按批次截断:在较长的文本序列中,将其切割成较短的子序列进行处理。这样可以减少每个批次的序列长度,节省显存和算力。
JoJoGAN: One Shot Face Stylization. 只用一张人脸图片,就能学习其风格,然后迁移到其他图片。训练时长只用 1~2 min 即可。
PyTorch的torch.nn中包含了各种神经网络层、激活函数、损失函数等等的类。我们通过torch.nn来创建对象,搭建网络。 PyTorch中还有torch.nn.functional,让我们可以通过调用函数的方式,来直接搭建网络,而不用像torch.nn一样要先创建对象。
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh,被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为:
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
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
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载,共介绍 17 个在文本摘要任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Ex
随着互联网和社交媒体的飞速发展,我们每天都会接触到大量的非结构化数据,如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息,但也提出了一个重要问题:如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识?这就是信息抽取(Information Extraction, IE) 的任务。
【2】pytorch改动和.data和.detch()问题:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83818181
【GiantPandaCV导语】本文是ONNX2Pytorch思路分享以及onnx-simplifier新版简要介绍。ONNX2Pytorch工具已经测试了onnx model zoo中的大量分类模型并转换正确,欢迎使用,github地址:https://github.com/BBuf/onnx2nn。GiantPandaCV几个月前遭受恶意举报,今天终于解除封印了。感谢众多粉丝们的长期等待和支持,我们会在此继续分享学习经验。
PyTorch的主要接口为Python。虽然Python有动态编程和易于迭代的优势,但在很多情况下,正是Python的这些属性会带来不利。我们经常遇到的生产环境,要满足低延迟和严格部署要求。对于生产场景而言,C++通常是首选语言,也能很方便的将其绑定到另一种语言,如Java,Rust或Go。本教程将介绍从将PyTorch训练的模型序列化表示,到C++语言_加载_和_执行_的过程。
向量嵌入是一个非常强大且常用的自然语言处理技术。本文将为您全面地介绍向量嵌入,以及如何使用流行的开源模型生成它们。
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架,序列化是指将模型、张量或其他Python对象转换为一种可存储的格式,以便于在后续的时间点进行加载、重用或共享。通过序列化,可以将模型保存到磁盘上,方便后续再次加载和使用。
torch.nn模块中最重要的类是Module,它是所有神经网络模型的基类。开发者可以通过继承Module类来构建自定义的神经网络模型。Module类提供了许多有用的方法,例如forward方法用于定义模型的前向传播,parameters方法用于获取模型的参数等。
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
《谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读》,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】:
pytorch中保存数据策略在长时间的深度训练中有很大的作用,我们可以通过保存训练好的权重,然后等到下次使用的时候再取出来。另外我们也可以通过迁移学习使用别人训练好的数据进行训练。达到事半功百的效果。
PPMA(Paddle Model Analysis)是一个基于飞桨实现的一个模型分析小工具,它以极简主义为特色,高度封装了飞桨代码以便让大家用最少的代码来完成模型的分析,目前所支持的功能有ImageNet精度验证、可视化图片Top5预测类别、测试模型Params、Throughput、类激活图可视化(CAM)、测试时数据增强(TTA)等,在这里你可以用最少三行代码来实现想要的功能。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端。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。
模块融合:将一些相邻模块进行融合以提高计算效率,比如conv+relu或者conv+batch normalization+relu,最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight中,并生成一个bias;
本文来自Oldpan博客:https://oldpan.me/archives/use-pytorch-normalization
DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。 环境依赖: python >= 3.6 torch >= 1.2 hydra-core >= 0.11 tensorboard >= 2.0 matplotlib >= 3.1 transformers >= 2.0 jieba >= 0.39 中文关系抽取 基于 CNN 的关系抽取模型 基于 BiLSTM 的关系抽取模型 基于 PCNN 的远程监督关系抽取模型 基于 Capsule 的关系抽取模型 基于 Transformer 的关系
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。
本文将介绍CoppeliaSim与Gym框架结合来构建强化学习环境的基本方法,通过一个强化学习的经典控制例子cartpole来讲述如何在Gym的框架下,构建基于CoppeliaSim的强化学习仿真环境,如何使用visdom来实时查看训练的过程,以及使用一些现有的强化学习方法(基于stable-baselines3)来训练构建好的模型。本文所涉及的代码已开源在github,开源地址:
PyTorch 的关键数据结构是张量,即多维数组。其功能与 NumPy 的 ndarray 对象类似,如下我们可以使用 torch.Tensor() 创建张量。如果你需要一个兼容 NumPy 的表征,或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量,那么就很简单了。
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比,因为二者都很容易上手,初学者能够轻松掌握。
Stable Diffusion 是热门的文本到图像的生成扩散模型,本文介绍了如何准备其 WebUI 环境。
