如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
本文将介绍如何在 PyTorch 中构建一个简单的卷积神经网络,并训练它使用 MNIST 数据集识别手写数字,这将可以被看做是图像识别的 “Hello, World!”;
因此,Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在,对于卷积网络中的第一层,的数量in_channels将为3(RGB),并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是,并且stride通常使用为1。
随着深度学习的飞速发展,模型越来越臃肿先进,运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上,毕竟,你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种,例如,分布式训练和混合精度训练。
这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。代码:https://github.com/missinglinkai/common-nn-mistakes
在我们训练模型时,会经常使用一些小技巧,包括:模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。这些在我们训练网络的过程中会经常遇到。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3,其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是:
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的保存和加载模型。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。
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。
深度学习系统缺乏可解释性对建立人类信任构成了重大挑战。这些模型的复杂性使人类几乎不可能理解其决策背后的根本原因。
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松,当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后,该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数,移动的准确度提高到 82%(这一移动非常重要,任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点!)。很兴奋,我开始调整其
model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。
这里是Hamid,我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论,讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先,为什么需要分布式推理呢?简单来说,大部分这些模型无法适应单个GPU。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间,在这些巨头的加持下,深度学习框架格局发生了极大改变:新框架横空出世,旧的框架也逐渐退出历史舞台,而框架与框架之间的联系也更加紧密,生态更为开放。
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 。
作者:Stanislav Belyasov 翻译:陈之炎校对:赵茹萱 本文约4000字,建议阅读8分钟本文给出了高效使用内存的关键概念,它适用于多种艰巨的任务。 在训练模型过程中,细数那些完胜“CUDA 内存出错..”报错的提高内存效率技术。 提问:模型大小超过GPU 容量怎么办? 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。 预备知识:假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理,这对理解本文内容至关重要。文中使用PyTorch作为框架。 开始吧! 当试图使用大型模
One of thelargest challenges when starting our company was learning how to use deeplearning models in production grade software. Whilst we had solved thechallenge of proving our models were capable of solving the problem withcontrolled environment (and nice datasets), building a pipeline and testingsuite was difficult and we’d like to share what we’ve learnt.
原标题:CNN Training With Code Example - Neural Network Programming Course
在过去的几年里,有不少讲深度学习的书籍。今天给小伙伴们推荐8本关于AI和机器学习的经典书籍,大部分都有完整版PDF下载。
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。
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
每个人都可以轻松地将数据放入任何模型机器学习或深度学习框架中。但是遵循最佳实践技巧可能有助于提升工作效率。以下是常见的一些方法。
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
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。
生成对抗网络(GAN)是深度学习的一种创新架构,由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。其基本思想是通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator),相互竞争来学习数据分布。
Facebook F8 大会主要面向围绕该网站开发产品和服务的开发人员及企业家,大会通常包括主题演讲以及 Facebook 新产品、新工具的发布。其名称源自 Facebook 的 8 小时黑客马拉松竞赛。
PyTorch 开发者在实现的同时,发布了一篇论文:[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口(API)模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算,从而加速计算密集型任务。在这一节中,我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程,重点关注其关键的技术更新和里程碑。
欢迎来到本书的第一部分。在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
MNIST可以说是机器学习入门的hello word了!导师一般第一个就让你研究MNIST,研究透了,也算基本入门了。好的,今天就来扯一扯学一学。
早在三月份,就开放了实施“具有池化或跨越层的CNN的快速密集特征提取”,虽然未广为人知,但2017年BMVC发表的论文提供了一种高效优雅的解决方案,可以避免在使用时避免计算冗余基于补丁的卷积神经网络。因此在这篇文章中,将解释该模型的工作原理,并展示如何在实际应用程序中使用它。
PT-BERT 项目地址:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
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 (
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。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。
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」。
线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系,而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分,其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架,它允许通过动态神经网络(例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络)进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务,同时还拥有许多更简洁的特性。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包,和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能,还包含一系列工具,可将文本字符串转换为句子和单词列表,生成单词的基本形式、词性和形态特征,以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
来源 | The Gradient 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)
在芯片性能提升有限的今天,分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本( v1.5)的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代,当剖析深度神经网络时,必须了解 CPU、GPU,甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
在本文中,我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码,这些技巧是我个人发现的,用于改进我的深度学习模型的训练。
Lyft 的使命是用世界上最好的交通工具改善人们的生活。我们相信,在未来,无人驾驶汽车将使交通更加安全,人人都更加方便。这就是为什么 Lyft 的无人驾驶部门 Level 5正在为 Lyft 网络开发一个完整的无人驾驶自治系统,给乘客提供这种技术的便利。然而,这是一项极其复杂的任务。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时,数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor,它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数,帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
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