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。
在深度学习中,自动微分是训练神经网络的关键技术之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了强大的自动微分功能。然而,在处理复杂的模型或计算图时,可能会出现梯度计算错误或其他异常。为了帮助调试这些问题,PyTorch提供了torch.autograd.set_detect_anomaly(True)函数,用于启用自动微分异常检测。
本文以几篇PyTorch官方文档为基础来了解分布式 autograd 的设计和内部结构,在翻译时并没有逐字翻译,其中加入了自己的部分理解。分布式 autograd 后续文章的分析也会基于本文进行。
自动微分(Automatic Differentiation,简称 Autograd)是深度学习和科学计算领域的核心技术之一。它不仅在神经网络的训练过程中发挥着至关重要的作用,还在各种工程和科学问题的数值解法中扮演着关键角色。
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。
原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
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。
在芯片性能提升有限的今天,分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本( v1.5)的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
平常都是无脑使用backward,每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触,今天花了点时间了解了一下原理,写下笔记以供以后参考。以下笔记基于Pytorch1.0
项目地址:https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
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。
自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能,这对于深度学习和优化问题至关重要,因为它可以自动计算梯度,无需手动编写求导代码。torch.autograd模块的一些关键组成部分:
PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数,我知道一些基本的导数:
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过
torch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s,对于该张量,应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。
向一群深度学习从业人员询问他们选择的编程语言,无疑您会听到很多关于Python的知识。另一方面,询问他们的入门机器学习库,您很可能会获得混合使用TensorFlow和PyTorch的两个库系统的图片。虽然有很多人可能都熟悉这两种方法,但是在机器学习(ML)的一般商业应用中,往往倾向于使用TensorFlow进行控制,而在人工智能/ ML中的研究项目则 大多使用PyTorch。尽管去年发布的TensorFlow 2.0中 默认引入了急于执行的功能,并且这两个库之间存在着显着的融合 ,并且可以使用以下方法构建静态可执行模型 Torchscript,大多数似乎大部分都坚持使用。
autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先让我们简要地介绍它,然后我们将会去训练我们的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。它是一个由运行定义的框架,这意味着以代码运行方式定义你的后向传播,并且每次迭代都可以不同。我们从 tensor 和 gradients 来举一些例子。
有些公式为图片,如果这个页面加载不出来,请看这里:https://oldpan.me/archives/pytorch-autograd-hook
上文我们已经对Reduer的前向传播进行了分析,本文就接着来看看如何进行反向传播。
书接前文,我们了解了 —— # 刹车与油门:PyTorch Autograd 的赛车之旅,如文所说,自动微分是 PyTorch 深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
Pytorchtask·1——PyTorch的基本概念1. 什么是PyTorch,为什么选择PyTorch2. 配置Python环境3. 准备Python管理器4. Pytroch的安装5.PyTorch基础概念6. 通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。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。
通过上文分析,我们已经知道了 DDP 的基本架构和如何初始化,本文就看看其核心 Reducer 的静态架构。Reducer提供了反向传播中梯度同步的核心实现。
pytorch中的Autograd mechanics(自动求梯度机制)是实现前向以及后向反馈运算极为重要的一环,pytorch官方专门针对这个机制进行了一个版块的讲解:
摘要: 今年一月份开源的PyTorch,因为它强大的功能,它现在已经成为深度学习领域新流行框架,它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库,它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。这篇文章我们就来讲述一下我对PyTor
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 :)」。
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。
这篇文章主要介绍了pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现。
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第二篇,介绍自动微分(梯度计算)所涉及的部分 PyTorch 基础类。因为字数太多(1万两千字),所以拆分成上下两篇。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
本文和上文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey为基础,逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
梯度累积是一种增大训练时 batch size的技术,在本地使用 micro-batch 多次进行正向和反向传播积累梯度后,再进行梯度规约和优化器更新,这是用来均摊通信成本的一种常用策略。本文通过几个框架/库的实现对比,让大家对这个技术有进一步的了解。
本文讲解基于pytorch0.4.0版本,如不清楚版本信息请看这里。backward()在pytorch中是一个经常出现的函数,我们一般会在更新loss的时候使用它,比如loss.backward()。通过对loss进行backward来实现从输出到输入的自动求梯度运算。但是这里的backward()如果追根溯源一下,或者说Go to definition一下,我们会发现,其实这个backward是来源于torch.autograd.backward。
来源:计算机视觉与机器学习作者丨小可乐大魔王@知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530本文约2800字,建议阅读5分钟文章总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。 先上结果: 图片截选自本文末尾 正文: 无论在机器学习还是深度学习领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数有许多不同的类型,根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数,如何选择模型的损失函数,是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一
本文主要在对PyTorch官方文档的翻译之上加入了自己的理解,希望给大家一个PyTorch分布式的历史脉络和基本概念,有兴趣的朋友可以仔细研究一下历史,看看一个机器学习系统如何一步一步进入分布式世界 / 完善其功能。
前面通过简单的实操上手 Pytorch:# 轻松上手:PyTorch 预测书店销售趋势,本篇带来 Pytorch 核心引擎:autograd。
上文已经分析了如何启动/接受反向传播,如何进入分布式autograd 引擎,本文和下文就看看如何分布式引擎如何运作。通过本文的学习,读者可以对 dist.autograd 引擎基本静态架构和总体执行逻辑有所了解。
GPipe是一个基于 Lingvo (Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架)开发的,支持超大规模模型的神经网络训练并行库,本文介绍其重计算功能,同时可以和其他实现一起印证。
Autograd (自动梯度)是Pytorch能够快速又灵活地构建机器学习模型的关键。它能够用来快速而简单地计算复杂函数的多重偏导数,它是基于反向传播的神经网络学习的核心。
首先应该设置模型的状态:如果是训练状态,那么模型的参数应该支持反向传播的修改;如果是验证/测试状态,则不应该修改模型参数。在PyTorch中,模型的状态设置非常简便,如下的两个操作二选一即可:
随着深度学习的飞速发展,模型越来越臃肿先进,运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上,毕竟,你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种,例如,分布式训练和混合精度训练。
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。
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第三篇,介绍具体实现机制。
本文介绍了PyTorch中自动求导机制的原理以及用法。自动求导是PyTorch的一个特色功能,可以自动计算函数的导数,从而简化了神经网络模型的搭建和调试。本文从PyTorch中的自动求导机制、变量的requires_grad属性、volatile属性以及排除子图等方面介绍了自动求导的用法,并提供了相关示例和参考资料。
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
机器之心报道 机器之心编辑部 JAX 是机器学习 (ML) 领域的新生力量,它有望使 ML 编程更加直观、结构化和简洁。 在机器学习领域,大家可能对 TensorFlow 和 PyTorch 已经耳熟能详,但除了这两个框架,一些新生力量也不容小觑,它就是谷歌推出的 JAX。很对研究者对其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlow 等众多机器学习框架。 JAX 最初由谷歌大脑团队的 Matt Johnson、Roy Frostig、Dougal Maclaurin 和 Chris Leary 等人发起。
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