在log_file_list中自定义日志文件，不超过 len(color_list)。 日志文件名应排除.txt。...3.日志记录 TextGAN-PyTorch使用Python中的logging(日志记录)模块来记录正在运行的进程，如生成器的丢失和度量标准分数。...如果你认为当前的训练已经足够，可以非常方便地提前停止训练。 5.自动选择GPU 在config.py中，程序会自动选择nvidia-smi中GPU-Util最少的GPU设备。 默认情况下启用此功能。...如果要手动选择GPU设备，请取消注释run_[run_model].py中的--device args并使用命令指定GPU设备。...TODO 添加实验结果 修复LeakGAN模型中的错误 在instrutor/real_data中添加SeqGAN和LeakGAN的instructors
在此示例中，我们将展示如何在 宝可梦 数据集上微调 Stable Diffusion 以创建对应的txt2img模型，该模型根据任何文本提示制作自定义 宝可梦。...我们创建了一个运行此微调示例的基本 yaml 配置文件。...对于validation，我们不使用“真实”数据集，而仅使用一些文本提示来评估我们的模型表现如何以及何时停止训练，我们希望训练足够多以获得良好的输出，但我们不想要它忘记原始模型中的所有“常识”。...--gpus 0,1- 使用这些 GPU--scale_lr False- 按原样使用配置中的学习率--num_nodes 1- 在单台机器上运行（可能有多个 GPU）--check_val_every_n_epoch...如果您只想快速的了解，并nodebook中从头到尾运行此示例，请查看此处。
最后，还会介绍“标签”的问题，并了解 fast.ai 所提供的功能，如可以轻松将标签添加到图像中。...Planet 数据集的一个重要特征是，它是一个多标签数据集。也就是说，每个Planet 图像可包含多个标签，而之前看过的数据集，每个图像只有一个标签。此外，可能还需要对多标签数据集进行修改。 ?...在学习 NLP 的过程中，我们将通过覆盖表格数据（如电子表格和数据库表格）以及协作过滤（推荐系统）来完成使用的编码器深度学习的实际应用。...课前须知： 1、Google Cloud 和微软 Azure 作为赞助方，已将课程所需的全部功能集成到基于 GPU 的平台上，并且提供“一键式”平台服务，如 Crestle 和Gradient 服务。...6、课程笔记本提供了新的交互式 GUI，用于使用模型查找和修复错误标记或错误收集的图像。 7、（强烈）建议学院参加该课程的在线社区。
如何在 Keras 中利用权重衰减减少神经网络的过拟合 如何在 Keras 中利用权重约束减少过拟合 如何在 Keras 中利用丢弃正则化减少过拟合 适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响...混合专家集成的温和介绍 如何用 Python 开发多输出回归模型 多模型机器学习入门 Python 中的多元自适应回归样条（MARS） 多类分类的一对一和一对剩余 如何在机器学习中使用折外预测 如何用...Keras 中实现 GAN Hacks 来训练稳定模型 如何编写 GAN 训练算法和损失函数 如何从头开发一个条件 GAN（CGAN） 如何在 Keras 从零开始开发 1D 生成对抗网络 如何开发...使用 Weka 加快应用机器学习的进度 如何在 Weka 中更好地理解你的机器学习数据 我开始机器学习时犯的最大错误，以及如何避免 如何在 Weka 中逐步完成二分类项目 案例研究：预测五年内糖尿病的发作...、装袋和混合集成 如何在 Weka 中加载 CSV 机器学习数据 使用关联规则学习的菜篮子分析 如何在 Weka 完成多类分类项目 如何在 Weka 中规范和标准化你的机器学习数据 如何在 Weka 中用机器学习数据执行特征选择
使用此 API，您只需改动较少代码就能基于现有模型和训练代码来实现单机多卡，多机多卡等情况的分布式训练。 tf.distribute.Strategy 旨在实现以下目标： 覆盖不同维度的用户用例。...GPU 训练相比，多工作进程训练的一个主要差异是多工作进程的设置。...在自定义训练循环中使用 如您所见，在 Keras model.fit 中使用 tf.distribute.Strategy 只需改动几行代码。...如果您需要更多使用 Estimator 或 Keras 时的灵活性和对训练循环的控制权，您可以编写自定义训练循环。例如，在使用 GAN 时，您可能会希望每轮使用不同数量的生成器或判别器步骤。...在多工作进程训练中，通常会有一个工作进程除了要完成常规工作进程的工作之外，还要承担更多责任，如保存检查点和为 TensorBoard 编写摘要文件。
