在设计神经网络时,我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样,我们在神经网络中也需要一些适配器块。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始,我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识,并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。
当通过增加维度操作插入新维度后,可能希望在新维度上面复制若干份数据,满足后续算法的格式要求。考虑 Y = X@W + b 的例子,偏置 b 插入样本数的新维度后,需要在新维度上复制 Batch Size 份数据,将 shape 变为与 X@W 一致后,才能完成张量相加运算。
欢迎继续阅读模型部署入门系列教程!上期教程中,我们部署了一个简单的超分辨率模型,一切都十分顺利。但是,上一个模型还有一些缺陷——图片的放大倍数固定是 4,我们无法让图片放大任意的倍数。现在,我们来尝试部署一个支持动态放大倍数的模型,体验一下在模型部署中可能会碰到的困难。
今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章,上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。
上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width。因此对于一个空间spatial输入,我们期待着4D张量的输入,即minibatch x channels x height x width。而对于体积volumetric输入,我们则期待着5D张量的输入,即minibatch x channels x depth x height x width
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量Tensor对象中,所有的运算操作都是基于张量进行的
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中,我们会遇到一些特殊的情况,这些情况需要样板代码来解决。在此期间,根据大家的需要和使用情况,其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数,它们可以用于高效和简洁的数据操作。
创建一个队列,该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组,张量的d类型由d类型描述,其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数,则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定,则不同的队列元素可能具有不同的形状,但是不允许使用dequeue_many。
前面提到过 input.expand(*sizes) 函数能够实现 input 输入张量中单维度(singleton dimension)上数据的复制操作。「对于非单维度上的复制操作,expand 函数就无能为力了,此时就需要使用 input.repeat(*sizes)。」
当然在 PyTorch 中,转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。
这些天无论是还是私信,很多人希望看到更多关于深度学习基础内容,这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
深度学习是机器学习的一个分支,其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架,人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
REALM 模型是由 Kelvin Guu、Kenton Lee、Zora Tung、Panupong Pasupat 和 Ming-Wei Chang 在REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training中提出的。这是一个检索增强语言模型,首先从文本知识语料库中检索文档,然后利用检索到的文档来处理问答任务。
三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU,其张量核心为 V100和 A100加速哪种方法最适合你的神经网络?为了以最低的
今天来阅读一下最近 OSDI 放出的微软的 Roller 这篇论文,题目为:《Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning》
在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。 如果enqueue_many为False,则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真,则假定张量表示一批实例,其中第一个维度由实例索引,并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*, x, y, z],那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作,将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽,则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列,则其队列运行器将捕获此异常,但是,如果在主线程中使用该操作,则由您自己负责捕获此异常。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
代码链接:https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet
世界上许多最棘手的科学挑战,如开发高温超导体和了解空间和时间的本质,都涉及到处理量子系统的复杂性。使这些挑战变得困难的原因是这些系统中的量子态数量呈指数级增长,使得暴力计算变得不可行。为了解决这个问题,使用了称为张量网络的数据结构。张量网络让人们专注于与现实问题最相关的量子态 - 低能量状态,而忽略其他不相关的状态。张量网络也越来越多地在机器学习(ML)中找到应用。然而,仍存在阻碍它们在ML领域中广泛使用的困难:
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时,在性能方面也与TensorFlow,Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码,否则Keras会为你提供最好的帮助!
