在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的,而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类:标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
三元组损失(Triplet loss)函数是当前应用较为广泛的一种损失函数,最早由Google研究团队在论文《FaceNet:A Unified Embedding for Face Recognition》所提出,Triplet loss的优势在于细节区分,即当两个输入相似时,Triplet loss能够更好地对细节进行建模,相当于加入了两个输入差异性差异的度量,学习到输入的更好表示。
之前一篇我们使用paddle paddle实现了alexnet, 今天我们来对alexnet进行可视化,具体看下每个卷积层的卷积到底是个什么样的,以加深对深度卷积网络的理解。这次我们使用pytorch实现的alexnet实现作为网络,使用pretrain的权重是pytorch官方提供的。
原标题:CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session
torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能。
深度残差网络(Deep Residual Networks,简称ResNet)自从2015年首次提出以来,就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制,ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络,从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构,解决了传统深度神经网络中的梯度消失问题,并实现了高效、可扩展的深层模型。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
风格迁移是一个很有意思的任务,通过风格迁移可以使一张图片保持本身内容大致不变的情况下呈现出另外一张图片的风格。本文会介绍以下三种风格迁移方式以及对应的代码实现:
PyTorch框架中torchvision模块下有:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms这3个子包。 关于详情请参考官网: http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。 具体代码可以参考github: https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用 RPC 来完成分布式管道并行。
随着深度学习快速发展,同时伴随着模型参数的爆炸式增长,对显卡的显存容量提出了越来越高的要求,如何在单卡小容量显卡上面训练模型是一直以来大家关心的问题。
随着互联网和社交媒体的飞速发展,我们每天都会接触到大量的非结构化数据,如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息,但也提出了一个重要问题:如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识?这就是信息抽取(Information Extraction, IE) 的任务。
图像分类,作为计算机视觉的一个基础而关键的领域,其历史可以追溯到20世纪60年代。早期,图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术,如边缘检测和颜色分析。这些方法依赖于手工提取的特征和线性分类器,如支持向量机(SVM)和决策树。这一时期,虽然技术相对原始,但为后来的发展奠定了基础。
【导读】图像识别是深度学习取得重要成功的领域,特别是卷积神经网络在图像识别和图像分类中取得了超过人类的好成绩。本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本结构,对卷积神经网络中的重要部分进行详细讲解,如卷积、非线性函数ReLU、Max-Pooling、全连接等。另外,本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用,列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。总的来讲,这篇文章偏重概念理解和动手实现,相信对您的入门会有帮
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
在深度学习中,注意力机制(Attention Mechanism)被广泛应用于各种任务,如自然语言处理、计算机视觉等。PyTorch作为一个流行的深度学习框架,提供了丰富的工具和库,方便我们实现和使用注意力模型。在本篇技术博客中,我们将介绍PyTorch中的注意力机制及其使用方法。
人工神经网络有许多流行的变体,可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种,主要用于无监督学习问题。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度,也包括这个词本身。 对于 sel
很早就想学习深度学习了,因为平时都是自学,业余时间也有限,看过几个pyTorch的入门,都是一些碎片化的东西,始终串不起来。最近也是正好赶的疫情,出差少了,也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好,整个教程看下来后,确实是深入浅出,感觉就是宛然打通自己任督二脉,算是入门了。
来源:DeepHub Imba 本文约2500字,建议阅读5分钟 本文我们介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。 在机器学习中,我们通常致力于针对单个任务,也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功,从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。 MTL最著名的例子可能是特斯拉的自动驾驶系统。在自动驾驶中需要同时处理大量任务,如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等,你可能认为需要10个以上的深度学习模型,但事实并非如此。 Hydra
