欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中,我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
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上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为:loss(m(
PyTorch已经成为机器学习社区中流行的深度学习框架。创建张量的副本是PyTorch的开发人员和研究人员的常见需求。了解副本之间的区别对于保留模型的状态、提供数据增强或启用并行处理非常重要。在Python中可以使用copy.deepcopy()和还有Pytorch的clone()来进行复制。在本文中,我们将介绍这两种复制方法及其应用程序的细微差别、性能问题以及如何选择适当方法。
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应,除了不支持str,主要有下面几种形式:
机器学习论文的可复现性一直是个难题。许多机器学习相关论文要么无法复现,要么难以重现。有时候论文读者经常为了调用各种经典机器学习模型,还要重复造轮子。
分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具,但pytorch默认使用单个GPU进行训练,如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候,需要在代码当中进行修改,这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
PyTorch 是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对GPU加速的深度神经网络(DNN)编程。Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor)库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与TensorFlow的静态计算图不同,pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用Lua,导致在国内一直很小众,并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口,PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。
图(graph)是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说,图嵌入方法是一种无监督学习方法,可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱来的导向能力,因此非常适合机器学习模型。尽管如此,图结构却非常复杂,难以进行大规模扩展应用。也因此,现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。
传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件:张量和梯度。
(本文章适用于 pytorch0.4.0 版本, 既然 Variable 和 Tensor merge 到一块了, 那就叫 Tensor吧)
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
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。
矩阵乘法(matmul),是机器学习中非常重要的运算,特别是在神经网络中扮演着关键角色。
torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式;torch_data.numpy()又可以将torch的tensor格式转换为numpy的array格式。注意Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间,修改一个会导致另外的一个也被修改。
---- 新智元报道 来源:GitHub 编辑:LRS 【新智元导读】历时四个多月,PyTorch 1.10终于发布了正式版,这次的更新内容性能更强,对安卓的支持更多,对开发人员也更友好了! 10月21日晚上,PyTorch 1.10终于发布! 本次更新包含了自1.9版本以来的426名贡献者的3400多条commit共同组成,更新内容主要在于改善PyTorch的训练、性能以及开发人员可用性。 集成了 CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销; FX、torch.specia
峰值内存消耗是训练深度学习模型(如视觉 Transformer 和 LLM)时的常见瓶颈。本文提供了一系列可以在不牺牲建模性能和预测精度的情况下,将 PyTorch 中的内存消耗降低到约 1/20 的技术。
用户在使用 Pytorch 的过程中,必然会接触到 view 这个概念,可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础,对如何编写分布式进行了介绍,并且加上了自己的理解。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度,也包括这个词本身。 对于 sel
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目,于 2016 年底推出、2017年开源。近日,快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越,从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
论文《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length》提出了字节跳动的 GPU Transformer 推理库 ——ByteTransformer。针对自然语言处理常见的可变长输入,论文提出了一套优化算法,这些算法在保证运算正确性的前提下,成功避免了传统实现中的冗余运算,实现了端到端的推理过程的大幅优化。另外,论文中还手动调优了 Transformer 中的 multi-head attention, layer normalization, activation 等核心算子, 将 ByteTransformer 的推理性提升至业界领先水平。与 PyTorch, TensorFlow, NVIDIA FasterTransformer, Microsoft DeepSpeed-Inference 等知名的深度学习库相比,ByteTransformer 在可变长输入下最高实现 131% 的加速。论文代码已开源。
提问内容如下: 之前非常熟悉 Tensorflow,后来都说 PyTorch 简单易上手,自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