你需要使用 Nvidia GPU 才能完成此课程，并且此视频将演示如何在一个名为 Paperspace 的系统上设置 GPU 服务器。请注意，自该视频创建以来，设置步骤已经简化。...同样，先扔你课程链接：http://course.fast.ai/part2.html 本课程有很多新材料，包括 NLP 分类中的最新技术成果（比已知方法的性能提升了 20％），并演示了如何在 Imagenet...；运行和解释 ablation 研究；最先进的 NLP 分类；多模式学习；多任务学习；神经翻译；定制化资源架构；GAN，WGAN 和 CycleGAN；数据伦理；超分辨率；用 u-net 进行图像分割....本课的主题是对象检测，这意味着要让模型对图像中的每个关键对象周围绘制一个框（box），并正确标记每个对象。 ▌第 9 讲：SSD 在本课中，我们将学习多对象检测。...▌第 13 讲：图像增强 我们将介绍 CycleGAN，它是 GAN 中的一个突破性想法，即使我们没有直接（配对）的训练数据，也可以生成图像。
如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到： 如何在Colab上创建您的第一个Jupyter笔记本并使用免费的GPU。 如何在Colab上上传和使用自定义数据集。...然后选择您的运行时间类型，从硬件加速器下拉菜单中选择GPU并保存您的设置，如下图所示： ? 3. 将您的自定义数据集上传到Colab 您已将笔记本设置为在GPU上运行。...使用GPU进行训练 一次迭代大约需要1秒钟，贼快！验证集的最大精度高于98％。还不错，对吧？现在，让我们暂停一下。让我们比较使用和不使用GPU的训练速度（如果需要，可以跳过此比较并跳转到测试部分）。...提示：使用正规化技术，如Dropout，L2，BatchNormalization。 步骤e....您还学习了如何在前景分割域中微调Keras预训练模型，您可能会发现它在您未来的研究中很有趣。 如果您喜欢这篇文章，请随时分享或鼓掌。祝愉快！??
下标用'_'. 20、在matlab中输入希腊字母及特殊字符，采用'\+字母或字符读音'，如: α \alpha. 21、成对符如括号、引号等的自动补全，matlab脚本编辑器本身不带成对符自动补全的自动补全功能...如手心输入法，打开“设置”，在“按键”下找到“智能符号设置”,勾选自动补全成对符，在编辑脚本打开此输入法即可。...23、对于安装了支持GPU计算的计算机，可以通过gpuArray来快速使用GPU进行计算。...29、关于matlab中矩阵大小的计算函数，length函数计算矩阵最大维的大小；size函数计算各维的大小；numel函数计算矩阵中元素的总个数，如numel(A(:))。...30、程序调试神器命令 —— dbstop if error，添加此命令到程序中，程序运行中如果遇到错误将自动停止在错误处，对快速查找程序错误非常有帮助。
这可以通过创建自定义异常类MalicousUserException来完成，该类在实例化时返回一条错误消息： class MaliciousUserException implements Exception...您将收到一封电子邮件，通知您有关此更新。 现在，您准备创建一个 GPU 实例。 创建一个 GPU 实例 下一步是创建 GPU 实例。...然后，后续层中的 GAN 将更多细节添加到图像中，以生成图像的真实感版本，如描述中所述。...建议在具有图形处理器（GPU）的基于云的虚拟机中执行此训练。...查看“输出”窗格中的输出。 输出中列出了所有错误或缺少库。
在这篇文章中，谷歌大脑团队的 Augustus Odena 就针对 GAN 的七大开放性问题作出了介绍。 问题 1：如何在 GAN 和其它生成模型之间进行挑选？ 问题 2：GAN 能建模哪些分布？...如何在 GAN 和其它生成模型之间进行挑选 除了 GAN，另外两种生成模型现在也很流行：流模型和自回归模型。粗略来说，流模型将一堆可逆变换应用于先验样本，以计算观测值的精确对数似然性。...相比之下，自回归 GAN 是在相似的面部数据集上用 8 个 GPU 花 4 天训练的，以生成 1024x1024 的图像，它使用了 4600 万参数。...流模型大概需要 17 倍多的 GPU 天数和 4 倍多的参数来生成像素少 16 倍的图像。 为什么流模型效率更低？有两个可能的原因：首先，最大似然训练可能比对抗训练的计算难度更大。...众所周知，对抗样本是图像分类任务需要克服的一大难题：人类难以察觉的干扰可以导致分类器给出错误的输出。我们还知道，有些分类问题通常可以有效学习，但鲁棒地学习却极其困难。
