发挥重要作用。以下是PyTorch在各种应用中的一些典型用例： 1....无论你是在研究新的深度学习模型，还是在开发实际的深度学习应用，PyTorch都能够提供强大的支持。 ---- 2....这意味着在加载模型时，我们不再需要手动创建模型实例。但是，这种方式需要更多的磁盘空间，并且可能在某些情况下导致代码的混乱，所以并不总是推荐的。 以上就是PyTorch中模型的保存和加载的基本方法。...5.3 定义损失函数和优化器 现在我们已经有了数据和模型，下一步我们需要定义损失函数和优化器。损失函数用于衡量模型的预测与真实标签的差距，优化器则用于优化模型的参数以减少损失。
PyTorch无法直接处理图像，需要将图像转换成tensor。 ? PyTorch数据集允许我们指定一个或多个转换函数，这些函数在加载时应用于图像。...训练和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，将数据集分成3个部分是很常见的： 训练集：用于训练模型，即计算损失并使用梯度下降调整模型的权重 验证集：用于在训练时评估模型，调整超参数（学习率等）并选择最佳版本的模型...要在我们的模型中包含此附加功能，我们需要通过从PyTorch扩展nn.Module类来定义自定义模型。 ? 在__init__构造函数方法中，我们使用nn.Linear实例化权重和偏差。...softmax函数包含在torch.nn.functional包中，并要求我们指定必须应用softmax的维度。 ?...请注意，我们不需要将softmax应用于输出，因为它不会更改结果的相对顺序。
当它们在体系结构中有多个隐藏层时，它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于包括图像重建在内的各种应用。 在图像重建中，他们学习输入图像模式的表示，并重建与原始输入图像模式匹配的新图像。...图像重建有许多重要的应用，特别是在医学领域，需要从现有的不完整或有噪声的图像中提取解码后的无噪声图像。 在本文中，我们将演示在PyTorch中实现用于重建图像的深度自编码器。...在它的一般形式中，只有一个隐藏层，但在深度自动编码器的情况下，有多个隐藏层。这种深度的增加减少了表示某些函数的计算成本，也减少了学习某些函数所需的训练数据量。...其应用领域包括异常检测、图像处理、信息检索、药物发现等。 在PyTorch中实现深度自编码器 首先，我们将导入所有必需的库。...训练成功后，我们将在训练中可视化损失。
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