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MNIST数据使用Pytorch中Autoencoder进行维度操作

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)”解码器。 ? ,知道你在想什么!只是另一篇没有正确解释帖子?没有!那不是将如何进行。...这将有助于更好地理解并帮助将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单自动编码器来压缩MNIST数据。使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常,编码器和解码器将使用神经网络构建,然后示例数据进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么? ?...那么,这个“压缩表示”实际做了什么呢? 压缩表示通常包含有关输入图像重要信息,可以将其用于去噪图像或其他类型重建和转换!它可以以比存储原始数据更实用方式存储和共享任何类型数据。...此外,来自此数据图像已经标准化,使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化,我们需要在输出层使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配值。

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数据实用组件Hudi--实现管理大型分析数据HDFS存储

什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据HDFS存储。Hudi主要目的是高效减少摄取过程中数据延迟。...由Uber开发并开源,HDFS分析数据通过两种类型表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展,并将数据直接存储HDFS。 Hudi作用 上面还是比较抽象的话,接着我们来看下图,更形象来了解Hudi ?...Hudi机制 存储机制 hudi维护了一个时间轴,记录了不同时刻对数据进行所有操作。 hudi拥有2种存储优化。...但就分析类业务场景实际性能而言,由于这类场景负载主要在读取,像Parquet/ORC这样混合列式存储格式轻松击败HBase。Hudi打破了数据快速入库和基于该数据进行分析业务之间壁障。

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没有训练数据情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据

现实世界中开发机器学习(ML)模型主要瓶颈之一是需要大量手动标记训练数据。例如,Imagenet数据由超过1400万手动标记各种现实图像组成。...弱监督使用标签模型创建标签数据来训练下游模型,下游模型主要工作是标签模型输出之外进行泛化。如Snorkel论文所述,在数据实现弱监督有三个步骤。...由于LFS是程序化标签源,因此我们可以整个未标记语料库运行步骤1和2,生成许多标签并在步骤3中训练模型可以受益于步骤1和2中创建更广泛训练数据。...1、初始化:使用从标签模型弱标签来微调语言模型,例如在初始化步骤中使用交叉熵损失。然后将微调后BERT模型整个数据概率预测作为软伪标签。...因此启发式LF选择被提出出来,该过程只使一个小手工标记验证具有最好准确性LF集合LF子集。 启发式LF选择可以让我们开始时只使用少量LFS,并随着时间推移对他们进行增加和完善。

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人脸图像识别实例:使用Keras-MXNetMXNet模型服务器上部署“笑脸检测器”

,我们创建了一个SmileCNN存储库分支,修改了笔记本并将它们转换为python文件,以适应我们现有的使用MXNet模型服务器进行推断用例,。...该数据是近40MB非笑脸和笑脸实例。数据有一个包含每个正面和反面训练图像文件夹。此脚本获取这些图像并将其大小从64 x 64调整到32 x 32像素。...按照MMS快速入门指南,我们我们机器设置MXNet模型服务器。...由于MXNet模型服务器对其进行舍入(round)时,模型推断概率可能会出现偏差。 为了进一步评估模型,我们使用不同示例对其进行测试。 ?...:)(我认为,需要面带微笑才能离开大楼比较现实) 了解更多 Keras-MXNet最新版本使用户以更高速度训练大型模型,并以MXNet原生格式导出经过训练模型,允许多个平台上进行推理,包括MXNet

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2万元「煤气灶」Titan RTX做深度学习?机器之心为读者们做了个评测

安装了 Titan RTX 测试台上实验表明, ImageNet 和 COCO2017 这样相对较大数据,TensorFlow 和 PyTorch 训练速度可能比 MXNet 略快。...但在相对较小图像MXNet 有最好训练表现。...以下为所有的设置步骤和实验环境,我们将 CV 任务结果细节呈现如下: 4.1 实验 1: CIFAR-10 数据进行 RESNET-50 推理、训练 设置: 实验:ResNet-50 推理 框架...这些发现告诉我们,即使是同一台计算设备,不同类型任务或不同框架都可能导致性能差异,数据、代码优化方法也有影响。 5. NLP 任务结果 在这一部分,我们以单精度运行所有 NLP 任务。...RTX,这可能会节省我多卡配置空间,减少多卡通信时间,让我深度学习任务上相对轻松地训练一个相对大型数据

