梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:
tntorch - Tensor Network Learning with PyTorch
范数是一种数学概念,可以将向量或矩阵映射到非负实数上,通常被用来衡量向量或矩阵的大小或距离。在机器学习和数值分析领域中,范数是一种重要的工具,常用于正则化、优化、降维等任务中。
2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。一经发布,这款开源工具包就受到广泛关注和讨论,
启动jupyter notebook,使用新增的pytorch环境新建ipynb文件,为了检查环境配置是否合理,输入import torch以及torch.cuda.is_available() ,若返回TRUE则说明实验环境配置正确,若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功,但实验运行是在CPU进行的,结果如下:
深度学习在最近几年取得了显著的进展,特别是在计算机视觉、自然语言处理和其他人工智能应用领域。尽管如此,当前的深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNNs)还存在一些局限性。例如,它们往往对输入的微小变化高度敏感,而且对于学习复杂的空间层次结构效率不高。正是为了解决这些问题,胶囊网络(Capsule Networks,CapsNets)应运而生。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中,我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
根据官方文档的介绍,此次增加了多个函数和功能,多方面的性能均实现提升。 重大变更 0.3 版本中删掉了 Variable.reinforce() 等随机函数,因为它们的功能有限,并且会影响到性能。设置随机函数的初衷是为了避免采样值的 book-keeping,在实际中,由于各种各样的原因,用户的代码中仍然会包括 book-keeping。他们引入了 torch.distributions 包来代替随机函数。 之前的代码如下: probs = policy_network(state) action = pr
3D数据对于自动驾驶汽车,自动驾驶机器人,虚拟现实和增强现实至关重要。与以像素阵列表示的2D图像不同,它可以表示为多边形网格,体积像素网格,点云等。
PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架,使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch的学习曲线并不是那么陡峭,但在其中实现高效和干净的代码可能会很棘手。在使用它超过2年之后,以下是我最喜欢的PyTorch功能,我希望我一开始学习它就知道。
这就是我们出的新方法:批量核范数最大化(Batch Nuclear-norm Maximization)。
准备好探索3D分割的世界吧!让我们一起完成PointNet的旅程,探索一种理解3D形状的超酷方式。PointNet就像是计算机观察3D物体的智能工具,特别是对于那些在空间中漂浮的点云。与其他方法不同,PointNet直接处理这些点,不需要将它们强行转换成网格或图片。
多加一个括号,结果都是一致的,都是表示二维张量,张量形状都是(4,9),所以二维有两种写法,但再加一层括号,形状就变成了(1,4,9)三维,判断维数技巧:最外面的括号去掉开始数,比如:
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1711.02257.pdf
是基于梯度迭代攻击中生成对抗样本的开创性工作。我第一次接触相关工作的时候,给我困惑最多的就是论文中为什么要给梯度加上这个符号函数,因为这会导致生成的对抗扰动的方向与最速梯度方向有一个锐角偏移。
CapsNet基本结构 参考CapsNet的论文,提出的基本结构如下所示: capsnet_mnist.jpg 可以看出,CapsNet的基本结构如下所示: 普通卷积层Conv1:基本的卷积层,感受野
Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
要认识对抗训练,首先要了解 "对抗样本",它首先出现在论文 Intriguing properties of neural networks 之中。简单来说,它是指对于人类来说 "看起来" 几乎一样,但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本,比如下面的经典例子(一只熊猫加了点扰动就被识别成了长臂猿)
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。
标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量(本小节中的“张量”指代数对象)有一些实用的属性。例如,你可能已经从按元素操作的定义中注意到,任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样,给定具有相同形状的任意两个张量,任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如,将两个相同形状的矩阵相加,会在这两个矩阵上执行元素加法。
为了知道模块中可以调用哪些函数和类,我们调用 dir 函数。例如,我们可以(查询随机数生成模块中的所有属性:)
支持向量机(SVM, Support Vector Machines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首次提出,SVM算法就在机器学习领域赢得了巨大的声誉。这部分因为其基于几何和统计理论的坚实数学基础,也因为其在实际应用中展示出的出色性能。
例如,标量:为0维张量 向量:为1维张量 矩阵:为2维张量 .......
