写深度学习网络代码,最大的挑战之一,尤其对新手来说,就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具,相信我的头发一定比现在更浓密茂盛!
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。
合并是指将多个张量在某个维度上合并成一个张量。张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现,其中拼接操作不会产生新的维度,仅在现有维度上合并,而堆叠会创建新的维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量,取决于具体的场景是否需要创建新维度。
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量Tensor对象中,所有的运算操作都是基于张量进行的
torch.cat(tensors, dim = 0) 函数拼接操作是在现有维度上合并数据,并不会创建新的维度。如果在合并数据时,希望创建一个新的维度,则需要使用 torch.stack 操作。
在进行深度学习任务或使用机器学习框架时,我们可能会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是 RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions。这个错误通常在操作张量(tensor)尺寸时出现,我们需要了解其背后的原因并找到解决方法。
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:
在进行深度学习任务和数据处理时,我们经常会涉及到使用张量(tensors)作为索引操作。在使用张量作为索引时,我们常常会遇到“RuntimeError: tensors used as indices must be long or byte tensors”的错误。 这篇博客文章将向您解释这个错误的原因,并为您提供几种解决方法。
对图像(不同的窗口数据)和滤波矩阵(一组固定的权值的神经元)做內积(逐个元素相乘再相加)的操作就是卷积
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。
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。
原文:https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量(本小节中的“张量”指代数对象)有一些实用的属性。例如,你可能已经从按元素操作的定义中注意到,任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样,给定具有相同形状的任意两个张量,任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如,将两个相同形状的矩阵相加,会在这两个矩阵上执行元素加法。
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/
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。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
想要把一个图片,转换成RGB3通道的一个张量,我们怎么做呢?大家第一反应应该是PIL这个库吧
本文转载于:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-05。如有侵权请告知。
机器之心原创 作者:蒋思源 上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受关注的 NIPS 论文,而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程,并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现,并提供了主体架构的代码注释。 本文是机器之心的第三个 GitHub 项目,旨在解释 CapsNet 的网络架构与实现。为了解释 CapsNet,我们将从卷积层与卷积机制开始,从工程实践的角度解释卷积操
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
机器之心原创 作者:蒋思源 前几天,Sara Sabour 开源了一份 Capsule 代码,该代码是论文 Dynamic Routing between Capsules 中所采用的实现。其实早在去年刚公布此论文,机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码,我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。而最近 Sara 开放的代码是标准的官方实现,因此我们希望能解读部分核心代码,并探讨其与 naturomics 等人实现过程的差异。 Sara 实现地址:https://github.com/Sarasr
神经网络的训练过程是一个不断更新权重的过程,而权重的更新要使用到反向传播,而反向传播的本质呢就是求导数。
前面提到过 input.expand(*sizes) 函数能够实现 input 输入张量中单维度(singleton dimension)上数据的复制操作。「对于非单维度上的复制操作,expand 函数就无能为力了,此时就需要使用 input.repeat(*sizes)。」
程序=算法+数据结构。神经网络本质上是一种大数据分析算法,任何算法得以运行,都必须依靠特定的数据结构,而用于将各种数据统一封装并输入网络模型的数据结构叫tensor,也就是张量。张量在不同的情况下存有
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
分类问题典型的应用就是教会机器如何去自动识别图片中物体的种类。本章中主要是介绍了MNIST数据集。
张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
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
尽管张量在深度学习的世界中无处不在,但它是有破绽的。它催生出了一些坏习惯,比如公开专用维度、基于绝对位置进行广播,以及在文档中保存类型信息。这篇文章介绍了一种具有命名维度的替代方法 named tensor,并对其进行了概念验证。这一改变消除了对索引、维度参数、einsum 式解压缩以及基于文档的编码的需求。这篇文章附带的原型 PyTorch 库可以作为 namedtensor 使用。
解读: tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。
利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型
Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
这里我们可以看到PyTorch更简洁,不需要那么多的接口API,更接近于Python编程本身。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
本系列会以5~6篇文章,介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google,微软和Facebook的论文,博客以及代码来进行分析。
论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 论文:YOLOv3: An Incremental Improvement
本章开始了一段旅程,我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容,但这一次我们将更加密切地关注实现细节,而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
大家好,六小桨第2期和大家见面啦,我是助教唐僧!就在上期,我们被杠了!居然有人质疑我们的算术不好,因为明明只有5个主桨人,哪来的六小桨……但是难道助教就不算人嘛?掩面哭泣~好吧,戏有点多了。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄近道”的意思,下面是这个resnet的网络结构:
《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验,是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。 福利提醒:在评论区留言,分享你的Keras学习经验,评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五(8月11日)晚22点
如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例,可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值,它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后,变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状,必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样,使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外,张量类的所有重载运算符都被传递到变量上,因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
RNN (Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.
在使用深度学习框架进行模型训练或推理时,我们经常会遇到处理多维数据的情况。然而,当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时,有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"(维度为3的张量有太多的索引)的错误信息。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
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:
本文对Vision Transformer的原理和代码进行了非常全面详细的解读,一切从Self-attention开始、Transformer的实现和代码以及Transformer+Detection:引入视觉领域的首创DETR。
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