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PyTorch 解读之 torch.autograd

---- 磐创AI分享 来 | GiantPandaCV 作者 | OpenMMLab 来 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610 前言 本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主,主要涉及 torch/autograd 下代,不涉及底层的 C++ 实现。 本文涉及的PyTorch 1.7 为准。 在这一节中,我们简单介绍 pytorch 中所提供的计算图反向传播的接口。 在反向传播过程中,autograd 沿着这个图从当前变量(根节点 F)溯,可以利用链式求导法则计算所有叶子节点的梯度。

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怎样看pytorch最有效?

【GiantPandaCV导语】现在深度学习项目代量越来越大,并且单个文件的量也非常的大。笔者总结了一些专家的经验并结合自己看的一些项目,打算总结一下如何探索和深入一个深度学习项目库。 1. 深度学习框架一般选tensorflow、pytorch,因为大部分项目大多是基于这两个框架的。他们官方网站的教程也是非常不错的参考,可以看看官方提供的教程,跑一下github上提供的demo。 一般比较大型的项目,比如pytorch,nni,mmdetection等较多人维护的项目是会在readthedoc上提供说明书,建议优先阅读说明。 项目是否有README? README文件通常包含了项目创建者想要告诉你的信息,对于一些专业的项目库而言,阅读README文件绝对对你理解整个项目代有帮助。 什么都没有?? 通过IDE的功能跳转到对应类或者函数进行继续阅读,配合代注释进行分析。 分析过程可能会需要软件工程的知识,比如画一个类图来表述项目的关系。 一开始可以泛读,大概了解整体流程,做一些代注释。

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    PyTorch 解读之即时编译篇

    这篇解读会分为以下几个部分: jit 的简单介绍以及两种导出方式的使用例子 jit 中 IR 的形式 导出 IR 的两种方式,trace 与 script 的解读 IR 优化的简单介绍 1 jit block1(): -> (%y.1) return (%r) 3 导出 IR 的两种方式,trace 与 script 因为其具体实现颇为复杂,粘贴的也仅仅保留了简单 case 跑过的分支,并且省去了绝大部分细节,读者如有需要更多细节可以自行去查阅。 script 因为 script 得到 IR 的方式是解析,因此对于不同的代形式会略有不同(函数,class,nn.Module的instance):1 Python 函数 简化后 code 细节删掉 def get_jit_def(fn, def_name, self_name=None): # 得到的一些信息 sourcelines, file_lineno

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    PyTorch 解读之 torch.autograd:梯度计算详解

    原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610 前言 本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主,主要涉及 torch/autograd 下代,不涉及底层的 C++ 实现。 本文涉及的PyTorch 1.7 为准。 在这一节中,我们简单介绍 pytorch 中所提供的计算图反向传播的接口。 在反向传播过程中,autograd 沿着这个图从当前变量(根节点 F)溯,可以利用链式求导法则计算所有叶子节点的梯度。

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    pytorch学习笔记(十五):pytorch 编译碰到的坑总结

    2017.11.17 最近打算学习一下 pytorch ,所以按照官网的教程从头编译了一下 pytorch 。在编译的过程中,碰到了两个坑,在这里记录一下。 编译流程 需要 anaconda 如果要编译cuda 版本的话 CUDA7.5 及以上。 cffi 3. conda install -c soumith magma-cuda80 (这个可装可不装) 4. git clone --recursive https://github.com/pytorch /pytorch (下载) 5. cd pytorch 6. python setup.py install (坐等编译安装 完毕。) _C' 这个错误是 因为 我直接在 `pytorch/` 路径下打开的 `ipython`。

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    PyTorch 解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程

