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Pytorch-张量形状操作

网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法...reshape 函数 reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在后面的神经网络学习时，会经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递。...这个过程不涉及元素之间的交换，只是调整了元素在内存中的分布，以适应新的形状。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。...view函数也可以用于修改张量的形状，但是他要求被转换的张量内存必须连续，所以一般配合contiguous(连续的)函数使用。

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卷积神经网络究竟做了什么？

这些可训练的层一般夹在其它层之间，比如数据处理层（例如池化层）和提供非线性变换的层（也称为激活函数）。...例如，convolve 函数被四个层使用（每个层的权重，输入形状，偏差都不同）。能这样重用是因为每一层的处理是流水线而不是状态转移。 我们把图像作为输入传入第一层，随后获得函数返回值传入下一层。...C++的浮点数向量是1阶张量，其形状是一个值的列表，即向量中元素的数量。 矢量{1.0,2.0,3.0}的形状为3。 单个数字也可以被认为是0阶张量，其形状为[]。...了解张量的形状是不够的：我们也必须知道哪个索引是哪个属性。...（使用32位、64位对浮点精度产生的影响也会产生不同的结果） 对通道（channel）排序的不同方法可能会导致错误，尤其是把代码从一个框架移植到另外一个。 我应该在生产环境中使用这样的代码吗？

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关于深度学习系列笔记四（张量、批量、Dense）

#‰ 形状：这是一个整数元组，表示张量沿每个轴的维度大小（元素个数）。例如，前面矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 3, 5)。...#深度学习中所有数据张量的第一个轴（0 轴，因为索引从0 开始）都是样本轴（samples axis，有时也叫样本维度） #深度学习模型不会同时处理整个数据集，而是将数据拆分成小批量。...# 具体来看，下面是MNIST 数据集的一个批量，批量大小为128。然后是下一个批量。...# 在这种情况下，每个字符可以被编码为大小为128 的二进制向量，那么每条推文可以被编码为一个形状为(280, 128) 的2D 张量， # 而包含100 万条推文的数据集则可以存储在一个形状为...,color_depth) 的4D 张量中， # 而不同视频组成的批量则可以保存在一个5D 张量中，其形状为(samples, frames, height, width, color_depth

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盘点 | 对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习

首先，我们使用 OpenCV 包定义了 2 个不同的预处理函数：第一个是图像到特征向量，它可以重调图像大小，并把图像转化为行像素列表；第二个是提取颜色直方图，即使用 cv2.normalize 从 HSV...由卷积滤波器生成的通道。 接着，我们我们在网络末端构建了 2 个全连接层。输入是一个 2 维的形状张量 [num_images、num_inputs]。...虽然图片的尺寸是不同的，但我们可以调整为固定的大小如 64x64 或 128x128。 预处理 在该项目中，我们主要使用 OpenCV 对图片进行预处理，如读取图片放入阵列或调整为我们需要的大小等。...第二种方法：使用 TensorFlow 构建 CNN 使用整个大数据集会需要很长的时间计算模型的梯度，因此我们在优化器每一次迭代中都只使用小批量的图片更新权重，批量大小一般是 32 或 64。...训练批量大小控制了在一个训练步中检查图片的多少，又因为学习率应用于每一个批量，如果能以更大的批量获得相似的全局效果，我们需要减少它。

12.3K102

Deep learning with Python 学习笔记（1）

因此一系列帧可以保存在一个形状为 (frames, height, width, color_depth) 的 4D 张量中,而不同视频组成的批量则可以保存在一个 5D 张量中,其形状为(samples...4 个这样的视频片段组成的批量将保存在形状为 (4, 240, 144, 256, 3)的张量中 如果将两个形状不同的张量相加，较小的张量会被广播(broadcast),以匹配较大张量的形状： 向较小的张量添加轴...] after reshape: [[0 1 2] [3 4 5]] 转置 np.transpose(x) SGD(stochastic gradient descent) -- 随机梯度下降 不同的张量格式与不同的数据处理类型需要用到不同的层...图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...在工作流程中，你不能使用在测试数据上计算得到的任何结果，即使是像数据标准化这么简单的事情也不行 当样本数量很少，我们应该使用一个非常小的网络，不然会出现严重的过拟合 当进行标量回归时，网络的最后一层只设置一个单元

1.4K40

分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

进而我们知道，在每个副本上的权重更新成本是恒定的，即使添加了更多设备以减少每个副本的批处理大小，这个更新成本也不会变化（就是模型的全部权重）。...右图显示了通过重新格式化进而在分片上处理非元素级别运算符的示例。 一个常见的问题是，所希望的分片维度不能被分片（副本）的数量平均整除。...还有另一个平台相关的重新格式化操作符 bitcast。这意味着只要新形状在设备上没有超出范围，就可以将设备内存重新解释为一个不同的形状。...如图8所示，这允许具有不同大小辅助变量的优化器们具有相似的峰值内存使用率。...输入张量可以在概念上以完整的形状连接在一起，内部分片是连接形状上的分区，如图10所示。

