今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...前文也说过，PyTorch中的 Tensor 就是一个多维数组，可以记录梯度。 在梯度反向传播之前，记得把梯度清零。然后我们调用 loss.backward()，整个网络的参数都会更新。...# 创建优化器 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 训练过程中的某一次迭代 optimizer.zero_grad() # 清空梯度缓存...test_loader.dataset)} ' f'({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n') 安装好相应包： 本地运行结果： 可以看到：网络在训练集上的损失在逐渐降低...在测试集上，可以看到网络的准确率； 由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。
如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...长期训练制度 在这种类型的训练体系中，你可能希望采用与常规机制类似的策略：在每一个n_epochs中，你都可以节省多个检查点，并在你所关心的验证度量上保持最佳状态。...我们需要根据所选的检查点策略编写自己的解决方案。...(通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):
问题描述 有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。...经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉，因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的，所以有时使用不同的GPU加载时会报错。...即，将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。...gpu卡改为和训练时的一样。...model.cuda()花费时间很长 如果pytorch在进行model.cuda(）操作需要花费的时间很长，长到你怀疑GPU的速度了，那就是不正常的。
本文还提供了一个使用 PyTorch C++ API 中的 torch::Tensor 类的最小应用示例，包括如何下载 LibTorch、编写 CMake 构建配置和构建应用的步骤。...此外，针对 Windows 开发者，提供了 Visual Studio 扩展的使用指南，以及如何在遇到问题时通过论坛或 GitHub Issues 寻求支持的信息：https://pytorch.org.../cppdocs/installing.html LibTorch 是 PyTorch 的 C++ 接口版本，它允许开发者在 C++ 环境中实现网络训练和推理功能。...此外，LibTorch 的编译和安装过程相对简单，如果系统中已经安装了 PyTorch，则可以直接使用 LibTorch，无需进行额外的安装和配置。...在使用场景上，虽然 Python 因其简洁的语法和丰富的库而成为深度学习的首选语言，LibTorch 提供了一种在 C++ 环境中部署 PyTorch 模型的解决方案。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】现在，只需添加一行代码，PyTorch2.0就能让你在训练Transformer模型时，实现1.5倍-2倍的速度提升！...然而，PyTorch的代码却并没有完全采用Python，而是把一部分交给了C++。 不过，在今后的2.x系列中，PyTorch项目团队计划将与torch.nn有关的代码移回到Python中。...开发者Sylvain Gugger表示：「只需添加一行代码，PyTorch 2.0就能在训练Transformers模型时实现1.5倍到2.0倍的速度提升。...这是自混合精度训练问世以来最令人兴奋的事情！」 技术概述 PyTorch的编译器可以分解成三个部分： 图的获取 图的降低 图的编译 其中，在构建PyTorch编译器时，图的获取是更难的挑战。...TorchInductor 对于PyTorch 2.0的新编译器后端，团队从用户如何编写高性能的自定义内核中得到了灵感：越来越多地使用Triton语言。
PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的 PyTorch Lightning是为从事AI研究的专业研究人员和博士生创建的。 Lightning来自我的博士学位。...在PyTorch中，自己编写了for循环，这意味着必须记住要以正确的顺序调用正确的东西-这为错误留下了很多空间。...即使模型很简单，也不会一开始就做更高级的事情 这是PyTorch和Lightning的验证和训练循环 ? 这就是Lightning的美。它抽象化样板（不在盒子中的东西），但其他所有内容保持不变。...同样，这是可能的，因为要做的就是将PyTorch代码组织到LightningModule中 PyTorch的完整训练循环 用PyTorch编写的完整MNIST示例如下： import torch from...附加功能 但是Lightning以开箱即用的东西（例如TPU训练等）而闻名。 在Lightning中，可以在CPU，GPU，多个GPU或TPU上训练模型，而无需更改PyTorch代码的一行。