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ClickHouseMergeTree引擎大规模数据性能优化,遇到数据丢失或损坏解决方法

图片ClickHouseMergeTree引擎大规模数据具有出色性能。...数据预聚合:MergeTree引擎支持预计算聚合数据,这样可以避免查询时进行大量聚合操作,从而提高查询速度。...数据本地化:MergeTree引擎可以存储节点执行查询,避免了数据传输开销,加快了查询速度。...总之,ClickHouseMergeTree引擎大规模数据性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面,从而提高查询效率,实现快速数据分析和查询。...使用ClickHouseMergeTree引擎时,如果遇到数据丢失或损坏问题,可以采取以下解决方法:1. 检查数据源:首先,需要确保数据源(例如文件、数据库等)没有发生意外数据丢失或损坏。

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业界 | MXNet开放支持Keras,高效实现CNN与RNN分布式训练

你可以 Keras 中进行设计,利用 Keras-MXNet 进行训练,并使用 MXNet 在生产中运行大规模推断。...支持 CNN 现在我们 CIFAR-10 数据训练 ResNet 模型,来识别 10 个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。...按表中描述 CPU、单个 GPU 和多 GPU 使用不同模型和数据,你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 速度更快,且多个 GPU 实现高效性能提升。详见训练速度柱状图。...CIFAR10 数据包含 5 万张图像,每张图像大小是 32×32 像素。使用四个 GPU 传输这些小图像所需通信开销比使用八个 GPU 开销高。...ImageNet 和合成数据数据更好地展示了 Keras-MXNet 可能带来性能改进。详见下表。 ? 使用 Keras-MXNet 图像处理速度对比 ?

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富士通 1.24min 训练ImageNet,刷新Google 1.8min记录!

Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求关键技术。但是由于难以不影响准确性情况下在大型集群实现高可扩展性,因此具有较大挑战难度。...表1:ImageNet训练ResNet-50记录 增加 mini-batch 大小,实现短时间内高准确性 基于大数据深度神经网络 (DNN) 模型在对象检测、语言翻译等领域取得了令人瞩目的成果...然而,随着 DNN 模型和数据规模增大,DNN 训练计算量也随之加剧。 具有数据并行性分布式深度学习是加速集群训练一种有效方法。...为了克服这些问题,我们采用了以下两种优化方法。 1) 调整通信数据大小 2) 通信优化调度 实验设置与实验结果 我们使用 ABCI 集群来评估基于 MXNet 优化框架性能。...如图表明,直到 2048 个 GPU,我们框架可扩展性都非常。使用 2048 个 GPU 吞吐量为每秒 170 万张图像,可扩展性为 77.0%。

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74.7秒训练完ImageNet!刷新记录,2048 GPU暴力出奇迹

但是由于难以不影响准确性情况下在大型集群实现高可扩展性,因此具有较大挑战难度。...表1:ImageNet训练ResNet-50记录 增加 mini-batch 大小,实现短时间内高准确性 基于大数据深度神经网络 (DNN) 模型在对象检测、语言翻译等领域取得了令人瞩目的成果...然而,随着 DNN 模型和数据规模增大,DNN 训练计算量也随之加剧。 具有数据并行性分布式深度学习是加速集群训练一种有效方法。...如图表明,直到 2048 个 GPU,我们框架可扩展性都非常。使用 2048 个 GPU 吞吐量为每秒 170 万张图像,可扩展性为 77.0%。...因此,ImageNet 数据一个 epoch 图像数量为 1,280,000 张,如果使用 81,920 mini-batch,一个 epoch 中更新数量仅为 16 张,其中更新总数为 1,440

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刷新纪录 | 74.7 秒训练完 ImageNet!2048 GPU 暴力出奇迹

