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。
原文链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?hl=en 一个图包含一组tf.Operation对象,表示计算单位;和tf.T
Represents one of the outputs of an Operation.
我们在前文介绍过,微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。而FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,其本质是 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学习分析。
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
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。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
在 TensorFlow 之中,分布式变量是在多个设备上创建的变量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是两个例子。本文就对分布式变量进行分析。我们通过一系列问题来引导分析:
深度学习/机器学习工作流程通常不同于人们对正常软件开发过程的期望。但这并不意味着人们不应该从这些年来不断发展的软件开发中汲取灵感并进行实践。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
在使用PyTorch进行深度学习任务时,我们经常会遇到类型错误(TypeError)的异常。这篇技术博客文章将着重讲解一个常见的TypeError异常:TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor。我们将详细解释这个异常的原因,并提供一些解决办法。
原文链接:https://tensorflow.google.cn/beta/tutorials/load_data/csv?hl=zh_cn 这篇教程使用的是泰坦尼克号乘客的数据。模型会根据乘客的
tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状。
原文链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/tuple?hl=en 张量分组。 tf.tuple( tensors, n
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 26 篇原创文章,关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
reduce系列在平时工程中是经常使用的,其中reduce_sum是使用最频繁的一个。主要用在计算loss的时候,当我们定义好loss之后,我们一般要求loss最小,这时候就需要reduce系列。下面通过文档,我给大家简单介绍一下,不是特别难,但是不细心考虑一下,你可能永远觉得它是黑的。 其实人工智能AI,或者深度学习DL,我觉得并不是什么传说的黑科技,真正最后落在技术上的,是纯粹的计算,也没多么的高深莫测。(./不喜轻拍.sh).我有个想法就是把复杂的问题,简单化,简单的问题,通俗化。其实每次写文章,我都
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
dict类型可以说是python里模块的命名空间,实例的属性,函数的关键字参数都有其的参与。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
项目及数据地址:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/overview
在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,把它掰开揉碎,理解它的工作原理。
EKFiddle是一个基于Fiddler web debugger的,用于研究漏洞利用套件、恶意软件和恶意流量的框架。
未来将以张量如何切入深度学习及强化学习领域等方面进行研究和探讨。希望这个长篇能够坚持下去。
来源:Python数据科学本文约7200字,建议阅读14分钟在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。 1.导语 谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增
谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。
在使用pytorch进行深度学习任务时,经常会用到view()函数来改变张量的形状(shape)。然而,在使用view()函数时,有时候可能会遇到以下错误信息:
在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶.
该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。
TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评!
该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。例如:
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。
RecBole (中文名称:"伯乐",意取"世有伯乐,然后有千里马"),由中国人民大学的AI Box团队与北京邮电大学、华东师范大学的科研团队联合开发出品。
我们定义了一个Vision Transformer (ViT)支持的分类模型(使用流行的timm Python包版本0.9.10)以及一个随机生成的数据集。我们选择了ViT-Huge的有6.32亿个参数的最大的模型,这样可以演示FP8的效果。
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
**张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在许多情况下,可以在不引入不必要的存储开销的情况下完成此操作。然而,增加 mat.n_batch 或 mat.n_dense 将导致存储效率非常低下,许多零值都是显式存储的,除非新的批处理或密集维度的大小为 0 或 1。在这种情况下,bcoo_update_layout 将引发 SparseEfficiencyError。可以通过指定 on_inefficient 参数来消除此警告。
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。
该文介绍了Python中字典(dict)的基本使用方法、常见操作以及字典类型的一些变种。
Dataset数据结构应用非常灵活,因为它本质上是一个Sequece序列,其每个元素可以是各种类型,例如可以是张量,列表,字典,也可以是Dataset。
在PyTorch中,FP8(8-bit 浮点数)是一个较新的数据类型,用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降低模型运行时的内存占用,并加快计算速度,同时尽量保持训练和推理的准确性。虽然PyTorch官方在标准发布中尚未全面支持FP8,但是在2.2版本中PyTorch已经包含了对FP8的“有限支持”并且出现了2个新的变量类型,torch.float8_e4m3fn和 torch.float8_e5m2 ,而H100也支持这种类型,所以这篇文章我们就来介绍如何使用FP8来提高训练效率
创建一个常数张量。得到的张量由类型为dtype的值填充,由参数值和(可选的)形状指定。参数值可以是常量值,也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表,那么列表的长度必须小于或等于shape参数所暗示的元素数量(如果指定)。如果列表长度小于按形状指定的元素数量,则列表中的最后一个元素将用于填充其余条目。参数形状是可选的。如果存在,它指定得到的张量的维数。如果不存在,则使用值的形状。如果未指定参数dtype,则从值的类型推断类型。
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快,但是对于查找操作来说却效率地下
本文最初发表在 Towards Data Science 博客,经原作者 Ran Rubin 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
分发器是 PyTorch 的一个内部组件,负责确定在调用诸如torch::add这样的函数时实际运行哪些代码。这可能并不简单,因为 PyTorch 操作需要处理许多“层叠”在彼此之上的交叉关注点。以下是它处理的一些事项的示例:
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