在这个神经网络编程系列中,我们正在努力构建卷积神经网络(CNN),所以让我们看看在CNN中的张量输入。
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中,为了便于使用,这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量,在传递到下面的ops之前,将它们包装在sparse张量对象中。具体来说,稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成,其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数:
本系列会以5~6篇文章,介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google,微软和Facebook的论文,博客以及代码来进行分析。
生成器为v1 ResNet模型。该函数生成一系列ResNet v1模型。有关特定的模型实例化,请参见resnet_v1_*()方法,该方法通过选择产生不同深度的resnet的不同块实例化获得。Imagenet上的图像分类训练通常使用[224,224]输入,对于[1]中定义的、标称步长为32的ResNet,在最后一个ResNet块的输出处生成[7,7]feature map。然而,对于密集预测任务,我们建议使用空间维度为32 + 1的倍数的输入,例如[321,321]。在这种情况下,ResNet输出处的特征映射将具有空间形状[(height - 1) / output_stride + 1, (width - 1) / output_stride + 1]和与输入图像角完全对齐的角,这极大地促进了特征与图像的对齐。对于密集预测任务,ResNet需要在全卷积(FCN)模式下运行,global_pool需要设置为False。[1,2]中的ResNets都有公称stride= 32,在FCN模式下,一个很好的选择是使用output_stride=16,以便在较小的计算和内存开销下增加计算特性的密度,cf. http://arxiv.org/abs/1606.00915。
前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数,这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值,只不过 index_select 函数使用索引 index 的索引规则,而 mask_select 函数使用布尔掩码 mask 的索引规则。
torch.gather(*input,dim,index,sparse_grad=False, out=None*) 函数沿着指定的轴 dim 上的索引 index 采集输入张量 input 中的元素值,函数的参数有:
原标题:CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识,其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重,查看量化后的权重是否变成整形。
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器,通过在输入中添加噪声来训练模型,并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图,并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是 torch.masked_select(input, mask, out = None) 函数的两个关键参数,函数的参数有:
与parse_example类似,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量),值向量不变,删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。
在进行深度学习模型训练时,我们常常会遇到各种各样的错误消息。其中一个常见的错误是: too many indices for tensor of dimension 3 这个错误通常出现在处理张量(Tensor)的过程中,意味着我们在访问或操作张量时使用了过多的索引。
LayoutLMv3 模型由 Yupan Huang、Tengchao Lv、Lei Cui、Yutong Lu、Furu Wei 在LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking中提出。LayoutLMv3 通过使用补丁嵌入(如 ViT 中的方式)简化了 LayoutLMv2,并在 3 个目标上对模型进行了预训练:掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和单词-补丁对齐(WPA)。
最小公倍数定义: 两个或多个整数公有的倍数叫做它们的公倍数,其中除0以外最小的一个公倍数就叫做这几个整数的最小公倍数。
定义在:tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
根据条件返回元素(x或y)。 如果x和y都为空,那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回,其中第一个维度(行)表示真实元素的数量,第二个维度(列)表示真实元素的坐标。记住,输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零,则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量,条件张量必须是标量。如果x和y是更高秩的向量,那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量,或者必须具有与x相同的形状。条件张量充当一个掩码,它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。如果条件是一个向量,x和y是高秩矩阵,那么它选择从x和y复制哪一行(外维),如果条件与x和y形状相同,那么它选择从x和y复制哪一个元素。
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。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络(CNN),有许多种方法去描述CNN到底做了什么,一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
M2M100 模型是由 Angela Fan、Shruti Bhosale、Holger Schwenk、Zhiyi Ma、Ahmed El-Kishky、Siddharth Goyal、Mandeep Baines、Onur Celebi、Guillaume Wenzek、Vishrav Chaudhary、Naman Goyal、Tom Birch、Vitaliy Liptchinsky、Sergey Edunov、Edouard Grave、Michael Auli、Armand Joulin 在 Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation 中提出的。
当我们在训练深度学习模型时,有时会遇到这样的错误消息:Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size。这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时,表示模型期望每个通道(channel)的输入数据不止一个值,但实际输入的大小却是torch.Size。
Speech2Text2 模型与 Wav2Vec2 一起用于大规模自监督和半监督学习的语音翻译中提出的语音翻译模型,作者为 Changhan Wang,Anne Wu,Juan Pino,Alexei Baevski,Michael Auli,Alexis Conneau。
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
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