    0 前言 本文涉及的PyTorch 1.7 为准 迭代器 理解 Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。 对于一般计算机视觉任务,我们通常会在其中进行一些 resize, crop, flip 等预处理的操作 值得一提的是,PyTorch 中并没有提供默认的 len() 方法实现,原因是 return NotImplemented 或者 raise NotImplementedError() 之类的默认实现都会存在各自的问题,这点在其中也有注释加以体现。 _try_put_index() 通过可以看到,prefetch 功能仅适用于 多进程 加载中(下面会由多进程 dataloader 的代分析) 8 代详解 让我们来看看具体的代调用流程: _dataset_fetcher.fetch(index)--> 获得 data 对于多进程而言,借用 PyTorch的注释,其运行流程解释如下 # Our data model looks like

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    PyTorch 解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程

    0 前言 本文涉及的PyTorch 1.7 为准 迭代器 理解 Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。 对于一般计算机视觉任务,我们通常会在其中进行一些 resize, crop, flip 等预处理的操作 值得一提的是,PyTorch 中并没有提供默认的 __len__() 方法实现,原因是 return NotImplemented 或者 raise NotImplementedError() 之类的默认实现都会存在各自的问题,这点在其中也有注释加以体现。 _try_put_index() 通过可以看到,prefetch 功能仅适用于 多进程 加载中(下面会由多进程 dataloader 的代分析) 8 代详解 让我们来看看具体的代调用流程: for _dataset_fetcher.fetch(index) --> 获得 data 对于多进程而言,借用 PyTorch的注释,其运行流程解释如下 # Our data model looks

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    PyTorch 解读之 BN & SyncBN:BN 与 多卡同步 BN 详解

    SyncBatchNorm 的 PyTorch 实现 3.1 forward 3.2 backward 1. BatchNorm 的 PyTorch 实现 PyTorch 中与 BN 相关的几个类放在 torch.nn.modules.batchnorm 中,包含以下几个类: _NormBase:nn.Module 的: class _NormBase(Module): """Common base of _InstanceNorm and _BatchNorm""" # 读checkpoint 中 BN 的 Python 部分代主要实现初始化、传参和底层方法调用。 同时模拟 BN 的running_mean,running_var 也与 PyTorch 实现的结果一致。 以上讨论的是使用momentum的情况。

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    Pytorch之Dataparallel解析

    之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂,总是会碰到各种莫名其妙的问题,今天就好好从头梳理一下,更好地理解它的原理或者说说下步骤。 地址: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/parallel/data_parallel.py 初始化 首先我们一行一行地来看一下 判断语句:output_device表示输出到哪一个GPU上,默认是第一个GPU,注意这个第一个是device_ids列表上的第一个,所以如果你有三个GPU,而你在将model复制到cuda上时写的代是 emm,后面每行代的作用很清楚,就不再一一解释了。 如果有多个GPU,那么就需要用到replica函数,这个函数比较复杂,就不解释了,感兴趣的可以阅读一下:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/

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    18种热门GAN的PyTorch | 附论文地址

    TA汇总了18种热门GAN的PyTorch实现,还列出了每一种GAN的论文地址,可谓良心资。 △ 来:Kaggle blog 下面,量子位简单介绍一下这些GAN: Auxiliary Classifier GAN 带辅助分类器的GAN,简称ACGAN。 ? ,运用GAN,通过将自编器的隐藏编向量和任意先验分布进行匹配来进行变分推断,可以用于半监督分类、分离图像的风格和内容、无监督聚类、降维、数据可视化等方面。 Efros https://arxiv.org/abs/1703.10593 论文原作者也开了Torch和PyTorch的实现代,详情见项目主页: https://junyanz.github.io Efros https://arxiv.org/abs/1611.07004 Pix2Pix目前有开的Torch、PyTorch、TensorFlow、Chainer、Keras模型,详情见项目主页:

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    基于Pytorch的CapsNet详解CapsNet基本结构代实现参考

    caps_num为胶囊的数量 caps_length为每个胶囊的长度(每个胶囊为一个向量,该向量包括caps_length个分量) 胶囊层DigitCaps:胶囊层,目的是代替最后一层全连接层,输出为10个胶囊 代实现 函数: $$ Squash(S) = \cfrac{||S||2}{1+||S||2} \cdot \cfrac{S}{||S||} $$ 其中输入为S胶囊,该激活函数可以将胶囊的长度压缩,代实现如下 胶囊神经网络的胶囊部分的代价函数如下所示 $$ L_c = T_c max(0,m^+ - ||V_c||)^2 + \lambda (1 - T_c)max(0,||v_c|| - m^-) ^ 2 $$ 以下代实现了这个部分 L_recon = nn.MSELoss()(x_recon, x) return L_margin + lam_recon * L_recon 参考 CapsNet论文 CapsNet开

