当我们在使用深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)时,经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配,除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时,尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
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:
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多。
原文:https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
在使用PyTorch进行深度学习任务时,我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而,有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误:
能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量,张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环,我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时,足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
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。
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。
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。
今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前,你需要很熟悉 Scikit-learn,Pandas,NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记,对原文进行了翻译和编辑,本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。 文章将最先在我的博客[3]发布,其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接,可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。
分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法,它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU(Tensor Processing Unit),Google在其自家称,由于TPU专为机器学习所运行,得以较传统CPU、 GPU降低精度,在计算所需的电晶体数量上,自然可以减少,也因此,可从电晶体中挤出更多效能,每秒执行更复杂、强大的机器学习模组,并加速模组的运用,使得使用者更快得到答案,Google最早是计划用FPGA的,但是财大气粗,考虑到自己的特殊应用,就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
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。
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域,它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代,这些算法可以近似于描述数据的任何函数,并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么?
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架,Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说,Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度,以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器,很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器,再转换到 Tensor 类型。(为了方便描述,后面将 Numpy Array 数组称为数组,将 Python List 列表称为列表。)
PS: 为了方便最好是将 conda 和 pip 的软件源修改成内地源,这样的话,使用 conda 或者 pip 安装软件速度会快很多,你可以点击 这里 了解如何对 conda 和 pip 进行换源。
在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时,你可能会遇到一个错误,该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时,但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中,我们将探讨这个错误背后的原因,如何理解它以及如何修复它。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络,是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上,并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量(或多维数组),它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整,详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单,即使你这方面的背景知识不太充足。至少,知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的,你可以基于前向和反向传
语言图像数据是深度学习技术的一种非常流行的用法。在本文中将讨论使用深度卷积神经网络识别花卉图像。
用户在使用 Pytorch 的过程中,必然会接触到 view 这个概念,可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。
选自GitHub 机器之心编译 参与:路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络,是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上,并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量(或多维数组),它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整,详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单,即使你这方面的背景知识不太充足。至少,知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识,而不仅仅是 reshape 操作。
近年来,深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API,从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
在上一章中,我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入,并产生张量作为输出。事实上,神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作,神经网络中的所有参数(例如权重和偏置)都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具,对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识,随着您在本书中的学习过程中,您对张量的灵活性将会增长。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
正态分布(Normal Distribution)和均匀分布(Uniform Distribution)是最常见的分布之一,创建采样自这 2 个分布的张量非常有用,「比如在卷积神经网络中,卷积核张量
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
从年初到现在,生成式 AI 发展迅猛。但很多时候,我们又不得不面临一个难题:如何加快生成式 AI 的训练、推理等,尤其是在使用 PyTorch 的情况下。
大型语言模型(LLM),尤其是生成式预训练 Transformer(GPT)模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM,以保护用户隐私。可是,即使是小型 LLM 也太大,无法在这些设备上运行。
本文从 PyTorch 两篇官方文档开始为大家解读两个示例。本文不会逐句翻译,而是选取重点并且试图加入自己的理解。
选自blog.christianperone 作者:Christian S. Perone 机器之心编译 参与:思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队(FAIR)提供支持的深度学习框架,PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中,来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构,揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
a1与a2之间可以进行加减乘除,b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算,c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系),而a与b,或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算,原因是他们的维度不匹配。而在NumPy中,通过广播可以完成这项操作。
注意:所有运行在内存的Tensors,除了 Char Tensor,都可以转换为Numpy array,并且可以相互转换
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
在本系列的最后几篇文章中,我们已经开始构建CNN,我们做了一些工作来理解我们在网络构造函数中定义的层。
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。
这个包增加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量相同的功能,但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的,所以您总是可以导入它,并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
选自horace博客 作者:Horace He 机器之心编译 编辑:Juniper 深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销
来源:机器之心本文约5200字,建议阅读10+分钟深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销,并提供了一些方式去判断当前处于哪
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈,形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元,我们现在需要将权重表示为矩阵。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销,并提供了一些
导语:今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍,另外,小编Tom邀请你一起搞事情!,源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下: 1. 深度神经网络分类器(DNN Classifier) 2. 深度神经网络回归量(DNN Regressor) 3. 线性分类器(Linear Classifier) 4. 线性回归量(Linea rRegressor) 5. 深度神经网络线性组合分类器(DNN L
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