选自Medium 作者:Thomas Wolf 机器之心编译 参与:Tianci LIU、路 本文介绍了元学习,一个解决「学习如何学习」的问题。 元学习是目前机器学习领域一个令人振奋的研究趋势,它解决的是学习如何学习的问题。 传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。 因为人类学习了「如何学习」。 在这篇文章中,我将从一个非常直观的元学习简介入手,从它最早的起源一直谈到如今的元学习研究现状
AI 科技评论按:如何有效处理大规模图像,对于推动人工智能研究与应用的发展而言至关重要。这也是为何 Facebook AI 选择创建并开源 PyTorch-BigGraph(PBG)的原因—— 一款更快、更轻易为大规模图像生成图嵌入的工具,特别针对那些模型对内存来说过大的多关系图嵌入(multi-relation graph embeddings)。 PBG 比起一般的嵌入软件,表现更快,同时能产出与先进模型相当的嵌入质量。有了这个新工具,任何人都能使用单个或多个并行机器迅速生成高质量的大规模图嵌入。雷锋网 AI 科技评论将开源博文编译如下。
Pytorch发布已经有一段时间了,我们在使用中也发现了其独特的动态图设计,让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解。
Kaldi 是一个开源的语音识别系统,由 Daniel Povey 主导开发,在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言,且核心算法是用 C++ 编写的,对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
王新民 若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 图左为Caffe2作者贾扬清 今天凌晨召开的F8大会上,Facebook正式发布Caffe2~ 随着人工智能的发展,在训练深度
刚刚,Facebook宣布推出PyTorch Hub,一个包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,让你调用起来更方便。
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。
最近,普拉纳夫 · 达尔(Pranav Dar)发文总结了 2018 年 2 月份 Github 上最火的 5 个数据科学和机器学习项目。
选自blog.christianperone 作者:Christian S. Perone 机器之心编译 参与:思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队(FAIR)提供支持的深度学习框架,PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中,来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构,揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
选自semianalysis.com 作者:Dylan Patel 机器之心编译 机器之心编辑部 CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在却难以充分发挥
在使用 pytorch dataloader 时,出现了当把num_workers 设置不为0即报错的问题,本文记录两种此类错误的解决方案。 Dataloader - num_workers Pytorch 中加载数据的模块Dataloader有个参数num_workers,该参数表示使用dataloader时加载数据的进程数量,可以理解为为网络搬运数据的工人数量; 所以如果dataloader比较复杂,工人多的时候自然可以节省大量数据加载时间,他们可以在网络训练时同时进行数据加载工作,等网络
虽然说现在有了TensorFlow以及Pytorch等各种Python的函数库可以让定义神经网络模型变得简单,但是对于网络结构以及网络层代码不熟悉的人来说,写一行代码百度半天指令也是十分的痛苦。今天给大家推荐一款在线网络结构搭建软件,只需要画好网络流程图即可自动生成网络结构代码。
交换维度顾名思义就是交换不同的维度,线性代数中矩阵的转置操作可以看成是交换第 0 个和第 1 个维度。比如下图形状为 (3, 4) 的矩阵。
随着深度学习模型尺寸逐渐扩大、训练数据量显著上升,目前工业界的大多数场景都需要使用分布式的方式进行模型训练。今天来跟大家聊聊Tensorflow、Pytorch分布式训练的底层实现逻辑。有的算法同学可能会想,我只要深入研究模型就可以了,为什么还要了解这些工程上的东西,有专门的人搭好架子直接用不就行了?正是因为要用这些架子,才更应该了解这些架子的底层逻辑,这样才能在实验中快速排查运行效率低、数据读取错误、效果不符合预期等问题,上述问题和分布式的工程实现逻辑是息息相关的。
近日,微软发布了一个名为DeepSpeed的开源库,该库通过提高规模、速度、成本和可用性,极大地推进了大型模型的训练,释放了训练1000亿个参数模型的能力。DeepSpeed可与PyTorch兼容。
近日,PyTorch 开发者大会如期召开。在会上,Meta 发布了PyTorch Live,这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。PyTorch Live 支持单一的编程语言JavaScript,可以为 Android 和 iOS 两个移动端操作系统开发的应用程序,并准备定制机器学习模型以供更广泛的 PyTorch 社区使用。
卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connected Neural Network),卷积神经网络具有局部连接(local connectivity) 和 参数共享(parameter sharing)的优势,在减少了参数的情况下提高了特征提取的能力,因此被广泛使用。本文从PyTorch官方文档中关于torch.nn.conv2d的内容出发来解释多通道卷积的概念.
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目,于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一,并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
随着 NLP 的不断发展,对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用,也越来越细节,下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。
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