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。
ChatGPT的横空出世让人工智能成功地吸引了大量的注意力,变成了整个2023年科技圈的最热话题。笔者从事的客户服务管理的工作,日常的工作中也需要处理一些技术相关问题,以此为契机,阅读了一些机器学习和深度学习的文章和书籍,希望可以更好的认识和理解深度学习和人工智能,实践是学习的最好手段,于是尝试学习并自己搭建一个深度学习的神经网络去实现简单的图像分类识别功能。这个过程相当于程序员在学习一门语言时写下的第一行“\underline{Hello World}” ,虽然过程很简单,却是入门的必经之路。
什么是图像分割问题呢?简单的来讲就是给一张图像,检测是用框出框出物体,而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑,给出一张图像 I,这个问题就是求一个函数,从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图,左边是给出图像,可以看到人和摩托车,右边是分割结果。
Torch 是纽约大学的一个机器学习开源框架,几年前在学术界非常流行,包括 Lecun等大佬都在使用。但是由于使用的是一种绝大部分人绝对没有听过的 Lua 语言,导致很多人都被吓退。后来随着 Python 的生态越来越完善,Facebook 人工智能研究院推出了Pytorch并开源。Pytorch不是简单的封装 Torch并提供Python接口,而是对Tensor以上的所有代码进行了重构,同TensorFlow一样,增加了自动求导。
嗨, 大家好, 我是 徐小夕。最近在 github 上发现一款非常有意思的框架—— js-pytorch。它可以让前端轻松使用 javascript 来运行深度学习框架。作为一名资深前端技术玩家, 今天就和大家分享一下这款框架。
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。
Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域,从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。
我们先回忆一下目前的前向图,replicate 调用了Broadcast.forward,同时往其context 存储了input_device和num_inputs。
这是重新构建了的Unet语义分割网络,主要是文件框架上的构建,还有代码的实现,和之前的语义分割网络相比,更加完整也更清晰一些。建议还是学习这个版本的Unet。
传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。
深度学习是机器学习的一个分支,主要通过多层神经网络进行数据特征的自动提取和建模。本文将通过PyTorch这个深度学习框架,从理论到实战,详细介绍深度学习的基本概念、模型构建、训练和评估的过程。我会包含实例和代码,以帮助理解。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点,包括使用如何处理Out of Vocabulary words,如何解决变长序列的训练问题,举出了具体实例。
多模态融合(Multimodal Fusion)是指结合来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据,以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息特征,通过融合这些多模态信息,可以获得更全面和准确的理解。这种融合过程可以发生在数据层、特征层和决策层:
对于图神经网络来说,最常见和被广泛使用的任务之一就是节点分类。 图数据中的训练、验证和测试集中的每个节点都具有从一组预定义的类别中分配的一个类别,即正确的标注。 节点回归任务也类似,训练、验证和测试集中的每个节点都被标注了一个正确的数字。
在 PyTorch DataParallel 训练过程中,其会在多个GPU之上复制模型副本,然后才开始训练。笔者在分析过程中,发现如果不把一些GPU相关基础知识整理出来,很难理解DataParallel的这个复制模型的过程,遂有此文。
PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision。
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识,自动平衡机制和切分数据等,本文我们结合论文内容来看看如何实现流水线依赖,核心就是如何建立这些小批次之间的跨设备依赖关系。
我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿!
GPipe是一个基于 Lingvo (Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架)开发的,支持超大规模模型的神经网络训练并行库,本文介绍其重计算功能,同时可以和其他实现一起印证。
在深度学习中,卷积的目的是从输入中提取有用的特征。在图像处理中,卷积滤波器的选择范围非常广,每种类型的滤波器(比如Sobel算子、Canny算子等)都有助于从输入图像中提取不同的方面或者特征,比如水平、垂直、边缘或对角线等特征。
torch.nn模块中最重要的类是Module,它是所有神经网络模型的基类。开发者可以通过继承Module类来构建自定义的神经网络模型。Module类提供了许多有用的方法,例如forward方法用于定义模型的前向传播,parameters方法用于获取模型的参数等。
不知道你是否发现了,CNN的结构创新在这两年已经变得相对很少了,同时要做出有影响力并且Solid的工作也变得越来越难,最近CNN结构方面的创新主要包含两个方面:
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用分布式 RPC 框架实现参数服务器。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
在本节中,您将在自然语言处理(NLP)的背景下了解 PyTorch 1.x 的基本概念。 您还将学习如何在计算机上安装 PyTorch 1.x,以及如何使用 CUDA 加快处理速度。
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