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。
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。
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。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
来源:极市平台本文约9600字,建议阅读10+分钟本文作者与你分享使用Pytorch-Lightning心得。 写在前面 Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,
本文介绍了一个基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统DFace。DFace可以用于人脸识别、活体检测、姿态估计等多个任务。该系统采用了PyTorch框架,并利用CUDA技术实现GPU加速。在实验中,作者使用WIDER FACE和CelebA数据集进行训练,验证和测试。最终实现了在准确率和实时性上的良好表现。
我制作了一个 csv 文件,其中包含我在 Medium.com 网站上使用 Parsehub 抓取的各种标签中最好的数据科学文章。csv 文件包含有关文章标题、使用的标签、作者、点在人数、回复数量等信息。该数据集可在 Kaggle 上获得,称为 Medium-Search-Dataset。
对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比,展示了其简单,干净,灵活的优点,相信你会喜欢的。
【GiantPandaCV导语】Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow),为了让用户能够脱离PyTorch一些繁琐的细节,专注于核心代码的构建,提供了许多实用工具,可以让实验更加高效。本文将介绍安装方法、设计逻辑、转化的例子等内容。
好多天没有更新原创文章了,国庆前的一段时间确实比较忙,整个九月在参加各种面试,另外还有公司的项目,还有自己的毕设,另外还需要准备参加一些活动和讲座,时间排的很紧,不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了,所以国庆我也没打算再干太多事情,就准备在家休养生息。
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架,适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。
长短时记忆网络(LSTM)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。LSTMs除了学习长序列外,还可以学习一次多步预测,这对于时间序列的预测非常有用。LSTMs的一个困难在于,它们可能难以配置,而且需要大量的准备工作才能获得适合学习的格式的数据。
Source Text: 《在夏天冬眠》是容祖儿演唱的一首歌曲,收录于专辑《独照》中
该文章介绍了如何使用神经张量网络处理自然语言数据,包括文本分类、情感分析等任务。文章还探讨了如何通过多关系数据集训练神经张量网络,并给出了一个知识库应用案例。
Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集,CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集(http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成,其中每张图片的大小为32X32,每个类别分别6000张。
作者 | Eric Hofesmann 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文最初发表于 Towards Data Science 博客,经原作者 Eric Hofesmann 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。 最近几年,开源工具在满足端到端平台的许多需求方面取得了很大进步。从模型架构开发到数据集管护(Dataset curation),再到模型训练和部署,它们都可以扮演一个不可思议的角色。有了充分的挖掘,你就能发现一个开源的工具,可以支持大量的数据和模型生命周期。工具间的紧密集成是实现近乎
https://pakillo.github.io/BayesianNetworks/
近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
选自Medium 作者:Florian Ernst 机器之心编译 编辑:小舟、陈萍 用了 Lightning 训练速度反而更慢,你遇到过这种情况吗? PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具,它可以抽出代码中复杂重复的部分,使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。然而近日一位名为 Florian Ernst 的博主却发现 PyTorch Lightning 存在一个 bug——让原本应该加速的训练变得更慢了。 本文作者 Florian Ernst Ernst 撰写博客详
Lag-Llama 是由 LLaMA 团队开发的时间序列基础模型,于2023年发布后迅速受到人工智能界的关注。这些预训练的模型经过大量时间序列数据的预训练,具备了存储不同频率和长度的时间序列数据的一般数据模式的能力,因此能够识别未见过的数据模式,且无需进行大量的微调。对于大型时间序列基础模型进行进一步微调,可以使它们实现与非基础模型相当的预测能力。
深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型,随着参数数量的增加,我们仍未看到模型达到平稳状态。
GitHub 地址:https://github.com/rasbt/cvpr2023
【导读】机器翻译是自然语言处理的重要组成部分,其目的是使用计算机自动将文本翻译成其他语言的形式。近年来,端到端的神经机器翻译发展迅速,已经成为机器翻译系统的新主流。近日,法国勒芒大学发布了基于pyto