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    电子书丨《深入浅出PyTorch:从模型到

    ▊《深入浅出PyTorch:从模型到》 张校捷 著 电子书售价:44.95元 2020年04月出版 本书从机器学习和深度学习的基础概念入手,由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识,主要包含深度学习的基础知识 ,如神经网络的优化算法、神经网络的模块等;同时也包含了深度学习的进阶知识,如使用 PyTorch 构建复杂的深度学习模型,以及前沿的深度学习模型的介绍等。 另外,为了加深读者对 PyTorch 深度学习框架的理解和掌握,本书还介绍了 PyTorch结构,包括该框架的 Python语言前端和 C++语言后端的结构。 作为一本面向初中级读者的技术类图书,本书既可以作为深度学习框架 PyTorch 入门的参考书籍,也可以作为 PyTorch 深度学习框架的结构和的阅读指南使用。

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    详解Pytorch的state_dict和load_state_dict

    Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save torch.save(model.state_dict(), PATH) # load model = MyModel(*args, model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看如何实现的 load_state_dict 下面的代中我们可以分成两个部分看, load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的附在文末。 首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state 表示你的代中定义的模型的结构。 if strict: 这个部分的作用是判断上面参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或者missing_keys,如果有就报错,代不能继续执行。

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    PyTorch:学习资PyTorch学习资整理:

    PyTorch学习资整理: 最先看,PyTorch官方60min入门指南 对照着看,PyTorch深度学习:60分钟入门(官方指南的翻译) 中文版PyTorch 中国香港科大的3天入门PyTorch 莫烦:等什么, 赶快抱紧 PyTorch 的大腿! 韩国人在github上写的PyTorch学习指南 PyTorch在github上的tutorials PyTorch doc PyTorch Forums 知乎:新手如何入门PyTorch 简书作者:SherlockLiao 写的PyTorch入门指南 PyTorch资料整合 吐血整理:PyTorch项目代与资列表 | 资下载

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    pytorch学习笔记(十四): DataLoader阅读

    pytorch 数据加载部分的 接口可以说是现存 深度学习框架中设计的最好的, 给了我们足够的灵活性。本博文就对 pytorch 的多线程加载 模块(DataLoader) 进行上的注释。 输入流水线 pytorch 的输入流水线的操作顺序是这样的: 创建一个 Dataset 对象 创建一个 DataLoader 对象 不停的 循环 这个 DataLoader 对象 dataset = DataLoader 从DataLoader 看起,下面是。为了方便起见,采用在中添加注释的形式进行解读。 return DataLoaderIter(self) def __len__(self): return len(self.batch_sampler) # 以下两个代是等价的 _shutdown_workers() __worker_loop 这部分是 多进程 执行的代:他从index_queue 中 取索引,然后处理数据,然后再将 处理好的 batch 数据放到 data_queue

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    Pytorch 】笔记四:Module 与 Containers 的解析

    Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代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逻辑,就无从下手。 「大纲如下」 Pytorch模型的建立 Pytorch的容器 AlexNet网络的构建 总结回顾 下面是一张思维导图: ? 下面看看AlexNet的: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(AlexNet 第三块就是根据上面的所学分析了一个非常经典的卷积神经网络 AlexNet 的构建过程,当然也可以分析其他的经典网络构建的了。

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    PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路

    [解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 [解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 [解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 [解析] PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法 [解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 [解析] PyTorch 分布式 [解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) [解析] PyTorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) [解析] PyTorch 分布式优化器(1)----基石篇 [解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 [解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 [解析] PyTorch 分布式 [解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC [解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 [解析] PyTorch

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