我叫劳伦斯·拉斯内尔,是Meta公司的工程经理,我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里,我一直专注于PyTorch库,例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
第 2 部分的结构与第 1 部分不同;它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例,从第 1 部分学到的基本构建模块开始,构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的,我们将探讨如何诊断这些问题,然后修复它们。我们还将确定我们解决方案的各种其他改进措施,实施它们,并衡量它们的影响。为了训练第 2 部分中将开发的模型,您将需要访问至少 8 GB RAM 的 GPU,以及数百 GB 的可用磁盘空间来存储训练数据。
首先,将图片传送到CNN中,使用预先训练的网络VGG-16或者ResNet。在这个网络的末尾是一个输出类别得分的softmax分类器。但我们不是要分类图像,我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征,删除图像分类的全连接层,并查看更早的层级从图像中提取空间信息。
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。
文章超长,秉承用代码搞定一切的原则,内含大量代码,建议收藏,并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问,也欢迎留言告知我们。
当我在使用深度学习进行图像语义分割并想使用PyTorch在DeepLabv3[1]上运行一些实验时,我找不到任何在线教程。并且torchvision不仅没有提供分割数据集,而且也没有关于DeepLabv3类内部结构的详细解释。然而,我是通过自己的研究进行了现有模型的迁移学习,我想分享这个过程,这样可能会对你们有帮助。
原文标题: An Introduction to PyTorch – A Simple yet Powerful Deep LearningLibrary 作者:FAIZAN SHAIKH 翻译:和中
(补档,建议点击底部阅读原文跳转到我的博客阅读)本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的下篇,主要是介绍如何用Python的selenium库去操控浏览器截取谷歌街景图像,并按照Pytorch中标准ImageFolder保存,最后使用语义分割模型进行进一步筛选图片。
深度学习和神经网络的兴起为现代社会带来了各种机会和应用,例如对象检测和文本转语音。然而,尽管看似准确性很高,但神经网络(以及几乎所有机器学习模型)实际上都可能受到数据(即对抗性示例)的困扰,而这些数据是从原始训练样本中进行的非常轻微的操纵。实际上,过去的研究表明,只要您知道更改数据的“正确”方法,就可以迫使您的网络在数据上表现不佳,而这些数据在肉眼看来似乎并没有什么不同!这些对数据进行有意操纵以降低模型精度的方法称为对抗性攻击,而攻击与防御之战是机器学习领域中持续流行的研究主题。
在训练深度学习模型时,性能至关重要。数据集可能非常庞大,而低效的训练方法意味着迭代速度变慢,超参数优化的时间更少,部署周期更长以及计算成本更高。
“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。
训练模型一般都是先处理 数据的输入问题 和 预处理问题 。Pytorch提供了几个有用的工具:torch.utils.data.Dataset 类和 torch.utils.data.DataLoader 类 。
如今,深度学习和机器学习算法正在统治世界。PyTorch是最常用的深度学习框架之一,用于实现各种深度学习算法。另一方面,基于学习的方法本质上需要一些带注释的训练数据集,这些数据集可以被模型用来提取输入数据和标签之间的关系。为了给神经网络提供数据,我们定义了一个数据加载器。
将从Kaggle 的Boat数据集开始,以了解多类图像分类问题。该数据集包含约1,500种不同类型的船的图片:浮标,游轮,渡船,货船,吊船,充气船,皮划艇,纸船和帆船。目标是创建一个模型,以查看船只图像并将其分类为正确的类别。
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包,她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。(张量是一个n维数组或者是一个n-D数组)PyTorch是一个张量库,她紧密地反映了numpy的多维数组功能,并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、Ryan(西安理工大学)、申影(山东大学)、邺调(江苏科技大学)、Loing(华中科技大学)
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 源代码请点击阅读原文 在QIML公众号官方GitHub查看 前言 上一篇Qlib的分享中,我们主要介绍了如何将外部数据导入qlib中,转换为qlib的数据格式。 Qlib来啦:数据篇(一) 顺便要给大家介绍一下我们之前
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 每过一段时间,总会有一个python库被开发出来,改变深度学习领域。而PyTorch就是这样一个库。 在过去的几周里,我一直在尝试使用PyTorch。我发
原文地址:https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data下载数据。数据集包含25,000张猫和狗的图片。在实现算法前,预处理数据,并对训练、验证和测试数据集进行划分是需要执行的重要步骤。数据下载完成后,可以看到对应数据文件夹包含了如图3.6所示的图片。
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。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时,有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义,并提供一些可能的解决方法。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的生成对抗示例。本教程将提高您对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认知,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。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。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在运行项目时,只需执行python train.py命令即可。 如果缺少相关依赖包,可以通过使用pip进行安装。
元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法,从而可以完全控制此评估的复杂性。但是,大多数在线可用的代码都有以下限制:
「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码,就可以直接上手多 GPU 或 TPU。
声音分类是音频深度学习中应用最广泛的方法之一。它包括学习对声音进行分类并预测声音的类别。这类问题可以应用到许多实际场景中,例如,对音乐片段进行分类以识别音乐类型,或通过一组扬声器对短话语进行分类以根据声音识别说话人。
在这篇文章中,我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。
在之前的教程中,我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型,并且达到了约 86% 的准确度。
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在使用PyTorch进行深度学习训练时,我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers,它定义了用于数据加载的线程数。然而,一些开发者可能会发现,在某些情况下,将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因,并提供解决方法。
MNIST数据集是图像分类领域的基准测试之一,用于0~9手写数字图像分类任务,包含6万张训练图像和1万张测试图像。它已经有20多年的历史了。但是官方测试集因为测试集样本太少,MNIST通常被认为不能提供有意义的置信区间。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程,探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库,为自然语言处理(NLP)任务提供了一系列强大的工具和功能。
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。
现在根据深度学习书,自动编码器是一种神经网络,经过训练旨在将其输入复制到其输出。在内部,它有一个隐藏层,用于描述用于表示输入的代码。网络可被视为由两部分组成:编码器功能“h = f(x)”和产生重建“r = g(h)”的解码器。
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
秘籍是关于如何使用特定 PyTorch 功能的简短、可操作的示例,与我们的全长教程不同。
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用,包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
一些基于大型语言模型的应用经常需要用到模型数据集中没有的数据。针对这一需求,LangChain提供了一系列的工具可以让你从各种数据源中加载新的数据,转换数据,存储数据以及访问数据。
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前,最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说,往往一开始的项目或案例都很小,但随着时间的推移,最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加,也可以应对。
在本教程中,我们将使用我们已有的关于 PyTorch 和线性回归的知识来求解一类非常不同的问题:图像分类。我们将使用著名的 MNIST 手写数字数据库作为我们的训练数据集。其中含有 28×28 像素的灰度手写数字图像(0 到 9),并且每张图像都带有指示该图像的数字的标签。下面是一些来自该数据集的样本:
选自analyticsvidhya 机器之心编译 参与:思源 PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库,它的使用非常灵活与轻松。在本文中,我们将以更实用的方式探索 PyTorch,包括基础知识和案例研究等。此外,本文还将比较使用 NumPy 和 PyTorch 从头构建神经网络的方式,以了解它们在实现中的相似之处。 PyTorch 的构建者表明,PyTorch 的哲学是解决当务之急,也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程方法,因为我们不需等待整个代
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