自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。
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。
今天介绍一个 Github 项目---集成了 27 种 GAN 模型的 Jittor-GAN，项目地址：
这是在EfficientDet：可伸缩和有效对象检测一 文中描述的模型的pytorch实现（注意：还提供了预训练的权重，可以在./trained_models中看到）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
💡在接下来的教程中，我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型，包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch，并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
今天主要分享两份 Github 项目，都是采用 PyTorch 来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如 ResNet、DenseNet、ResNext、SENet等，并且也给出相应的实验结果，包含完整的数据处理和载入、模型建立、训练流程搭建，以及测试代码的实现。
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：
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
除此之外，团队把大规模姿态估计算法DensePose，做出了基于Detectron2的新版本。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
PyTorch Profiler v1.9 现已发布，本版本旨在为用户提供全新工具，让用户无论是在一台还是多台机器上，都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 对于ML学习者和从业者来说，参加竞赛是一个很好的锻炼机会，还能赚取一些零花钱。那么，你知道哪个平台比赛最多，成绩比较好的那些团队都在使用什么架构、什么模型吗？在这篇文章中，一位名叫Eniola Olaleye的数据科学爱好者介绍了他们的统计结果。 统计网站：https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论： 1、在所有竞赛中，Kaggle上的竞赛数量仍然占据1/3，而且奖金数量占270万美元总奖金池的一半； 2
近日，深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
2018 年 12 月，英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX，作为 2017 年 Titan V 的「继承者」，Titan RTX 价格更低，显存更大，性能更强，且使用图灵架构，具备强大的光线追踪能力。因此，Titan RTX 的发布对 AI 社区而言，是不是做深度学习的一个不错选择呢？
今年2月，上海交通大学卢策吾团队MVIG实验室AlphaPose 系统上线，是首个在 COCO 数据集上可达到 70+ mAP 的开源姿态估计系统。本次更新，在精度不下降情况下，实时性是一大提升亮点。
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。
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。
选自medium 作者：Eniola Olaleye 机器之心编译 编辑：张倩 对于ML学习者和从业者来说，参加竞赛是一个很好的锻炼机会，还能赚取一些零花钱。那么，你知道哪个平台比赛最多，成绩比较好的那些团队都在使用什么架构、什么模型吗？在这篇文章中，一位名叫Eniola Olaleye的数据科学爱好者介绍了他们的统计结果。 统计网站：https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论： 1、在所有竞赛中，Kaggle上的竞赛数量仍然占据1/3，而且奖金数量占270万美元总奖金池
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
在深度学习中，同样一个模型用不同的初始化，数据处理，batch size，学习率，优化器都能得到不同性能的参数。我根据自己参与过的比赛中经常用到的一些trick进行大致的总结，有代码的会顺便附上，方便自己以后使用。
GitHub 地址：https://github.com/rasbt/cvpr2023
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者 | Eniola Olaleye 选自 | medium 机器之心编译 | 张倩 统计网站：https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论： 1、在所有竞赛中，Kaggle上的
我们在训练神经网络的时候，超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响，通常的经验是，batch_size越小效果越差；batch_size越大模型越稳定。理想很丰满，现实很骨感，很多时候不是你想增大batch_size就能增大的，受限于显存大小等因素，我们的batch_size往往只能设置为2或4，否则就会出现"CUDA OUT OF MEMORY"(OOM)报错。如何在有限的计算资源下，采用更大的batch_size进行训练，或者达到和大batch_size一样的效果？这就是梯度累加（Gradient Accumulation）技术了
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
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。
深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构，解决了传统深度神经网络中的梯度消失问题，并实现了高效、可扩展的深层模型。
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。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 清华自研的深度学习框架计图（Jittor）在动态图推理速度上又一次完胜PyTorch。 最近，计图团队完成了在寒武纪芯片MLU270上的移植。 这一次跟寒武纪的合作，使Jittor在backbone网络模型中的动态图推理速度较PyTorch平均提升了276.69倍。 从团队公布的实验结果可以看到，在寒武纪芯片上分别用计图（Jittor）和PyTorch进行推理。 计图（Jittor）在16种backbone网络模型中的推理速度都较PyTorc
👋 今天我们继续来聊聊PyTorch，这个在深度学习领域火得一塌糊涂的开源机器学习库。PyTorch以其灵活性和直观的操作被广大研究人员和开发者所青睐。
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。
2017 年 1 月，Facebook 开源 PyTorch，短短一年时间，PyTorch 便发展成一线开发者争相使用的工具。这一年间，有哪些研究人员对 PyTorch 的发展做出了贡献？关于 PyTorch 的经典课程有哪些？它经历了什么样的改变？研究人员又带来了哪些创新？（原文：http://pytorch.org/2018/01/19/a-year-in.html ）
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
AI科技评论按：本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag，介绍了他是如何用不到五十行代码，在 PyTorch 平台上完成对 GAN 的训练。上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬，意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。” Dev Nag 什么是 GAN？ 在进入技术层面之前，为照顾新入门的开发者，先来介绍下什么是 GAN。 2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论
📷 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 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域皇冠上的“明珠”，其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
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。
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。
【新智元导读】Ian Goodfellow 提出令人惊叹的 GAN 用于无人监督的学习，是真正AI的“心头好”。而 PyTorch 虽然出世不久，但已俘获不少开发者。本文介绍如何在PyTorch中分5步、编写50行代码搞定GAN。下面一起来感受一下PyTorch的易用和强大吧。 2014年，Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文，将GAN或称生成式对抗网络带到世界的面前。 通过计算图形和游戏理论的创新组合，他们指出，给定足够的建模能力，两个相互对抗的模型能够通过普通的
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后，全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交，由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
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。
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