文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在 PyTorch 中实现可解释的神经网络模型

这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...❞ 淹没在准确性与可解释性的权衡中 概念瓶颈模型的主要优势之一是它们能够通过揭示概念预测模式来为预测提供解释，从而使人们能够评估模型的推理是否符合他们的期望。...在视觉上，这种权衡可以表示如下： 可解释模型擅长提供高质量的解释，但难以解决具有挑战性的任务，而黑盒模型以提供脆弱和糟糕的解释为代价来实现高任务准确性。...往期推荐 如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理 你知道吗？ Backbone 在神经网络中意味着什么？

22940

利用 AssemblyAI 在 PyTorch 中建立端到端的语音识别模型

如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型 让我们逐一介绍如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型。...为了处理音频数据，我们将使用一个非常有用的工具，被称为torchaudio，它是PyTorch团队专门为音频数据创建的一个库。...在PyTorch中，你可以使用torchaudio函数FrequencyMasking来掩盖频率维度，并使用TimeMasking来度量时间维度。...该模型为输出字符的概率矩阵，我们将使用该矩阵将其输入到解码器中，提取模型认为是概率最高的字符。...在本教程中，我们使用“贪婪”解码方法将模型的输出处理为字符，这些字符可组合创建文本。“贪婪”解码器接收模型输出，该输出是字符的最大概率矩阵，对于每个时间步长（频谱图帧），它选择概率最高的标签。

1.4K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。...原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。...本质上保存的权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.在单卡环境下，用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数，灵活。...：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别 测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4 在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】： gpu_ids...多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

4.2K41

使用 Errbot 在 Python 中构建一个简单的聊天机器人

您可以使用 Errbot（聊天机器人）从聊天室以交互方式启动脚本。errbot 最重要的功能是它可以连接到您想要的任何聊天服务器，并具有一系列功能。...好了，现在您已经安装了 errbot，是时候在目录中设置所需的所有文件了。 让我们首先创建一个目录。 mkdir chatbot 现在，让我们进入目录。...cd chatbot 一旦你进入你创建的目录，我们就该设置 errbot 了。 errbot --init 仅此而已。您的目录现在包含托管聊天机器人所需的所有文件。...这是您的第一个插件。现在，如果您运行命令“！hello”，您将收到一条消息，说你好，世界！ 注意 - 为了为您的系统设置插件，您必须配置“config.py”文件。...errbot 在 Python 中构建和设置聊天机器人的基础知识。

28430

在Nebula3中加载自定义模型的思路

嗯, 虽说地形也是一种特殊的模型, 但它的管理方式相对来说太过于特殊了, 不知道还能不能跟模型走一条管线. 先看看植被是怎么组织的: ?...资源的管理/加载都是在这一模块中进行的 Model就代表实际的模型了, 它由一系列层次结构的ModelNode组成. 在这里只有ShapeNode, 即静态图形....的构造就简单多了, 之前写的几个小例子都是直接从内存加载的....创建ShapeNode, 利用MemoryMeshLoader加载1中的数据到实例中, 同时设置shader和相应参数(纹理也是shader 参数的一种, 渲染状态是包含在fx中的, 所以也属于shader...然后把2中的ShapeNode Attach到Model, 并利用一个EmptyResourceLoader来完成资源状态的切换(因为数据已经有了, 需要把资源状态切换到”加载完成”才能使用) 4.

1.2K40

Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。...编程与debug过程全部在windows10系统，Pycharm2018v1.4的IDE下完成，主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。...所以初步判断实验数据和模型输出是错误的根源。原因一 输入数据未归一化数据没有归一化会造成取对数的过程中数据跨度超过了[0,1]这个范围，那么自然会造成为正，从而Loss小于零。...不同于nn.CrossEntropyLoss()，nn.functional.nll_loss()并没有对预测数据，进行对数运算，这样一来，就需要再网络模型的输出中补充上对数运算。...或者将nn.functional.nll_loss()换成模型中的nn.CrossEntropyLoss()，不过这样需要修改的代码较多，我采用了前者作为解决方案，解决了问题。?3.