我们将在下文中详细介绍一个开源示例，该示例演示如何在 TPU 上通过 ImageNet 训练图像生成 GAN。此外，您还可以在 Colab 的 TPU 教程中免费运行 TF-GAN。...TPU 与 GPU 的版本性能相同，但训练速度提高了 12 倍。...左图：真实图像中图：生成图像 (GPU) 右图：生成图像 (TPU) ? ? 左图：将 Frechet Inception Distance 和 Inception Score 用作训练步骤的函数。...此外，全景拼接等计算摄影应用也需要借助此技术将不同的图像平滑地缝合到一起。Google 研究工程师最近开发了一个新算法，并使用 TPU 对其加以训练。...一些切片的属性有所变化（例如平均背景色），但“图像中的细胞数量”等属性未发生变化。
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？...请记住，在前面的图像示例中，我们使用了变换将所有图像的大小调整为224，因此我们没有遇到这个错误。 那么，如何遍历此数据集，以使每个批次具有相同长度的序列，但不同批次可能具有不同的序列长度？...我们可以collate_fn在DataLoader中使用 参数，该参数使我们可以定义如何在特定批次中堆叠序列。...如图所示，此损失函数用于多类分类，并且基于文档： 输入的期望值必须为（batch_sizex Num_Classes）—这是我们创建的神经网络的预测。...自定义损失功能 定义自定义损失函数仍然是小菜一碟，只要您在损失函数中使用张量运算就可以了。例如，这是 customMseLoss ? 您可以像以前一样使用此自定义损失。
要停止nvidia-smi的刷新，可以按下Ctrl+C组合键退出终端即可。总结使用nvidia-smi命令可以方便地实时查看GPU的状态和显存使用情况，避免出现显存溢出导致的程序错误。...下面是一个示例代码片段，展示如何在Python脚本中使用nvidia-smi实时刷新GPU显存信息：pythonCopy codeimport osimport timedef monitor_gpu_memory...: os.system(cmd) # 调用nvidia-smi命令获取当前GPU显存使用情况 time.sleep(interval) # 间隔一定时间后再次获取# 在训练过程中调用此函数...此外，这段示例代码仅演示了显存的监控，你还可以进一步在训练过程中结合其他指标，如GPU利用率、温度等来完善监控功能，以更好地掌握GPU的状态。...它提供了一些实用的功能，如查看GPU的温度、显存使用情况、电源消耗情况等，可以帮助用户了解GPU的状态以及优化GPU的使用。
2.1.1 生成器 生成器负责从一定的随机分布（如正态分布）中抽取随机噪声，并通过一系列的神经网络层将其映射到数据空间。其目标是生成与真实数据分布非常相似的样本，从而迷惑判别器。...2.2.1 损失函数 损失函数是GAN训练的核心，用于衡量生成器和判别器的表现。 生成器损失 生成器的目标是最大化判别器对其生成样本的错误分类概率。...正则化和稳定化 正则化：如L1、L2正则化防止过拟合。 Gradient Penalty：例如WGAN-GP中，增加训练稳定性。 特殊架构设计 PatchGAN：局部感受域的判别器。...分布式训练 数据并行：在多个GPU上并行处理数据。 模型并行：将模型分布在多个GPU上。 小结 GAN的训练是一项复杂和微妙的任务，涉及许多不同的组件和阶段。...技术挑战与前景 训练稳定性：GAN训练可能不稳定，需要深入理解和恰当选择稳定化技术。 评估标准：缺乏统一的评估标准仍是一个挑战。 多样性与真实性的平衡：如何在保持生成样本多样性的同时确保其真实性。