事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。
BERT可能是最流行的NLP迁移学习方法。Huggingface的实现提供了许多不错的功能,并在漂亮的API之后抽象了细节。
这份终极指南从简单到复杂,一步步教你清除模型中所有的GP模型,直到你可以完成的大多数PITA修改,以充分利用你的网络。
随着项目工程的发展,多模块设计和性能优化是在所难免的。本文我将基于一些现实中可能遇到的需求,讲解如何在Apache的Httpd插件体系中实现这些功能。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。
跑代码时,在命令行给python程序传入bool参数,但无法传入False,无论传入True还是False,程序里面都是True。下面是代码:
让我们面对现实吧,你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。
机器之心报道 编辑:陈萍 时隔两年,GPT的Pytorch训练库minGPT迎来更新! 作为人工智能领域「暴力美学」的代表作,GPT 可谓是出尽风头,从诞生之初的 GPT 1.17 亿参数,一路狂飙到 GPT-3 1750 亿参数。随着 GPT-3 的发布,OpenAI 向社区开放了商业 API,鼓励大家使用 GPT-3 尝试更多的实验。然而,API 的使用需要申请,而且你的申请很有可能石沉大海。 为了让资源有限的研究者也能体验一把玩大模型的乐趣,前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 基于
本教程将是本系列教程中比较有趣的一章,对于大型的单细胞测序项目来说,数据整合也是不可或缺的一个步骤。本教程首发于[单细胞最好的中文教程](https://single-cell-tutorial.readthedocs.io/zh/latest/ ),未经授权许可,禁止转载。
如果我们正在构建像 Nutrify 这样的食物图像分类应用程序,我们的自定义数据集可能是食物图像。 如果我们试图建立一个模型来分类网站上基于文本的评论是正面的还是负面的,我们的自定义数据集可能是现有客户评论及其评级的示例。 如果我们试图构建一个声音分类应用程序,我们的自定义数据集可能是声音样本及其样本标签。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/pythia
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库,配合PyTorch Lighting实用更加方便。
Lightning 稳定版本的预编译二进制文件在主要平台可用,需要用 pip 安装:
深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。
探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中,我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。
这篇综述文章,A Survey on Contextual Embeddings[1]提供了有关学习上下文嵌入的方法简要概述,论文中还回顾了其在迁移学习,模型压缩方法和模型分析中的应用。
使用Caffe2搭建卷积神经网络,按照一般卷积网络流程走一遍没有问题,笔者想分享的是关于Caffe2数据载入问题,Caffe2有专用训练格式数据,如lmdb,leveldb,rocksdb这三种格式,在读取时,如果发生这样的错误:
在实战前,我们需要了解三个名词,Epoch、Batch-Size、Iteration 下面针对上面,我展开进行说明
选自Medium 作者:Alex Honchar 机器之心编译 参与:Panda 有时候在学习神经网络教程时,我们通常会看到有的实验似乎理所当然地就选定了某种神经网络架构以及特定的网络层数、激活函数、损失函数等等,却没有解释原因。因为解释起来有点难。是的,深度学习社区选择 ReLU(或更现代的选择 ELU 或 SELU)作为激活函数是「常态」,而且我们基本上也欣然接受,但我们通常并没有思考这是否是正确的。比如在网络的层数和优化器的学习率选择上,我们通常都遵循标准。近日,机器学习开发者兼饶舌歌手 Alex H
Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务,基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。它使用户能够构建模型而不会被所有细节所吓倒,并且可以通过Lightning灵活地进行试验以获得完整的多功能性。
下表表示库中对这些模型的当前支持,它们是否有 Python 分词器(称为“slow”)。由🤗 Tokenizers 库支持的“fast”分词器,它们是否在 Jax(通过 Flax)、PyTorch 和/或 TensorFlow 中有支持。
1、配置要求:要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住,并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入:python build_medicalgraph.py,导入的数据较多,估计需要几个小时。 3、启动问答:python chat_graph.py
对于机器学习中的许多不同问题,我们采取的步骤都是相似的。PyTorch 有许多内置数据集,用于大量机器学习基准测试。除此之外也可以自定义数据集,本问将使用我们自己的披萨、牛排和寿司图像数据集,而不是使用内置的 PyTorch 数据集。具体来说,我们将使用 torchvision.datasets 以及我们自己的自定义 Dataset 类来加载食物图像,然后我们将构建一个 PyTorch 计算机视觉模型,希望对三种物体进行分类。
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一,通过TensorFlow和Keras等深度学习工具,我们可以构建一个简单而强大的人脸识别系统。在这篇博客中,我们将详细介绍如何使用TensorFlow和Keras构建一个人脸识别系统,包括数据准备、模型构建、训练和测试。
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