本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测，并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了，我之前使用的LSTM是生成式模型，而不是使用判别式进行预测。...本文将使用卷积神经网络（CNN）用于时间序列预测。区别于图像处理（二维卷积如图所示） ?...CNN用于序列预测时使用的是一维卷积，也就是我们熟悉的离散序列的卷积和，具体公式可以表示为： 已知序列 a=｛a0，a1,a2,…,am｝，L(a)=m+1 b=｛b0,b1,b2,…,bk｝，L(b)...C1表示卷积操作1 S2表示max-pooling C3表示卷积操作2 S4表示max-pooling 最后再接一层全连接层输出 使用Pytorch构造网络模型如下： ?
为此，PyTorch一直在通过提供最先进的硬件加速器来支持机器学习的实现。...本文演示了如何使用PyTorch和TPU实现深度学习模型，以加快训练过程。 在这里，我们使用PyTorch定义了一个卷积神经网络（CNN）模型，并在PyTorch/XLA环境中对该模型进行了训练。...XLA将CNN模型与分布式多处理环境中的Google Cloud TPU（张量处理单元）连接起来。在这个实现中，使用8个TPU核心来创建一个多处理环境。...用PyTorch和TPU实现CNN 我们将在Google Colab中实现执行，因为它提供免费的云TPU（张量处理单元）。...因此，我们可以得出这样的结论：使用TPU实现深度学习模型可以实现快速的训练，正如我们前面所看到的那样。 在不到5分钟的时间内，对50个epoch的40000张训练图像进行了CNN模型的训练。
但是，再好的“黑科技”也有人吐槽啊，比如，MIT的周博磊博士就曾经在知乎爆料，FAIR的实习生们对不常使用的Caffe 2一直叫苦不迭； 还有人翘首以盼官方PyTorch版本； 还有人想起TensorFlow...成熟的可视化工具和文档，看着Caffe 2就开始思考人生…… “Caffe 2，从安装到放弃……” 还好最近，量子位发现有人做出了Mask R-CNN的PyTorch版本： ?...： R-CNN：对每个候选区域进行特征提取，能提升一定的效率； Fast R-CNN：一张图像上使用一次AlexNet，然后再得到不同区域的特征的新方法，比R-CNN快了200多倍； Faster R-CNN...传送门全家桶 GitHub: A PyTorch implementation of the architecture of Mask RCNN, serves as an introduction to...working with PyTorch https://github.com/wannabeOG/Mask-RCNN Mask R-CNN: https://arxiv.org/abs/1703.06870
最后，我们将看到PyTorch构建的CNN模型如何优于内置Keras和Caffe的同行。 本文涉及的主题 如何选择深度学习框架。...Keras的优缺点 PyTorch的优缺点 Caffe的优缺点 在Keras、PyTorch和Caffe实现CNN模型。...PyTorch PyTorch是一个由Facebook研究团队开发的开源框架，它是深度学习模型的一种实现，它提供了python环境提供的所有服务和功能，它允许自动微分，有助于加速反向传播过程，PyTorch...结论 在本文中，我们演示了使用三个著名框架：Keras、PyTorch和Caffe实现CNN图像分类模型的。...我们可以看到，PyTorch开发的CNN模型在精确度和速度方面都优于在Keras和Caffe开发的CNN模型。
上文聚焦于源码和论文，对于各种卷积神经网络模型的实现，本文将介绍它们的 PyTorch 实现，非常有用！...GhostNet 网络结构的 PyTorch 实现方式如下： https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/Lightweight...YOLOV3 网络结构的 PyTorch 实现方式如下： https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/ObjectDetection...FCN 网络结构的 PyTorch 实现方式如下： https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/SemanticSegmentation...其中每个网络结构都有 PyTorch 实现方式。还是很不错的。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还记得Facebook那篇用CNN做机器翻译的论文吗？Convolutional Sequence to Sequence Learning。...在那篇论文中，Facebook的研究人员们展示了他们的研究成果：用CNN来做机器翻译，达到顶尖的准确率，速度则是RNN的9倍。...最近，Facebook又开源了fairseq的PyTorch版：fairseq-py。...fairseq-py可以用来里实现机器翻译，也能用于其他seq2seq的NLP任务。 这个开源工具包同时还包含英译法、英译德的预训练机器翻译模型。