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谷歌力作：神经网络训练中的Batch依赖性很烦？那就消了它！

2、阈值线性单元(Thresholded Linear Unit，TLU)，是一个和FRN一起使用的激活函数，即使在没有任何批量依赖关系的大批量情况下，也比BN的效果要好。...所以，该方法的结构如下图所示： ? △研究人员所提出的FRN层示意图。 研究人员假设要处理的是前馈神经网络，在形状为 B,W,H,C 的卷积运算区域4D张量X之后产生的滤波器响应。...其中，B是小批量的大小，W、H是map的空间范围，C是卷积中使用的滤波器数。C也指输出通道。...方法虽好，并不通用 虽然FRN层在实验上取得了较大的进步，但网友也对此提出质疑。 ? 作者仅报告了不超过32的批量处理大小。...不知道它是否可与大型(常用)批量处理大小(64,128,256,512等)相提并论。 此方法不适用于非卷积运算，并且该运算的方差对输出通道大小敏感。 数据集中的实验非常有限。

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。 “图片张量的形状有两种约定： 通道在后的约定。...对于输入张量为 的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为 ，对比不同维度的输入张量： 输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为 输入张量的维度...，与增加维度一样，「删除维度只能删除长度为 1 的维度，同时也不会改变张量的存储」。...对于形状为 的张量来说，如果希望将批量维度删除 (batch_size 通常称为批量维度)，可以通过 torch.squeeze(input, dim) 函数，「dim 参数为待删除维度的索引号。」...例如，删除形状为 图片张量的批量维度。

4.7K30

深度学习-数学基础

属性 轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系 形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...，一般为数字，同时也存在字符串的情况 张量现实展示 向量数据：2D 张量，形状为 (样本, 特征)。...点积运算 一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量 张量变形 张量变形是指改变张量的行和列...，然后进行不断优化，也叫训练，每一次优化叫作一次训练过程 抽取样本x和标签y，组成数据批量 在x上运行网络（前向传播），得到预测值y_pred。...其中最核心的部分是第四步更新权重，神经网络使用求导和梯度下降的方式进行优化，为了避免算法的复杂，因此每次就行抽样，这样的方式也叫坐小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient

1K10

TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

在非常高的水平上，参差不齐的张量可以被认为是变长链表的 TensorFlow 模拟。 这里要注意的一个重要事实是，这种可变性也可以存在于嵌套大小中。 这意味着有可能… 真正的参差不齐的张量是什么？...参差不齐的张量也可以定义为具有一个或多个参差不齐的大小的张量。 换句话说，具有可变长度切片的大小。...由于最常见的用例涉及处理有限数量的记录，因此参差不齐的张量要求最外面的维度是统一的，换句话说，该维度的所有切片都应具有相同的长度。 最外部大小之前的大小可以既参差不齐，也可以统一。...总结一下这些要点，我们可以指出，参差不齐的张量的形状目前仅限于以下形式： 单个统一大小 后跟一个或多个参差不齐的大小 后跟零个或更多个统一大小 构造参差不齐的张量 TF 2.0 提供了大量可用于创建或返回锯齿张量的方法...尽管Sequential API 在以串行方式组合层方面做得非常好，但是它不能用于描述基础层的并行组成。 通常，它不能用于构建不具有线性拓扑的层图。 在需要利用特定层的情况下，其实用性也受到限制。

3.5K10

畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

中定义张量形状变化。...数据预处理  序列预处理  Keras提供了多种进行序列预处理的方法：如TimeseriesGenerator用于生成批量时序数据、pad_sequences将多个序列截断或补齐为相同长度、make_sampling_table...文本预处理  Keras提供了多种方法对文本数据进行预处理：如Tokenizer是文本标记实用类，允许两种方法向量化一个文本语料库、hashing_trick将文本转换为固定大小散列空间中的索引序列、one_hot...将文本编码为大小为n的单词索引列表等等。 ...ImageDataGenerator类有许多方法可以使用，如apply_transform对图像进行变换处理、flow采集数据和标签数组，生成批量增强数据等等。

1K30

CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

在这篇文章中，我们将可视化一个单一灰度图像的张量flatten 操作，我们将展示如何flatten 特定的张量轴，这是CNNs经常需要的，因为我们处理的是批量输入而不是单个输入。 ?...为了使一个张量扁平化，我们需要至少有两个轴。这使得我们开始的时候不是扁平的。现在让我们来看一幅来自MNIST数据集的手写图像。这个图像有两个不同的维度，高度和宽度。 ?...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...因为我们沿着一个新的轴有三个张量，我们知道这个轴的长度应该是3，实际上，我们可以从形状中看到我们有3个高和宽都是4的张量。 想知道stack() 方法是如何工作的吗?...这就是这个批处理的张量表示的输出。

