一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中吸取教训。
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
PyTorch Profiler v1.9 现已发布，本版本旨在为用户提供全新工具，让用户无论是在一台还是多台机器上，都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑Jupyter Notebook，不需要付费。
nlp-tutorial是一个使用Pytorch／TensorFlow，学习自然语言处理的教程。大多数模型的代码行数少于100行。
近日，来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目：「nlp-tutorial」。
数千微信好友，每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
大家好，非常感谢大家的加入。我是马克，在推理和PyTorch方面有着丰富的经验。今天我想和大家谈谈一种让你的模型快速投入生产的方法。训练模型的过程非常艰难，你需要花费大量时间和计算资源。但是推理问题似乎相对简单一些。基本上，你只需要将模型在一个批次上运行即可。这就是推理过程所需要的。然而，如果你更接近真实的场景，可能需要进行一些额外的步骤。比如，你不能每次推理都重新加载模型，而且你可能需要设置一个HTTP服务器，并对其进行推理。然后你需要加载模型权重和相关数据，对于大型模型，这可能需要很长时间。此外，用户不会发送张量给你，他们可能发送文本或图像，所以你可能需要对这些输入进行预处理。然后你就可以运行推理了。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
📷 来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。似乎JAX已经是下一个巨头深度学习框架了。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章，详
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
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。
张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？
专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。
一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
PyTorch 发布于 2016 并迅速成为深度学习研究人员的首选工具。随着PyTorch的逐步发展，它已经不仅仅是一个原型工具。现在PyTorch成为一个成熟的框架，并且逐渐成为学术界和工业界的标准。研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
亮点： - cuDNN v5卷积支持（cuDNN v3不再支持） - 修复几个崩溃
深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息，希望能作为你的购买决策的参考。
Pytorch添加的一个新特性是更好地支持带有TorchScript (PyTorch JIT)的快速自定义递归神经网络(fastrnns)。
计算机常见的处理器包括CPU和GPU，CPU即中央处理单元（Central processing unit），它是计算机的控制核心。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时在大量的逻辑判断中，包含了大量的分支跳转和中断处理，使得CPU的内部结构异常复杂，不擅长于快速计算。
工欲善其事必先利其器，今天聊一聊深度学习必备GPU如何去选，记得收藏哦！ 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息，希望能作为你的购买决策的参考。
我们在网上只发现比较少的信息与资源，最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的，还有很多 TPU 特性没有考虑到，感兴趣的读者可查阅文末的参考资料，了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
现在，Reddit上的一位开发者根据他曾经犯过的错和经常忘记的点，总结了七点使用PyTorch的小技巧，供大家参考。
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
机器之心专栏 作者：Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境，支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。 网址：https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
自动学习权重的神经元模型-感知机。输出值o和真实值y之间的误差用于调整神经元的权重系数{w_1,w_2,…,w_n}
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务，同时还拥有许多更简洁的特性。
来源：计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar 链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字，建议阅读8分钟本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT 就在 NLP 领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 前言 2018年可谓是自然语
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安装任意自定义库。网址：https://colab.research.google.com
上个帖子简单介绍了scVI和scANVI，以及其python环境部署，并尝试运行了一个示例数据，详见：
来源：机器学习初学者本文约4500字，建议阅读8分钟我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 导语 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 正文开始 前言 2018年可谓是自然
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 对于 Mac 用户来说，这是令人激动的一天。 昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorch 官方宣布已正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。 此前，Mac 上的 PyTorch 训练仅能利用 CPU，但随着即将发布的 PyTorch v1.12 版本，开发和研究人员可以利用苹果 GPU 大幅度加快模型训练。现在，人们可以在 Mac 上相对高效地执行机器学
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑：泽南 看完这篇文章，怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日，机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容： 成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
对于学习数据科学的同学来说，从头开始实现神经网络，会让你理解很多有趣的东西。但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
PyTorch非常易于使用，可以构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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