作者:Erinlp(知乎同名) 方向:信息抽取 一、简介 在UIE出来以前,小样本NER主要针对的是英文数据集,目前主流的小样本NER方法大多是基于prompt,在英文上效果好的方法,在中文上不一定适用,其主要原因可能是: 中文长实体相对英文较多,英文是按word进行切割,很多实体就是一个词;边界相对来说更清晰; 生成方法对于长实体来说更加困难。但是随着UIE的出现,中文小样本NER 的效果得到了突破。 二、主流小样本NER方法 2.1、EntLM EntLM该方法核心思想:抛弃模板,把NER作为语言模型任
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来,用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡,以中国为例,中国地大物博,各个地方的口音都不统一,但是人们使用同一套书写体系,使得即使远隔千里,我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空,给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生,文字也进行了数字化的进程,但是不同于人类,让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始,无数的研究者在这方面做了很多工
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码,
假设我们已经训练好了一个CenterNet模型。这里我拿ResNet50作为例子。
YOLOv5在OpenVINO上的部署,网上有很多python版本的代码,但是基本都有个很内伤的问题,就是还在用pytorch的一些库做解析,C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚,所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分,从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出,实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的YOLOv5s模型推理的代码演示。下面就是详细的系统环境与各个部分解释,以及代码实现与演示图像。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第五篇——训练识别建筑年代的深度学习模型,我们会使用Python中的PyTorch库来训练模型,模型将选用基于DenseNet121的深度卷积神经网络(DCNN)作为骨干进行迁移学习,数据集采用Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像(下)中获取的阿姆斯特丹的7万多张谷歌街景图像。在处理过程中我们会进一步优化模型,避免欠拟合和过度拟合,并且使用Tensorboard[2]实时查看训练过程。下篇文章[3]我们会对建筑年代的模型使用进行评价,并从空间角度进行分析。
近期我深度研究了Stable Diffusion模型的本地部署过程。在这篇教程中,我将详述从环境准备到模型运行的每个步骤,并针对常见的部署问题给出解决方案,帮助你顺利在本地开启Stable Diffusion的创作之旅。
这个想法在我脑海中不停地闪现,始终没有遇到特别合适的契机进行实践。直到最近,我遇到了一个名为 Fashion AI 的项目,它主要利用微调模型对服装图片进行分割(segmentation),然后裁剪出图像中标注(label)的时尚单品,并将所有图片调整为相同的大小,最后将这些图像转化为 embedding 向量存储在开源向量数据库 Milvus 中。通过这个项目可以在 Milvus 数据库中查询并获得 3 个最相似的向量结果。随后,就可以通过上传一张自己穿着打扮的照片,最终确定与我们时尚风格最为相似的明星。
2019 年 5 月 ACM 图灵大会上,朱松纯教授(加州大学洛杉矶分校)与沈向洋博士(微软全球执行副总裁)在谈到「人工智能时代的道路选择」这个话题时,沈向洋博士认为人工智能发展在工业界将会迎来黄金十年,而朱松纯教授也表示人工智能的发展趋势将会走向大一统,从小任务走向大任务,从 AI 六大学科走向统一。
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新,不需要写一行Javascprit代码,直接就能将深度学习模型编译到WebGL,然后在浏览器运行。 今天,华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新,不需要写任何JavaScript代码,直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL,然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow,MXNet,Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统,但它们大多专门针对小范围的硬件平台(例如服务器级GPU)进行优化,要适应其他
上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。
0.1. 利用GPU加速深度学习 疫情期间没有办法用实验室的电脑来跑模型,用领取的腾讯云实例来弄刚刚好。发现如果没有GPU来跑的话真的是太慢了,非常推荐利用GPU加速深度学习的训练速度。 如果采用GPU的话,训练函数train_model(*)中数据的输入要改变一下,也就是需要将数据放在GPU上
像卷积、池化、激活函数、批量归一化、全连接等等,只要把握好输入的维度和输出的维度,慢慢定义就好了。
选自arXiv 作者:陈天奇等 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法,去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码,其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比,且可以适应新型专用加速器后端。近日,这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》终于完成,内容包含新方法的介绍与讨论,以及 TVM 在英伟达、AMD 的 GP
这周做作业查资料时,无意中看到一个GitHub项目ML-web-app,它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例,介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。是非常好的学习项目!下图是效果图:
2020 年,移动设备上的机器学习将不再是什么热门的新事物。在移动应用中添加某种智能已经成为一种标准做法。
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
常常在想,自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情?到目前为止,我所接触到的NLP其实都是在做一件事情,即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样,因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
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