6.4K51

tf.queue

一、概述tf的公共API。队列的名称空间。类FIFOQueue:按先入先出顺序对元素进行排队的队列实现。PaddingFIFOQueue:一个FIFOQueue支持通过填充来批量处理可变大小的张量。...每个元素都是一个定长张量元组，张量的d类型由d类型描述，其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数，则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。...如果未指定，则不同的队列元素可能具有不同的形状，但是不允许使用dequeue_many。参数：capacity:一个整数。可能存储在此队列中的元素数量的上限。dtypes: DType对象的列表。...参数：name:操作的名称(可选)。返回值：包含该队列中元素数量的标量张量。二、tf.queue.PaddingFIFOQueue一个FIFOQueue，它支持通过填充来批量处理可变大小的张量。...通过将任何形状维度设置为None，可以允许固定秩但大小可变的形状。在这种情况下，输入的形状可能会随着给定的维度而变化，dequeue_many将用零填充给定维度，直到指定批处理中所有元素的最大形状。

1.4K40

你还在纠结单个GPU怎么训练GPT-3吗？快来看看HP调优新范式吧！

通过与 OpenAI 合作，微软研究院的研究员们在一系列现实场景中也验证了该技术的实际优势。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。...来自微软和 OpenAI 的研究者首次提出了基础研究如何调优大型神经网络（这些神经网络过于庞大而无法多次训练）。他们通过展示特定参数化保留不同大小模型的最佳超参数来实现这一点。...论文作者之一、来自微软的 Greg Yang 在推特上表示：“你不能在单个 GPU 上训练 GPT-3，更不用说调优它的超参数了。但是利用新的理论进步，你竟可以在单个 GPU 上调优它的超参数！”...具体而言，该研究证明，在 µP 中，即使模型大小发生变化，许多最优的 HP 仍保持稳定。...由于 proxy 模型即使很小也能有意义地预测最佳超参数（如图3、图4所示），因此随着该研究用数十亿个参数训练更大的目标模型，研究者预计性能差距会扩大。

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计算机视觉中的深度学习

用几十张图片训练卷积网络来解决一个十分复杂的问题是不可能的，但如果模型比较简单经过正则化处理，同时任务比较简单，几百张图片也能解决问题。...其中包括一个ImageDataGenerator类，可以将磁盘上的图片文件自动转换成预处理的张量batch批量。...在这里，批量大小为20，一个epoch有100个批量，生成2000张图片样本。 使用fit_generator方法，可以传递validataion_data参数，和fit方法相似。...因为要使用自己创建的全连接分类器，可以不使用原来的全连接层； input_shape：送到模型中图片张量的形状；参数是可选的：如果不传递参数，网络可以处理任意形状的输入。...即使在非常小的数据集上也可以从头开始训练，并获得不错的结果。 在小型数据集上，过度拟合将是主要问题。

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单个GPU也能训练GPT-3！快来看看HP调优新范式吧！

大数据文摘转载自微软研究院AI头条 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。...来自微软和 OpenAI 的研究者首次提出了基础研究如何调优大型神经网络（这些神经网络过于庞大而无法多次训练）。他们通过展示特定参数化保留不同大小模型的最佳超参数来实现这一点。...论文作者之一、来自微软的 Greg Yang 在推特上表示：“你不能在单个 GPU 上训练 GPT-3，更不用说调优它的超参数了。但是利用新的理论进步，你竟可以在单个 GPU 上调优它的超参数！”...具体而言，该研究证明，在 µP 中，即使模型大小发生变化，许多最优的 HP 仍保持稳定。...由于 proxy 模型即使很小也能有意义地预测最佳超参数（如图3、图4所示），因此随着该研究用数十亿个参数训练更大的目标模型，研究者预计性能差距会扩大。

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单个GPU无法训练GPT-3，但有了这个，你能调优超参数了

来自微软和 OpenAI 的研究者首次提出了基础研究如何调优大型神经网络（这些神经网络过于庞大而无法多次训练）。他们通过展示特定参数化保留不同模型大小的最佳超参数来实现这一点。...也就是说，该研究在大型模型上获得了接近最优的 HP。 论文作者之一、来自微软的 Greg Yang 表示：「你不能在单个 GPU 上训练 GPT-3，更不用说调优它的超参数（HP）了。...具体而言，该研究证明，在 µP 中，即使模型大小发生变化，许多最优的 HP 仍保持稳定。...图 4：在 µP 中参数化并在 Wikitext-2 上训练的不同大小的 transformer。...由于 proxy 模型即使很小也能有意义地预测最佳超参数（如图 3、图 4 所示），因此随着该研究用数十亿个参数训练更大的目标模型，研究者预计性能差距会扩大。

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