在这篇博文中，我们将探讨线性回归的概念以及如何使用 PyTorch 实现它。回归是一种基本的统计建模技术，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。...我们将使用 PyTorch（一种流行的深度学习框架）来开发和训练线性回归模型。...PyTorch 的动态计算图可以轻松定义和修改复杂的神经网络架构。...中nn.Module类的子类实现的。...PyTorch 的灵活性和广泛的功能使其成为开发和训练各种机器学习模型的强大工具。
+代码, 让你快速理解Dropout > Pytorch 实现 Word Embedding > 实现了基本神经网络的构建和训练（具体实现细节参考上一篇文章的代码）。神经网络的输入是一个向量，然后在一系列的隐层中对它做变换。...2、参数共享 其实用上面的方法参数仍然很多，这时候还有另一种方法解决这个问题，即参数（权值）共享。...三、卷积神经网络CNN的PyTorch实现 使用Mnist数据集实现的CNN。.../pytorch/pytorch https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/ 明天继续推出：专知PyTorch深度学习教程系列
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 来自官方的Mask R-CNN实现终于“又”来了！...PyTorch官方Twitter今天公布了一个名为Mask R-CNN Benchmark的项目。...该项目旨在让用户更容易地创建一种模块，实现对图片中物品的识别与分割。...Benchmark之前，程序员们一直希望能用更流行的PyTorch取代Caffe 2实现Mask R-CNN，今年7月GitHub上有一名印度小哥完成任务。...亮点 PyTorch 1.0编写：RPN、Faster R-CNN和Mask R-CNN均可实现，达到甚至超出Detectron的准确度 快速：训练速度是Detectron的2倍，比mmdetection
Demo 这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM...Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch （一） Pytorch简述 Pytorch...五）参数初始化 对于pytorch中的nn.Conv2d()卷积函数来说，有weight and bias，对weight初始化是很有必要的，不对其初始化可能减慢收敛速度，影响最终效果等 对weight...CNN中的kernel-num,就是每个卷积窗口的特征数目，大致设置在100-600，我一般会设置200,300 Dropout：Dropout大多数论文上设置都是0.5，据说0.5的效果很好，能够防止过拟合问题...pytorch中实现了L2正则化，也叫做权重衰减，具体实现是在优化器中，参数是 weight_decay（pytorch中的L1正则已经被遗弃了，可以自己实现），一般设置1e-8 ?
据该开源库作者之一、中国香港中文大学陈恺介绍，这一版本中实现了 RPN，Fast R-CNN，Faster R-CNN，Mask R-CNN，近期还计划释放 RetinaNet 和 Cascade R-CNN...mmcv 是一个基础库，主要分为两个部分，一部分是和 deep learning framework 无关的一些工具函数，比如 IO/Image/Video 相关的一些操作，另一部分是为 PyTorch...在该库开源之后，知乎上有人提出问题： 如何评价商汤开源的 mm-detection 检测库？mm-detection 相比 FAIR 的 Detectron 如何？...官方 model zoo 里的 ResNet 结构和 Detectron 所用的 ResNet 有细微差别（mmdetection 中可以通过 backbone 的 style 参数指定），导致模型收敛速度不一样...他们用两种结构都进行了实验，和 Detectron 使用相同的 pretrain model 的情况下，performance 比 Detectron 稍高，在使用 PyTorch 官方的 model
优点：收敛速度快- MSE 随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于函数的收敛，即使固定学习率，函数也能较快收敛到最小值。...pytorch代码实现： import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional...MAE 的优点，既弱化了离群点的过度敏感问题，又实现了处处可导的功能。...优点： 同时具备了 MSE 和 MAE 的优点，既弱化了离群点的过度敏感问题，又实现了处处可导的功能，收敛速度也快于MAE。...从模型的角度选择：对于大多数CNN网络，我们一般是使用MSE而不是MAE，因为训练CNN网络很看重训练速度，对于边框预测回归问题，通常也可以选择平方损失函数，但平方损失函数缺点是当存在离群点（outliers