13.5K30

福利，PyTorch中文版官方教程来了

近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。...教程的一部分内容，使用 torch.view 改变 tensor 的大小或形状 ? 用教程设计一个聊天机器人，以上为部分对话。...PyTorch 图像分类器 PyTorch 数据并行处理 PyTorch 之入门强化教程 数据加载和处理 PyTorch 小试牛刀 迁移学习 混合前端的 seq2seq 模型部署 混合前端 预备环境...保存和加载模型 PyTorch 之图像篇 微调基于 torchvision 0.3 的目标检测模型 微调 TorchVision 模型 空间变换器网络 使用 PyTorch 进行 Neural-Transfer...生成对抗示例 使用 ONNX 将模型转移至 Caffe2 和移动端 PyTorch 之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级 RNN 生成名字 使用字符级 RNN 进行名字分类 在深度学习和 NLP 中使用

80620

xBIM 实战04 在WinForm窗体中实现IFC模型的加载与浏览

如果确实需要在传统的 WinForm 窗体中也要加载并显示BIM(.ifc格式)模型文件该如何处理呢？ 　　...由于WinForm与WPF技术可以互通互用，所以本文介绍一种取巧的方式，在WinForm窗体中加载WPF控件，WPF控件中渲染BIM(.ifc格式)模型文件。具体操作步骤如下详细介绍。...五、在WinForm窗体中调用WPF查看器 　　添加一个WinForm窗体。左侧Panel中是 按钮区域，右侧Panel填充窗体剩余的所有区域。 ? 打开VS的工具箱，可以看到如下栏目 ?...WPF互操作性，将 “ElementHost”控件拖拽到右侧Panel中，命名为controlHost，并设置 Dock 属性为 Fill。...后台逻辑：在第四步骤中创建了一个WPF用户控件，在此处实例化一个对象 private WinformsAccessibleControl _wpfControl; 在构造函数中初始化该对象并将对象添加到

1.3K30

PyTorch中文版官方教程来了，附pdf下载

近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。...教程的一部分内容，使用 torch.view 改变 tensor 的大小或形状 ? 用教程设计一个聊天机器人，以上为部分对话。...PyTorch 图像分类器 PyTorch 数据并行处理 PyTorch 之入门强化教程 数据加载和处理 PyTorch 小试牛刀 迁移学习 混合前端的 seq2seq 模型部署 混合前端 预备环境...保存和加载模型 PyTorch 之图像篇 微调基于 torchvision 0.3 的目标检测模型 微调 TorchVision 模型 空间变换器网络 使用 PyTorch 进行 Neural-Transfer...生成对抗示例 使用 ONNX 将模型转移至 Caffe2 和移动端 PyTorch 之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级 RNN 生成名字 使用字符级 RNN 进行名字分类 在深度学习和 NLP 中使用

5.9K20

Facebook 开源 AI 围棋源代码，击败职业棋手只需一块GPU

文 | camel 来自雷锋网（leiphone-sz）的报道 雷锋网 AI 科技评论消息：5 月 2 日，Facebook AI Research（FAIR）官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF...OpenGo（包括源代码和一个训练好的模型），该机器人是基于 ELF 平台研发而成，曾击败了 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。...ELF OpenGo 在与世界排名前 30 的四位职业围棋棋手（金志锡，申真谞，朴永训及崔哲瀚）的对弈中，OpenGo 以 14：0 的成绩赢得了所有的比赛；在比赛中OpenGo使用单块 GPU 每步50...另外，ELF OpenGo 在与目前公开可用的、最强的围棋机器人 LeelaZero 的对一种，后者采用了除ponder外的缺省配置，以及公开权重（192x15，158603eb, Apr. 25, 2018...ELF 具有以下特征： 端到端：ELF 为游戏研究提供了端到端的解决方案。

1.1K30

PyTorch专栏（七）:模型保存与加载那些事

：PyTorch之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级RNN生成名字 使用字符级RNN进行名字分类 在深度学习和NLP中使用Pytorch 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译 第六章...1.什么是状态字典：state_dict在PyTorch中，torch.nn.Module模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数中，（使用model.parameters()可以进行访问）。...无论是从缺少某些键的 state_dict 加载还是从键的数目多于加载模型的 state_dict , 都可以通过在load_state_dict()函数中将strict参数设置为 False 来忽略非匹配键的函数...如果要将参数从一个层加载到另一个层，但是某些键不匹配，主要修改正在加载的 state_dict 中的参数键的名称以匹配要在加载到模型中的键即可。 6....input = input.to(device) 在CPU上训练好并保存的模型加载到GPU时，将torch.load()函数中的map_location参数设置为cuda:device_id。

