---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！ 作为业界应用最广
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 好困 【新智元导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！ 作为业界应用最广泛的机器学习框架
---- 新智元报道 编辑：Britta 桃子 【新智元导读】PyTorch 2.0正式发布。 PyTorch 2.0正式版终于来了！ 去年12月，PyTorch基金会在PyTorch Conference 2022上发布了PyTorch 2.0的第一个预览版本。 跟先前1.0版本相比，2.0有了颠覆式的变化。在PyTorch 2.0中，最大的改进是torch.compile。 新的编译器比以前PyTorch 1.0中默认的「eager mode」所提供的即时生成代码的速度快得多，让PyTor
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中，您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch，为您的AI项目做好准备。
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的高级功能，可以帮助用户更轻松地构建和训练深度神经网络模型。
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile，这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度，并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的（可选的）特性，因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 对于 Mac 用户来说，这是令人激动的一天。 昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorch 官方宣布已正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。 此前，Mac 上的 PyTorch 训练仅能利用 CPU，但随着即将发布的 PyTorch v1.12 版本，开发和研究人员可以利用苹果 GPU 大幅度加快模型训练。现在，人们可以在 Mac 上相对高效地执行机器学
作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。
机器之心报道 编辑：陈萍 前段时间，机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持，现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。 现在，一个更令人兴奋的消息是，ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题，
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 对于 Mac 用户来说，这是令人激动的一天。 今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。 随着用户数量的增长，人们已经逐渐接受使用 M1 芯片的计算机，但作为一款 Arm 架构芯片，还有人在担心部分任务的兼容性问题。 昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorc
在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。
简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML，所以我想我也可以把它写下来。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTor
机器之心报道 编辑：陈萍 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行
前段时间，PyTorch 团队在官方博客宣布 Pytorch 1.13 发布，包含 BetterTransformer 稳定版等多项更新。在体验新特性的同时，不少人也在期待下一个版本的推出。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经
作者 | 量子位 舒石 经过数月的工作，Facebook今天终于对外发布PyTorch的Beta版本。PyTorch是一个Python优先的深度学习框架。先来看看推上的评价： ● 《Python机器学习》的作者Raschka说：终于发布了！我很好奇。对我来说，PyTorch看起来是目前最棒的深度学习库，它的“动态”代码令人印象深刻。 ● AI从业者Delip Rao评价说：PyTorch今天终于对外发布，PyTorch的API看起来非常干净，用起来感觉就像用Keras写代码，但拥有了Torch的优点。
这次的更新不仅将PyTorch的性能推到了新的高度，同时也加入了对动态形状和分布式的支持。
机器之心发布 机器之心编辑部 要想炼丹爽得飞起，就要选择一个顺手的炉子。作为 AI 工程师日常必不可缺的「炼丹炉」，「PyTorch 还是 TensorFlow？」已成为知乎、Reddit 等炼丹师出没之地每年都会讨论的热门话题。 业界流传一种说法：PyTorch 适合学术界，TensorFlow 适合工业界。毕竟，PyTorch 是用户最喜欢的框架，API 非常友好，Eager 模式让模型搭建和调试过程变得更加容易，不过，它的静态图编译和部署体验还不令人满意。TensorFlow 恰恰相反，静态编译和部
【新智元导读】 PyTorch今天发布，这是一个支持强大的 GPU 加速的张量计算（类似numpy），构建基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络的深度学习研究平台。这是numpy 的替代，以使用 GPU 的能力，能够提供最大的灵活性和速度。田渊栋在接受专访时表示，新的平台不像以前 torch 需要clone_many_times。另外从 numpy ndarray 可以转到torch.Tensor，不需要copy。 专访Facebook研究员田渊栋和PyTorch作者Soumith 新智