文摘菌为大家做了编译工作，希望大家紧跟时代的步伐～ 用PyTorch Geometric实现快速图表示学习 这篇论文介绍了PyTorch Geometric，这是一个基于PyTorch（深度学习框架）的非结构化数据...PyTorch Geometric通过利用稀疏GPU加速，提供专用CUDA内核以及为不同大小的输入样本引入高效小批量处理，从而实现了高数据吞吐量。...GitHub链接： https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN） 在大多数计算机视觉的实例分割任务中...这篇论文研究了这一问题，并提出了蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN ），即用一个模块来学习预测实例蒙版的质量。...这篇论文证明极端学习率会导致算法表现不佳，并给出了Adam和AMSGrad算法的新变体，分别称为AdaBound和AMSBound，引入学习率的动态边界，实现从自适应方法到SGD的逐步平滑过渡，并给出收敛的理论证明
现在在PyTorch中也可以实现这个功能。...对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。 更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。...，会对模型的性能、收敛性、收敛速度等产生重要的影响。...(1) 使用pytorch内置的torch.nn.init方法。 常用的初始化操作，例如正态分布、均匀分布、xavier初始化、kaiming初始化等都已经实现，可以直接使用。...对于自定义的初始化方法，有时tensor的功能不如numpy强大灵活，故可以借助numpy实现初始化方法，再转换到tensor上使用。
近日，中国香港中文大学-商汤联合实验室开源了基于 PyTorch 的检测库——mmdetection。...目前，mmdetection 的第一个版本已经实现了 RPN，Fast R-CNN，Faster R-CNN，Mask R-CNN，近期还计划放出 RetinaNet 和 Cascade R-CNN。...（《Mask R-CNN 源代码终上线，Facebook 开源目标检测平台—Detectron》） Performance 稍高：由于 PyTorch 官方 model zoo 里面的 ResNet...结构和 Detectron 所用的 ResNet 有细微差别（mmdetection 中可以通过 backbone 的 style 参数指定），导致模型收敛速度不一样，所以我们用两种结构都跑了实验，一般来说在...我们希望这个计划能够降低算法复现的难度，和不必要的重复实验与训练，从而让使用者能够专注于新问题的提出、新思路的探索，而不需要花费主要精力用于已有算法组件的细节调试。 3.
CNN卷积网络，这里使用的是EfficientNet，我是针对pytorch版本改写得到的 LSTM网络，这里我用的是卷积版本的LSTM，同样也是由pytorch版本改写得来(https://github.com.../ndrplz/ConvLSTM_pytorch) 网络训练代码 网络验证代码 3....组合模型 这里采用的是CNN+全连接层+LSTM+两层全连接层的架构 具体代码在CNNRNNModel2.py当中 在CNNEncoder这个类中，我们的前向传播函数与传统CNN的有些区别 ?...」上，调节学习率，batchsize等参数，「以防后续训练不收敛无法定位问题」 当代码没问题，模型运行结果不正确，比如每次运行eval.py所得的结果不一样，那么最好是查查是不是「某些API被框架废弃不使用...」 结构越复杂效果不一定越好，为了更好泛化需要一定程度上「减小模型复杂度」 如果模型收敛不明显，可以对各个神经层「进行参数初始化」，初始化不同收敛快慢也不同 最后是项目地址 https://aistudio.baidu.com
现代崛起: 随着硬件的快速进展和大数据的涌现，CNN在21世纪初开始重新崛起，并在各个领域实现了突破性进展。 CNN的重要性不仅体现在其精度和效率上，而且还体现在其理论洞见上。...这允许模型从不同的通道捕获不同的特征。 步长与填充 步长和填充控制卷积操作的几何属性。 步长 步长定义了卷积核在输入上移动的速度。较大的步长可以减少输出的尺寸，而较小的步长则保持尺寸不变。...# 使用PyTorch定义Tanh激活函数 tanh = nn.Tanh() Swish激活函数 Swish是一种自适应激活函数，可能会自动调整其形状以适应特定问题。...# 使用PyTorch定义2x2的平均池化层 average_pooling = nn.AvgPool2d(2) 优势与劣势 平均池化可以减轻最大池化可能导致的过于突出某些特征的问题，但可能会淡化一些重要特征...带动量的SGD: 引入动量项，积累之前的梯度，以便更平稳地收敛。
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