但是由于难以不影响准确性情况下在大型集群实现高可扩展性,因此具有较大挑战难度。 最近,富士通实验室一项研究刷新了一项纪录: ?...表1:ImageNet训练ResNet-50记录 增加 mini-batch 大小,实现短时间内高准确性 基于大数据深度神经网络 (DNN) 模型在对象检测、语言翻译等领域取得了令人瞩目的成果...然而,随着 DNN 模型和数据规模增大,DNN 训练计算量也随之加剧。 具有数据并行性分布式深度学习是加速集群训练一种有效方法。...图 2 中,虚线表示理想每秒图像吞吐量,实线表示我们结果。如图表明,直到 2048 个 GPU,我们框架可扩展性都非常。...因此,ImageNet 数据一个 epoch 图像数量为 1,280,000 张,如果使用 81,920 mini-batch,一个 epoch 中更新数量仅为 16 张,其中更新总数为 1,440

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富士通74.7秒ImageNet训练完ResNet-50

数据文摘出品 编译:林安安、蒋宝尚 74.7秒! 根据日本富士通实验室最新研究。他们应用了一种优化方法ABCI 集群,实现了74.7秒训练时间。...使用大规模mini batch分布式深度学习是解决这个需求关键技术,但很难准确地大型集群实现很高可扩展性。...大型数据训练深度神经网络(DNN)模型各领域(如物体检测,语言翻译等)都取得了令人瞩目的成果。然而,随着DNN模型和数据增多,DNN训练计算成本也增加了。...众所周知,具有数据并行性分布式深度学习能快速进行群集训练。此方法中,群集上进行所有进程都具有相同DNN模型和权重。...因此,他们使用几种方法来增加mini-batch大小,这代表迭代中计算输入图像数量,而且不会影响验证准确性。

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开源 | Pseudo-LiDAR将立体图像转换成激光数据格式,经过kitti数据测试表现效果优异

对于精确并且昂贵激光点云数据来说当前3D检测算法具有很高检测精度。...然而到目前为止,使用廉价单目相机或者立体相机数据检测算法仍然很难达到较高精度,出现这种差距主要原因是基于图像数据算法深度估计存在较大误差。...然而,在这篇论文中,认为造成这种差异主要原因不是数据质量,而是数据表现形式。考虑到卷积神经网络内部工作原理,建议将基于图像深度映射转换为伪像素表示——本质是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用Kitti数据机上进行测试,本文算法有效改进了当前最好基于图像3D目标检测算法,并且30m检测范围内,检测精度从过去22%,提升到74%。...算法提交时本文算法kitti基于立体图像3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果: ? ? ? ? ? ? ? ?

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深度学习算法优化系列十五 | OpenVINO Int8量化前数据转换和精度检查工具文档

下载和解压数据 在这个示例中,我们将使用玩具数据,我们称之为示例数据,它包含10个不同类别的总共10k个图像(分类问题),实际是CIFAR10数据转换为png(图像转换将在评估过程中自动完成)...(可选)你可以确定输入形状(实际不使用,Caffe启动器使用网络提供信息)和数据排布方式,以防你模型使用非标准数据排布方式进行训练(对于Caffe,默认布局为NCHW)。...您可以《模型优化器开发人员指南》中找到支持参数完整列表。 模型将在每次评估之前进行转换。...如果要使用批处理进行推断,请提供所需批处理模型或使用mo_params中特定参数进行转换。...(可选)你可以确定输入形状(实际不使用,Caffe启动器使用网络提供信息)和数据排布方式,以防你模型使用非标准数据排布方式进行训练(对于Caffe,默认布局为NCHW)。

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资源 | 用PyTorch搞定GluonCV预训练模型,这个计算机视觉库真的很好用

如下展示了这三种模型 Pascal VOC 数据集中预训练效果,其中 Pascal VOC 包含 20 种类别的图像: ?...以下展示了三种语义分割模型 ADE20K 数据效果,其中 ADE20K 为 MIT 发布场景解析数据,该数据包含多种情景,包括人物、背景和物体等。 ?...GluonCV-Torch 使用 该项目中,张航展示了一个简单使用示例,其调用了 ADE20K 数据预训练 DeepLabV3 语义分割模型。...机器之心 PyTorch 0.4.1 环境下可以安装 GluonCV-Torch,并成功运行,我们 CPU 推断一张图片时间约为 70 多秒, GPU(K80)推断时间为 10 多秒。...如果我们要推断其它图像或使用其它预训练模型,可以直接修改 load_image 图像路径和 gluoncvth.models 就可以了。