在 GAN 训练损失下，没有明确禁止在训练数据点上放置零质量，但是如果发生器执行此操作，那么足够强大的鉴别器就能做得更好，而不仅仅是巧合。这看起来似乎 GAN 是在实践中学习低分布。...特别是在部分标准图像数据集上训练 GAN，如 MNIST，CIFAR-10，STL-10，CelebA和Imagenet。而大家也在讨论哪些数据集是最容易建模的？...合成数据集可以结合其他特征，如连通性或平滑性，进行参数化，从而允许系统性的研究。这样的数据集也可用于研究其他类型的生成模型。...例如，获取有关应用给定单峰数据分布的 GAN 的结果，了解当数据分布变为多峰时会发生什么。 3、除了图像合成，我们还能在哪些任务中应用 GAN？...这便引出了第三个问题：如何在非图像数据处理上同样使 GAN 的表现良好？将 GAN 扩展到其他域是否需要新的训练技巧，还是只需要为每个域提供更好的隐式先验？
解读 | 通过拳击学习生成对抗网络（GAN）的基本原理 干货 | 直观理解GAN背后的原理：以人脸图像生成为例 教程 | 从基本概念到实现，全卷积网络实现更简洁的图像识别 资源 | 初学者指南：神经网络在自然语言处理中的应用...教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法 2....TensorFlow 教程 | PyTorch内部机制解析：如何通过PyTorch实现Tensor 贾扬清撰文详解Caffe2：从强大的新能力到入门上手教程 教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型...云端 教程 | 新手指南：如何在AWS GPU上运行Jupyter noterbook？...一文教你如何挑选深度学习GPU 吃喝玩乐撸撸猫 教程 | 你来手绘涂鸦，人工智能生成「猫片」：edges2cats图像转换详解 教程 | 萌物生成器：如何使用四种GAN制造猫图 学界 | 宅男的福音
2.GAN：不要怕，就要GAN ? 最近的一项元研究（meta-study）发现在GAN相关研究论文的报告指标上存在系统性错误。...尽管如此，不可否认的是，GAN继续发挥着它的独到之处，特别是当涉及到图像空间的应用时（例如，渐进式GAN，pix2pix中的条件GANS或CycleGans）。...亚马逊已经呈现在他们的AWS，大创新，如他们最近的表现Sagemaker构建和部署ML车型。...另外值得一提的是，更小的玩家也纷纷涌入.Nvidia最近推出了他们的GPU云，这是训练深度学习模式的另一个有趣的选择。所有的这些战斗无疑在未来都将大力推动工业升级。...最后，我最近阅读了关于Libratus如何在单挑无限扑克（这是IJCAI早期论文的一个版本）上击败专家的科学论文。
Lightning 提供了一种为复杂模型交互设计的用户体验，同时抽象化了工程中许多零散的细节，如多 GPU 和多 TPU 训练、提前停止、日志记录等… 像 PyTorch 这样的框架出现的时间，正是人工智能主要关注网络架构的阶段...但是，一旦模型开始交互，像 GAN， BERT 或者是自动编码器，范式就被打破，很快就失去了极好的灵活性，很难按照项目规模进行维护。...更新后的 API 提供了一种内置方法，可针对每个步骤跨多个 GPU（进程）计算指标，同时存储统计信息。...GAN、强化学习或者是带有多个优化器或内部循环的某些研究，用户可以关闭自动优化，并完全由自己控制训练循环。...此外，用户可以自定义检查点行为，以监控任意数量的训练或验证步骤。
CGBN（Cross GPU Batch Normalization） MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector 这篇文章提出了多卡BN的实现思路，使得检测模型能够以较大的...之前的工作中，两阶段模型常常仅在一块GPU上处理1-2张图片，生成数百个RoI Proposal供RCNN子网络训练。这样带来的问题是每次更新只学习了较少语义场景的信息，不利于优化的稳定收敛。...加上检测中常常需要较大分辨率的图片，而GPU内存限制了单卡上的图片个数，提高batch size就意味着BN要在多卡（Cross-GPU）上进行。...BN操作需要对每个batch计算均值和方差来进行标准化，对于多卡，具体做法是，单卡独立计算均值，聚合（类似Map-Reduce中的Reduce）算均值，再将均值下发到每个卡，算差，再聚合起来，计算batch...在工业界还有更多的问题，比如如何做到单模型满足各种不同场景的需求，如何解决标注中的噪声和错误干扰，如何针对具体业务类型（如人脸）设计特定的网络，如何在廉价的硬件设备上做更高性能的检测，如何利用优化的软件库
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