互联网万物基于ChatGPT,学习深度学习之前,先来请教一下ChatGPT如何进行学习。
在本教程中,我们想要强调一个新的torch.nn.functional函数,可以帮助实现 Transformer 架构。该函数被命名为torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。有关该函数的详细描述,请参阅PyTorch 文档。该函数已经被整合到torch.nn.MultiheadAttention和torch.nn.TransformerEncoderLayer中。
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【GiantPandaCV导读】在使用大的bs训练情况下,会对精度有一定程度的损失,本文探讨了训练的bs大小对精度的影响,同时探究Layer-wise Adaptive Rate Scaling(LARS)是否可以有效的提升精度。
WWDC 2017让我们了解了苹果公司对机器学习的看法以及它在移动设备上的应用。CoreML框架使得将ML模型引入iOS应用程序变得非常容易。 大约一年前,我们在iOS和Android上实现了自己的神
此次我们一起来复现Meta AI(Facebook)提出的MetaBalance方法,该方法主要用于平衡多任务模型中不同任务的梯度。在多任务学习中,不同的任务构建的损失函数在梯度回传时其大小可能存在较大差异,MetaBalance对不同的梯度进行相应的缩放使得不同任务的梯度相近。复现的代码如下,需要注意的是,这部分的梯度缩放只针对共享层,对于任务独立的tower部分不影响。
常用的norm有L1-norm,L2-norm即L1,L2范数。那么问题来了,什么是范数?
为了方便我们的讨论,我们使用流行的 timm python 模块(版本 0.9.7)定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5,这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半的补丁。使用 torch.use_definistic_algorithms 函数和 cuBLAS 环境变量 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG 对训练脚本进行编程,以最大限度地减少不确定性。请参阅下面的代码块以获取完整的模型定义:
小伙伴们好呀,不久前我们推出了模型部署入门系列教程,受到了大家的一致好评,也收到了很多小伙伴的催更,后续教程正在准备中,将在不久后跟大家见面,敬请期待哦~
我在刚接触的pytorch的时候,只有一台破笔记本,学到CNN的时候,需要用显卡训练模型,那时的我,兜比脸干净,此生头一次感觉到贫穷限制了我对知识的追求。
最近在做一些分类问题,碰巧一个朋友在面试腾讯的时候,问到了一个问题:你了解到有哪些
在使用PyTorch进行深度学习任务时,我们经常会遇到类型错误(TypeError)的异常。这篇技术博客文章将着重讲解一个常见的TypeError异常:TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor。我们将详细解释这个异常的原因,并提供一些解决办法。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 写在前面 文本分类是NLP中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑NLP的第一个完整项目。 文本分类看似简单,但实则里面有好多门道。作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,并且尽可能提供给出简洁、清晰的代码实现。希望各位看官都能有所收获。 本文主要讨论文本分类中处理样本不均衡和提升模型鲁棒性的trick。文章内容是根据平时阅读论文、知乎、公众号和实践得到的,若有表述不够清楚、详尽的地方可参考文末相关链接。 1. 缓解样本不均衡 样本不均衡现象
如何选择cuda的版本号 根据我们电脑本身安装的显卡的驱动版本号来决定的
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
torch.optim集成了很多优化器,如SGD,Adadelta,Adam,Adagrad,RMSprop等,这些优化器自带的一个参数weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数,注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法,你可以查看注释,参数weight_decay 的解析是:
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。
设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备,名称依次为 /gpu:0、/gpu:1: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ,根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。
随着深度学习模型在各种应用中的成功实施,现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。
设置当前使用的GPU设备仅为0号设备,设备名称为 /gpu:0: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
在上一篇文章中已经讲解了Siamese Net的原理,和这种网络架构的关键——损失函数contrastive loss。现在我们来用pytorch来做一个简单的案例。经过这个案例,我个人的收获有到了以下的几点:
MLP中实现dropout,批标准化 基本网络代码 三层MLP 使用MNIST数据集 import torch as pt import torchvision as ptv import numpy as np train_set = ptv.datasets.MNIST("../../pytorch_database/mnist/train",train=True,transform=ptv.transforms.ToTensor(),download=True) test_set = ptv.dat
之前只在NVIDIA JETSON TX2上用过CUDA,由于本学期选了并行计算这门课,应该会用到一点CUDA;于此同时,最近又在研究pytorch,还没有试过在GPU上跑pytorch;并且我一查,自己的显卡是英伟达的且支持CUDA。所以就毅然决定去试一试。
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