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2048块GPU再次加速SGD:富士通74.7秒完成ResNet-50 训练

例如 2018 年 8 月,fast.ai 学员 18 分钟内成功完成训练 ImageNet 任务,准确率达到 93%(128 块 V100 GPU);腾讯 ImageNet 数据以 64K...大规模数据训练深度神经网络(DNN)目标检测、语言翻译等多个领域取得了令人印象深刻结果。但是,随着 DNN 模型和数据规模不断增加,DNN 训练计算成本也随之增长。...众所周知,数据并行分布式深度学习集群执行训练,是一种有效加速方法。在这种方法中,集群启动所有进程具有相同 DNN 模型和权重。...框架优化 研究人员使用以 C++ 和 CUDA C 语言写就开源深度学习框架 MXNet,该框架提供多种语言绑定。MXNet 具有灵活性和可扩展性,能够高效地集群训练模型。...如果我们计算 GPU 每层权重范数,就会发现线程数量不足以占据所有 CUDA 内核。因此,研究人员实现了一个特殊 GPU 内核,以 MXNet 中批量进行范数计算。

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基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络表现(论文)

仅用一块GPU卡的话,FCNCaffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好;CNNMXNet表现出色,尤其是大型网络时;而Caffe和CNTK小型CNN同样表现不俗...另一方面,由于数据并行化可能影响收敛速度,该评测还在多GPU卡情况下比较了收敛速度。 评测使用合成数据和真实数据。合成数据主要用于评估运行时间,真实数据用于测量收敛速度。...表1:用于评测深度学习软件 神经网络和数据:对于合成数据测试,实验采用具有约5500万个参数大型神经网络(FCN-S)来评估FCN性能。...对于真实数据测试,为MNIST数据构建FCN(FCN-R)较小;针对Cifar10数据则使用名为AlexNet-R和ResNet-56AlexNet架构。...在这类网络MXNet也表现出良好可扩展性,因为它是GPU上进行梯度聚合,这不仅减少了经常传输梯度数据PCI-e时间,并能利用GPU资源来进行并行计算。

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学界丨基准测评当前最先进 5 大深度学习开源框架

相比以前评测,最新评测添加了对多GPU卡测试,把MXNet纳入评比范围,还测试了MNIST和Cifar10这两个真实数据。 ?...仅用一块GPU卡的话,FCNCaffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好;CNNMXNet表现出色,尤其是大型网络时;而Caffe和CNTK小型CNN同样表现不俗...另一方面,由于数据并行化可能影响收敛速度,该评测还在多GPU卡情况下比较了收敛速度。 评测使用合成数据和真实数据。合成数据主要用于评估运行时间,真实数据用于测量收敛速度。...表1:用于评测深度学习软件 神经网络和数据:对于合成数据测试,实验采用具有约5500万个参数大型神经网络(FCN-S)来评估FCN性能。...在这类网络MXNet也表现出良好可扩展性,因为它是GPU上进行梯度聚合,这不仅减少了经常传输梯度数据PCI-e时间,并能利用GPU资源来进行并行计算。

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【框架】为降低机器学习开发者门槛,苹果发布了Turi Create框架

近日,苹果在GitHub发布了Turi Create框架。苹果表示,这个框架旨在通过简化机器学习模型开发,降低开发者构建模型门槛。...易于使用:让你聚焦于任务而不是算法 可视化:内置流式可视化功能可以探索你数据 灵活:支持文本,图像,音频,视频和传感器数据 快速和可扩展性:可在单台机器处理大型数据 易于准备配置:模型导出到Core...pip install virtualenv 安装Turi Create方法参照标准python包安装步骤。...下一步是卸载mxnet并安装启用CUDAmxnet-cu80包: (venv) pip uninstall-y mxnet (venv) pip install mxnet-cu80==0.11.0...如果你设置GPU时遇到困难,可参阅MXNet安装说明。 从源代码构建 如果你想从源代码构建Turi Create,请参阅BUILD.md。 提交贡献 请参阅CONTRIBUTING.md。

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