机器之心报道 作者：力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练，但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。...许多 PyTorch 用户希望完全控制自己的训练循环，但不想编写和维护训练所需的样板代码。Hugging Face 最近发布的新库 Accelerate 解决了这个问题。 ?...指令如下所示： accelerate config accelerate launch my_script.py --args_to_my_script 如果不想自己编写训练循环， PyTorch 之上有许多可以替代...模型 模型的准备包括将其包装在适当的容器（例如 DistributedDataParallel）中，然后将其放置在适当的设备上。...该功能将在分布式训练期间运行的每个进程上同步随机数生成器。默认情况下，它仅同步采样器的生成器，因此在每个进程中数据扩充都将不同，但是随机改组将是相同的。
Composer 是一个用 PyTorch 编写的开源库，旨在集成更好的算法来加速深度学习模型的训练，同时实现更低的成本和更高的准确度。...；它还包含一个 Trainer，可以将高效的训练算法无缝集成到训练循环中。...一个易于使用的 Trainer，其编写的目的是尽可能提高性能，并集成了高效训练的最佳实践。 所有加速方法的功能形式，都允许用户将它们集成到现有的训练循环中。...那么，使用 Composer 能够获得怎样的训练效果提升呢？ 多个模型系列的训练中减少的时间和成本。...实际上，我们在 PTL 之上构建了我们的第一个 Composer 实现。」 PyTorch Lightning 的创建者 William Falcon 也出现在了后续讨论中，但二人似乎未达成共识。
理想状态：应该在有少量空闲机器时候就开始训练，当有更多资源时候，弹性任务同上层调度系统可以和i进行配合，从而能有效检测到这些潜在资源，在训练过程中可以自动增加worker数量。...只要worker的数量维持在开始工作时指定的范围内，新worker就可以随时离开或加入到现有训练job的进程池。...本质上，用户提供了一个“内部训练”循环，该循环被 PET 包裹在一个可重试的循环中。 PET循环是可重试的循环，其负责建立或重新建立过程组，以及将用户的训练恢复到良好状态。...在新worker加入进程池时，用户需要指定状态是什么以及如何把状态施加到一个新worker之上。...动态范围 在 PET v.0.2 中，我们不再尝试恢复训练函数中的错误。相反，PET 尝试维护工作进程的数量，使它们保持在作业所需的 [ min , max ] 范围内。
举一个简单的例子，在PyTorch中你可以用标准的Python语法编写一个for循环结构 for _ in range(T): h = torch.matmul(W, h) + b 此处T可以在每次执行代码时改变...一个特例是，PyTorch的C库大多数没有文档。不过，这只有在你编写一个定制化的C扩展时才有影响。 数据加载 赢家：PyTorch PyTorch中用于加载数据的API设计的很棒。...在编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤其如此。以及得把GPU上的PyTorch变量转换为Numpy数组，这就显得有点冗长。...在PyTorch中，你只需为每个CPU和GPU编写一个接口和相应的实现。两个框架中编译扩展也是直接记性，并不需要在pip安装的内容之外下载任何头文件或者源代码。 关于TensorBoard ?...TensorBoard是TensorFlow自带的可视化工具，用来查看机器学习训练过程中数据的变化。通过训练脚本中的几个代码段，你可以查看任何模型的训练曲线和验证结果。
建议1 — 利用 PyTorch 生态中的高级训练框架 从头开始写训练循环的话， PyTorch 提供了极好的灵活性和自由度。理论上，这为编写任何训练逻辑提供了无限的可能性。...实际上，你很少会为训练 CycleGAN、蒸馏 BERT 或者实现3D 目标检测从头开始编写新奇的训练循环。从头开始编写一个完整的训练循环是学习 PyTorch 基础知识的一种极好的方法。...优点 训练管道更小——代码更少——出现错误的可能性更小 实验管理更容易 简化分布式及混合精度训练 缺点 多一个抽象层——像往常一样，当使用高级框架时，我们必须在特定框架的设计原则和范式中编写代码 时间投资...建议2ー在训练过程中查看额外的度量 几乎每一个快速上手的图像分类示例项目都有一个共同点，那就是它们在训练期间和训练后都报告了一组最小的度量。...epsilon 值 fp16 使用 fp16进行训练时不使用动态损失缩放 为了查找代码中 Nan/Inf 第一次出现的确切位置，PyTorch 提供了一个易于使用的方法 torch.autograd.detect_anomaly