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一直以来，Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。 就在刚刚，Pytorch官方宣布，其最新版v1.12可以支持GPU加速了。 只要是搭载了M1系列芯片的Mac都行。 这也就意味着在Mac本机用Pytorch“炼丹”会更方便了！ 训练速度可提升约7倍 此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出。 它使用Apple的Metal Performance Shaders(MPS) 作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练。
在今天的 PyTorch 2022 开发者大会上，PyTorch 团队发布了一个新特性 torch.compile，这个新特性将 PyTorch 的性能推向了新高度，并开始将 PyTorch 的部分实现从 C++ 中迁移到 Python 中。他们相信这是 PyTorch 一个实质性的新方向--因此称之为 PyTorch 2.0。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，有时可能会遇到一些报错信息，其中一个比较常见的报错是 "Unable to get repr for"。这个报错提示通常与自定义的类或函数返回的对象有关。本文将详细介绍这个报错的原因，并提供解决方案。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 要想炼丹爽得飞起，就要选一个顺手的炉子。 转自《机器之心》 要想炼丹爽得飞起，就要选择一个顺手的炉子。作为AI工程师日常必不可缺的「炼丹炉」，「PyTorch 还是 TensorFlow？」已成为知乎、Reddit等炼丹师出没之地每年都会讨论的热门话题。 业界流传一种说法：PyTorch适合学术界，TensorFlow适合工业界。毕
内容一览：昨晚召开的 PyTorch Conference 2022 中，官方正式发布了 PyTorch 2.0。本文将梳理 PyTorch 2.0 与 1.x 相比的最大差异。
在进行深度学习开发时，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以参照笔者这篇博文：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）结论：通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU，一个入门级显卡(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度，而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度，如果采用多个GPU将会获得更快速度，所以经常用于训练的话还是建议使用GPU。
机器之心报道 机器之心编辑部 在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。 GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases PyTorch 2.0 延续了之前的 eager 模式，同时从根本上改进了 PyTorch 在编译器级别的运行方式。PyTorch 2.0 能为「Dynamic Shapes」和分布式运行提供更
选自Sebastian Raschka博客 机器之心编译 机器之心编辑部 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：「如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。」 如何提升 PyTorch「炼丹」速度？ 最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟，训练速度足足提升了 7 倍。 作者
近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。
微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。
深度学习的加速上，除了对训练和推理过程的加速之外，还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键，因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
OpenVINO刚刚不久之前发布了新版本OpenVINO2021.3版本，其中最引入关注的是有了OpenVINO扩展模块，github的地址如下：
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括计算密集型步骤，如从磁盘加载和提取数据，解码，裁剪和调整大小，颜色和空间变换以及格式转换。
学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后，fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示：
詹士 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 英伟达的软件护城河正在逐渐消失。 随着PyTorch支持更多GPU厂商，再加上OpenAI的Triton搅局，英伟达手中的利器CUDA 逐渐锋芒不再。 上述观点来自Semi Analysis首席分析师Dylan Patel，相关文章已引发一波业内关注。 有网友看后评价： 英伟达沦落到此种境地，只因为了眼前利益，放弃创新。 Pytorch的作者之一Sasank Chilamkurthy还补刀： 当英伟达之前提出要收购Arm时，我就对潜在的垄断
近日，PyTorch 发布了新版本 PyTorch 1.8.1，相比3月4日从 PyTorch 1.7 到 1.8 的重要更新（ 1.8 版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程），这次只是一个小的错误修复版本，但依然有许多值得关注的地方。
当您在使用 PyTorch 进行深度学习应用时，有时会遇到下面这个错误信息：“Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False”。本文将为您解释这个错误的原因以及如何解决它。
在自然语言处理领域，以 BERT 为代表的 Transformer 神经网络模型是近年来最重要的模型创新，为诸如阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等 NLP 任务带了显著的效果提升。但 Transformer 在提高模型精度的同时，也引入了更多的计算量，这导致 Transformer 的线上 NLP 服务在部署方面面临着巨大挑战。
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