8K30

敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【智能聊天机器人篇】

一、高级场景之智能聊天机器人 前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程，接下来，我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。...对于问答机器人来说，其任务的核心和本质实际上就是基于检索的问答模型，我们给它半形式化地定义如下： 输入一个用户的问题Qx，在已有的QA数据库中，即（Q1，A1），（Q2，A2），…，（Qn，An）等QA...问答对中，找到这样一组问答对（Qk，Ak），使得函数F（R（Qx），R（Qk））的值最大，其中F为语义相似度函数，R为文本表征函数。...另外，我们对聊天机器人这一相对高级的场景也提供了平台化的管理（见下图），其架构主要是在底层的自然语言处理平台上进行了进一步的场景化包装，在其基础之上增加了聊天机器人模块（包括Web/APP集成、对话管理...[1546841561559017627.jpg] 后台管理-模型管理页面 以上便是NLP技术在宜信的应用场景之一：智能聊天机器人。下篇我们会为大家介绍另一个应用场景，构建客户画像。

60430

TF-char1-简介

，同时抛弃了逐层预训练的方式，直接在 2 块 GTX580 GPU 上训 练网络。...C3D，TSN，DOVF，TS_LSTM 图片生成 image generation；VAE 系列，GAN 系列 自然语言处理NLP 机器翻译； Seq2Seq，BERT，GPT， GPT-2 等 聊天机器人...中 Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发 MXNET ：陈天奇和李沐等人开发，采用命令式和符号式混合编程 PyTorch ：2017年发布 Keras 是一个基于...模式开发，动态图模型开发效率高，但是运行效率可能不如静态图模式 TensorFlow 在工业界拥有完备的解决方案和用户基础； PyTorch 得益于其精简灵活的接口 设计，可以快速设计调试网络模型，...y}{\partial w}=2aw+b 考虑在点(a,b,c,w)= (1,2,3,4)的导数为10 import tensorflow as tf # 创建4个张量 a = tf.constant

54220

使用transformer BERT预训练模型进行文本分类 及Fine-tuning

fine tune（微调）方法指的是加载预训练好的 Bert 模型，其实就是一堆网络权重的值，把具体领域任务的数据集喂给该模型，在网络上继续反向传播训练，不断调整原有模型的权重，获得一个适用于新的特定任务的模型...背景 本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程，该模型以句子为输入（影评），输出为1（句子带有积极情感）或者0（句子带有消极情感）；模型大致结构如下图所示，这里就用的是上述所说的...模型输入 在深入代码理解如何训练模型之前，我们先来看看一个训练好的模型是如何计算出预测结果的。 先来尝试对句子a visually stunning rumination on love进行分类。...（special token，如在首位的CLS和句子结尾的SEP）; 第三步，分词器会用嵌入表中的id替换每一个标准词（嵌入表是从训练好的模型中得到） image.png tokenize完成之后，...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。

3.7K41

我用Paddle Lite在树莓派3b+上从零开始搭建“实时表情识别”项目

本项目搭建的表情识别系统，是包含了多门学科知识的深度学习应用。在实际生活中，表情识别在人机交互、安全、机器人制造、无人驾驶和医疗都有着一定的作用。...在树莓派3b+中，单张图片处理耗时30ms，整个项目在树莓派3b+中的fps为20~30。 最终效果(截取视频) ? ? ? ?...fer_model文件夹中，模型格式为Seperated Param，即参数信息分开保存在多个参数文件中，模型的拓扑信息保存在__model__文件中。...模型转化 PaddlePaddle训练好的模型保存在fer-model文件夹中，保存格式是Seperated Param，这种格式的模型需要使用opt工具转化后才能成为Paddle lite可以预测的模型...将训练好的模型fer_opt.nb放入model文件夹中，并且修改run_camera.sh文件中的模型名称，在终端执行： cd fer_detection sudo .

