元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法，从而可以完全控制此评估的复杂性。但是，大多数在线可用的代码都有以下限制：
表面裂缝检测是监测混凝土结构健康的一项重要任务。如果裂纹发展并继续扩展，它们会减少有效承载表面积，并且随着时间的推移会导致结构失效。裂纹检测的人工过程费时费力，且受检验人员主观判断的影响。在高层建筑和桥梁的情况下，手动检查也可能难以执行。在这篇文章中，我们使用深度学习来构建一个简单但非常准确的裂缝检测模型。此外，我们在现实世界的数据上测试了模型，发现该模型在检测混凝土和非混凝土结构示例道路中的表面裂缝方面是准确的。该代码在Github上的链接上开源。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
对于PyTorch开发者来说，Google Colab上的TPU资源不能用，恐怕是最遗憾的事情了。Google的云计算资源眼看着不能用，转TensorFlow又是不可能的。
原标题 | CONTRIBUTE Detection of Surface Cracks in Concrete Structures using Deep Learning
随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现，人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
多发性硬化症 (MS) 是一种使人衰弱、无法治愈和发展的中枢神经系统疾病，对个人的生活质量产生负面影响。据估计，每五分钟就有一个人被诊断出患有 MS，到 2020 年将达到 280 万例，并且 MS 在女性中的患病率是男性的 2 到 4 倍。磁共振成像（MRI）在疾病诊断和随访中起着至关重要的作用。但是，人工注释成本高、耗时且容易出错。基于机器学习的自动方法可以在跟踪 MS 病变时引入客观性，并提高效率。但是，用于机器学习方法训练图像的可用性是有限的。没有完全描述病理学的异质性的公开可用数据集。此外，MRI 扫描仪供应商、配置、成像软件和医务人员的变化导致成像过程的显著变化。在从多个医疗中心收集图像时这些差异会加剧，这表示了基于 ML 的 MS 检测模型的显著分布偏差，从而降低了自动化模型在真实情况下的适用性和稳健性。开发稳健的 MS 病变分割模型对于提高越来越多的 MS 患者可获得的医疗护理的质量和吞吐量是必要的。降低自动化模型在现实条件下的适用性和稳健性。开发稳健的 MS 病变分割模型是非常必要的，这给越来越多的多发性硬化症患者提高了医疗服务的质量。
腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
还记的吴恩达在斯坦福最新的深度学习课程么？那是继deeplearning.ai深度学习专项课程之后吴恩达的又一神作。
AI 科技评论按：用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法，它可以更好地复制填充区域，它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解：线条优先，颜色次之。对应的论文在 arxiv 上可以查看：https://arxiv.org/abs/1901.00212。
对于那些之前可能没有使用过 Transformer 模型（例如 BERT 是什么）的人，这个过程看起来有点像这样：
我们将得到 torch 、 torch.nn （ nn 代表神经网络，这个包包含在 PyTorch 中创建神经网络的构建块）和 matplotlib 。
监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时，过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
今天将分享Covid-19感染百分比估计完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
https://github.com/open-mmlab/mmdetection
0. 前言目标：走马观花，两天时间浏览Detectron2源码，稍微记录一下。 与 TensorFlow Object Detection API、mmdetection 一样，Detectron2 也是通过配置文件来设置各种参数，所有的相关内容都像搭积木一样一点一点拼凑起来。我自己感觉，一般所有代码都可以分为三个部分，所以看Detectron2的源码也分为以下三个部分。 数据处理：包括数据读取、数据增强以及其他数据预处理。模型构建：没啥好说的。模型训练、预测、评估：包括模型存取、优化器、学习率、损失函数、
深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来
使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库，它可以提供非常好的结果，但是对于试图了解幕后实际情况的人来说，它可能有点抽象。因此在本文中，介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目，于 2016 年底推出、2017年开源。近日，快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
项目链接：https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注，有的人表示不敢相信，也有人哭晕在 Colab。
今天将分享腹部多器官分割实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。
为了保证较高的精度，大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算，常见的是32位浮点型和64位浮点型，即float32和double64。然而推理没有反向传播，网络中存在很多不重要的参数，或者并不需要太细的精度来表示它们。
图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱来的导向能力，因此非常适合机器学习模型。尽管如此，图结构却非常复杂，难以进行大规模扩展应用。也因此，现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。
典型的度量学习论文会提出一个新的损失函数或训练过程，然后在一些数据集上显示结果，如 CUB200、Stanford Cars 和 Stanford Online 产品。每隔几个月，我们都会看到准确度有所提高。
动态链接和静态链接是两种不同的链接方式，它们之间的主要区别在于代码的加载时间和内存使用方式。
近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。
本文从单棵决策树讲起，然后逐步解释了随机森林的工作原理，并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
本章介绍了本书的两个主要主题：深度学习和 PyTorch。 在这里，您将能够探索深度学习的一些最受欢迎的应用，了解什么是 PyTorch，并使用 PyTorch 构建单层网络，这将是您将学习应用于现实生活的数据问题的起点。 在本章结束时，您将能够使用 PyTorch 的语法来构建神经网络，这在后续章节中将是必不可少的。
之前写过一篇文章，可能有些地方现在又有了新的思路或者感受，或者说之前没有突出重点。
在这一过程中，会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型，如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。
定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)！
用于处理数据样本的代码可能很快就会变得混乱且难以维护。理想情况下，为了获得更好的可读性和模块化，我们希望处理数据集的代码与模型训练代码分离。
近期的一份调查报告显示：PyTorch 已经力压 TensorFlow 成为各大顶会的主流深度学习框架。想发论文，不学 PyTorch 怎么行？那么，入门 PyTorch 深度学习需要多久？PyTorch 的一份官方教程表示：只需要 60 分钟。
Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。
GitHub 仓库地址：https://github.com/yanqiangmiffy/amp-pytorch
首先，它把研究代码与工程代码相分离，还将PyTorch代码结构化，更加直观的展现数据操作过程。
- TIPS：用迅雷下载速度起飞哦！！！（之前我只下载了训练集，在这里补下测试集）
YOLOv5发布至今，已经迭代多个版本，是唯一基于pytorch框架的YOLO系列的模型框。简单易用，特别适合自定义目标检测与对象检测。只要用了Pytorch版本YOLOv5框架，可以毫不夸张的说两个小时就可以学会目标检测。
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比，因为二者都很容易上手，初学者能够轻松掌握。
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