机器之心报道 作者：力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练，但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。...许多 PyTorch 用户希望完全控制自己的训练循环，但不想编写和维护训练所需的样板代码。Hugging Face 最近发布的新库 Accelerate 解决了这个问题。...指令如下所示： accelerate config accelerate launch my_script.py --args_to_my_script 如果不想自己编写训练循环， PyTorch...模型 模型的准备包括将其包装在适当的容器（例如 DistributedDataParallel）中，然后将其放置在适当的设备上。...该功能将在分布式训练期间运行的每个进程上同步随机数生成器。默认情况下，它仅同步采样器的生成器，因此在每个进程中数据扩充都将不同，但是随机改组将是相同的。
接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...训练器 每当开始一个新的项目时，你是否厌烦了一次又一次地编写训练和评估代码？你是否需要一个 API 来实现自动化训练，并配备日志记录、保存中间模型、可视化和超参数调优功能?...上面的步骤描述了一个很常见的训练循环。以下是一般的训练循环的实例： ? 代码示例 5：典型的手写 train-eval 循环。 代码非常冗长。当你需要添加或更改一些功能时，事情会变得更加复杂。...代码示例 6：使用 Executor 的相同 train-eval 循环。 Executor 在命令行的输出如下： ? 在这里，你可以看到验证 BLEU 分数是根据已有结果不断更新的。...答：只需在`valid_metrics`中添加一个新的度量即可： ? 问：如果我们想要进行超参数调优并多次训练模型，该怎么办？ 答：只需为你想要测试的每一组超参数创建 Executor。
因此，我们根据需要从卷积运算中获得了输出，并且我掌握了有关如何在我设计的任何神经网络中使用此层的足够信息。 数据集和数据加载器 在训练或测试时，我们如何将数据传递到神经网络？...任何需要训练的神经网络都会有一个训练循环，看起来类似于以下内容： 在上面的代码中，我们正在运行五个Epoch，每个Epoch： 1.我们使用数据加载器遍历数据集。...要使用从PyTorch最常用的Adam优化，我们可以简单地用实例吧： ? 然后 在训练模型时使用optimizer.zero_grad()和optimizer.step()。...这就像在我们的训练循环中添加几行代码一样简单。 结论 Pytorch用最少的代码提供了很多可定制性。刚开始时，可能很难理解整个生态系统是如何用类构造的，最后，它是简单的Python。...在本文中，我尝试分解了使用Pytorch时可能需要的大部分部件，希望阅读后对您来说更有意义。
接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...训练器 每当开始一个新的项目时，你是否厌烦了一次又一次地编写训练和评估代码？你是否需要一个 API 来实现自动化训练，并配备日志记录、保存中间模型、可视化和超参数调优功能?...上面的步骤描述了一个很常见的训练循环。以下是一般的训练循环的实例： 代码示例 5：典型的手写 train-eval 循环。 代码非常冗长。当你需要添加或更改一些功能时，事情会变得更加复杂。...代码示例 6：使用 Executor 的相同 train-eval 循环。 Executor 在命令行的输出如下： 在这里，你可以看到验证 BLEU 分数是根据已有结果不断更新的。...答：只需在`valid_metrics`中添加一个新的度量即可： 问：如果我们想要进行超参数调优并多次训练模型，该怎么办？ 答：只需为你想要测试的每一组超参数创建 Executor。
而fastai也一样，在Pytorch的基础上使开发者可以快速地利用Pytorch后端进行开发，不仅仅是研究(Research)，就算是生产(Produce)也游刃有余。...本篇文章所说的fastai基于的版本是1.0.7-dev版，fastai版本更新很快，不过基本的训练代码流程已经都定型，其他的也都是小修小改，对整体的编写代码影响不大，大家大可放心。...但是我们在实际训练中难免会写一些其余的与构造算法无关的代码，这些代码作为工具是必不缺少的，但是又极为耗时。...我们在训练的时候，往往需要三个部分： (预训练)模型 数据集加载代码 训练代码(包括验证评价标准) 把这三个部分搞定，就可以直接进行训练了： fastai中的预训练模型 这次fastai提供的模型有Pytorch...中自带的模型和fastai自己设计的模型，我们也可以自己设计模型，就像在Pytorch中开发一样。
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