3K22

PyTorch 官方教程中文版正式上线，激动人心的大好事！

终于，在 2017 年，Torch 的幕后团队使用 Python 重写了 Torch 的很多内容，推出了 PyTorch，并提供了 Python 接口。...官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60 分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人...PyTorch 之入门强化教程 数据加载和处理 PyTorch 小试牛刀 迁移学习 混合前端的 seq2seq 模型部署 保存和加载模型 def train_model(model, criterion...PyTorch 之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级 RNN 生成名字 使用字符级 RNN 进行名字分类 在深度学习和 NLP 中使用 Pytorch 使用 Sequence2Sequence 网络和注意力进行翻译...PyTorch 之强化学习 强化学习（DQN）教程 本教程介绍如何使用PyTorch从OpenAI Gym中的 CartPole-v0 任务上训练一个Deep Q Learning (DQN) 代理。

82820

PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署

本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。...：PyTorch之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级RNN生成名字 使用字符级RNN进行名字分类 在深度学习和NLP中使用Pytorch 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译 第六章...为了了解可能需要的一些操作，我们将回顾聊天机器人教程中的GreedySearchDecoder实现与下面单元中使用的实现之间的区别。...9.2 使用自己的模型 加载自己的预训练模型设计步骤: 1.将loadFilename变量设置为希望加载的检查点文件的路径。...如果转换正确，模型的行为将与它们在即时模式表示中的行为完全相同。 默认情况下，我们计算一些常见的查询语句。如果您想自己与机器人聊天，取消对evaluateInput行的注释并让它旋转。

1.7K20

这里有一些最棒的项目推荐

最后，还有像 Cortex 这样的开源工具，它自动地将这些模型部署为 API 所需的所有基础设施工作，这意味着你不必花费大量时间来研究如何配置 AWS 来为机器学习模型服务。...预先训练好的 RoBERTa 通过 PyTorch Hub 加载，它带有一个内置的 fill_mask（）方法，允许你传入一个字符串，指向 RoBERTa 应该预测的下一个单词/短语的位置，并接收你的预测...在我关于将 fastText 部署为 API 的教程中，我简要解释了使 fastText 如此特殊的原因： 单词嵌入将单词表示为浮点数的 n 维向量，其中每个数字表示单词含义的一个维度。...例如，如果我在监控 cortex，我怎么知道「cortex」这个词在给出的评论中是指开源平台，而不是一个人大脑的前额叶皮层？ 这就是机器学习发挥作用的地方。 我应该用什么模型？...你只需要造一个句子，加载一个预先训练好的模型，然后用它来预测句子的标签： from flair.data import Sentence from flair.models import SequenceTagger

62931

爆火的ChatGPT等价开源项目来了，网友：我担心跑不起来

机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 感兴趣的小伙伴不妨一试。 最近一段时间，由 OpenAI 开发的 AI 聊天机器人程序 ChatGPT 横扫各大 AI 社区，大家对它的热情只增不减，不断挖掘其潜力。...PaLM 是在谷歌的通用 AI 架构「Pathways」上训练而成的具有 5400 亿参数的大型语言模型。...而 RLHF，是 ChatGPT 在 GPT 3.5 系列模型的基础上，引入「人工标注数据 + 强化学习」（RLHF）来不断微调预训练语言模型，旨在让大型语言模型（LLM）学会理解人类的命令，并学会根据给定的...不过该项目目前只包含训练架构和代码，没有预先训练好的权重。在使用说明上，文档也显示必须先要训练 PaLM。...在原始论文中，在没有出现过拟合的情况下，无法从预训练 transformer 中获得微调的奖励模型。项目作者则提供了使用 LoRA 进行微调的选项。

42810

1000行C语言搓出GPT-2！AI大神Karpathy新项目刚上线就狂揽2.5k星

仅用1000行纯C语言训完GPT-2。 想象一下，如果我们能够不依赖于庞大的PyTorch（245MB）和cPython（107MB）库，仅仅使用纯C语言就能训练大型语言模型（LLM），那会怎样？...千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究： - 直接使用CUDA实现，速度会快得多，可能接近PyTorch。...这些信息对于调试、单元测试以及确保与PyTorch的参考实现完全一致很有帮助。 目前，主要关注的是gpt2_124M.bin文件中的模型权重。有了它们，就可以在C语言环境中初始化模型并开始训练了。...然后，程序会加载模型的权重和Token，接着进行几次迭代的微调过程，这个过程使用了Adam优化算法，学习率设置为0.0001。 最后，程序会根据模型生成一个样本。...左图：在内存中分配一个一维数组，然后将所有模型的权重和激活指向它 右图：小心地进行所有指针运算 在完成了模型的前向传播和反向传播之后，接下来的工作，比如设置数据加载器和调整Adam优化算法，就比较简单了

10910
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券