因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是最后一个线性层的输出。不要在nn.CrossEntropyLossPyTorch之前应用Softmax。...训练和评估模式 在PyTorch中，神经网络有两种模式：train和train。您可以使用model.eval()和model.train()对模型时进行切换。...不同的模式决定是否使用dropout，以及如何处理Batch Normalization。常见的错误是在eval后忘记将模型设置回train模式，确定模型在预测阶段为eval模式。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...通常会有重复添加到模型中的块。
前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。...PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。...例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型...为了方便测试，我们构建一个新的张量，你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可tensor = torch.Tensor(2, 5)torch.long() 将tensor投射为long类型newtensor...因为pytorch底层很多计算的逻辑默认需要的是这些类型。但是如果当你需要提高精度，比如说想把模型从float变为double。
新的特征 新的层和函数 torch.topk 现在支持所有 CUDA 类型，不仅是 torch.cuda.FloatTensor。...利用这些稀疏函数，nn.Embedding 现在也在 CUDA 上支持 sparse（使用 sparse = True 标志）。...named_parameters 过滤特定的参数类型 假设你想为模型除 biases 外的所有参数增加权重衰减（weight decay），怎样只获得模型的 biases？...常用的函数 expand 移到 C，在较小的模型中具有更好的性能。.../pytorch/releases
本文主要是使用PyTorch复现word2vec论文 PyTorch中的nn.Embedding 实现关键是nn.Embedding()这个API，首先看一下它的参数说明 ?...，需要传入这个词在词典中的index，并且这个index得是LongTensor型的 embeds = nn.Embedding(100, 10) embeds(torch.LongTensor([50...这里的300是人为指定，想要每个词最终编码为词向量的维度，你也可以设置成别的 这个矩阵如何获得呢？在Skip-gram模型中，首先会随机初始化这个矩阵，然后通过一层神经网络来训练。...__getitem__(idx)：根据给定的idx返回一个item 这里有一个好的tutorial介绍如何使用PyTorch DataLoader class WordEmbeddingDataset...如果不在词典中，也表示为unk self.text_encoded = torch.LongTensor(self.text_encoded) # nn.Embedding需要传入LongTensor
本文首发于知乎答主小磊在「PyTorch有哪些坑/bug？」下的回答，AI 研习社获原作者授权转载。 分享一下我最近的踩坑经历吧。...继续吐槽一下torch的类型系统 `Tensor/Variable * 8个数据类型` * `cuda/cpu` 共 `2*8*2=32` 类啊！...而且8个数据类型不支持类型自动转换，所以 这32个类型的数据都是两两互斥。 不同类型间的操作前都得转化, 可怕的是转换操作还有许多像上文提到的那种坑！...全是白的 分析一下grad中99.97%的是nan, 人家loss都好人一个 你梯度怎么就成了nan! 数学上不成立啊！ ? 可视化分析 loga(grad)的结果 遂开始了漫长的DEBUG之路。...分别Backpropagation后，将凶手精准定位了导致nan的loss。 进一步分析，果然是pyTroch的BUG。整理好BUG后， 就提交到了pytorch 的 GitHub上了。
今天是该系列的第一篇， 我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...Variable 是 torch.autograd 中的数据类型。 ?...dtype：张量的数据类型，如 torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensor，用的最多的一般是 float32 和 int64(torch.long) shape：张量的形状...，进行拼接，我发现一个问题，就是浮点数类型拼接才可以，long 类型拼接会报错。...=torch.long) # 这里的类型注意一下，要是long类型 t_select = torch.index_select(t, dim=1, index=idx) #第0列和第2列拼接返回
这些数据包含了丰富的信息，但也提出了一个重要问题：如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识？这就是信息抽取（Information Extraction, IE） 的任务。...信息抽取概述 部分将为你提供这一领域的基础知识，包括其定义、应用场景和主要挑战。 命名实体识别（NER） 部分将详细解释如何识别和分类文本中的命名实体（如人名、地点和组织）。...关系抽取 部分将探讨如何识别文本中两个或多个命名实体之间的关系。 事件抽取 部分将解释如何从文本中识别特定的事件，以及这些事件与命名实体的关联。...---- 信息抽取概述 什么是信息抽取 信息抽取（Information Extraction, IE）是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，目标是从非结构化或半结构化数据（通常为文本）中识别和提取特定类型的信息...输出：模型预测出的事件类型。 处理过程： 句子通过词嵌入层转换为嵌入向量。 BiLSTM用于处理嵌入向量，并生成隐藏状态。 通过全连接层输出预测的事件类型。
但是对于语音、文字该如何表示呢？ 语音在某一个时间段会产生一段波形，这段波形中波峰值就可以表示此刻声音的强度。对于一段文字中的字符也可以表示。...但是在PyTorch中是没有string类型的，我们必须要把string类型表示为另外一种数值类型。...如何进行时间序列的表示（Representation），如何进行时间序列的信息提取（Information Extraction ）就成了时间序列研究的关键问题 Sequence Representation...\boldsymbol{y}}{\|\boldsymbol{x}\| \|\boldsymbol{y}\|} \in [-1, 1]. $$ 在PyTorch中Word Embedding是通过一个函数来实现的...= torch.tensor([word_to_idx["hello"]], dtype=torch.long) # 取出"hello"对应的索引 embeds = nn.Embedding(2,
让我们看看这个变化是如何体现在代码中的。Autograd的使用方法与先前用于 Variable 的规则相同。...幸运的是，新版本的PyTorch中引入了适当的标量（0维张量）支持！...可以使用新版本中的torch.tensor函数来创建标量（这将在后面更详细地解释，现在只需将它认为是PyTorch中numpy.array的等效项）。...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...还值得注意得是，如果你在累积损失时未能将其转换为 Python 数字，那么程序中的内存使用量可能会增加。
今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。 这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。...我预设你之前已经写过一些 PyTorch，但却可能还没有深入理解机器学习软件库的编写方式。 ? 本演讲分为两部分：在第一部分中，我首先会全面介绍张量库的各种概念。...概念 张量 张量是 PyTorch 中的核心数据结构。对于张量直观上所表示的东西，你可能已有很好的理解：张量是一种包含某种标量类型（比如浮点数和整型数等）的 n 维数据结构。...假设我想要读取我的逻辑表示中位置张量 [0,1] 的元素。我该如何将这个逻辑位置转译为物理内存中的位置？...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。
今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。 这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。...我预设你之前已经写过一些 PyTorch，但却可能还没有深入理解机器学习软件库的编写方式。 本演讲分为两部分：在第一部分中，我首先会全面介绍张量库的各种概念。...概念 张量 张量是 PyTorch 中的核心数据结构。对于张量直观上所表示的东西，你可能已有很好的理解：张量是一种包含某种标量类型（比如浮点数和整型数等）的 n 维数据结构。...假设我想要读取我的逻辑表示中位置张量 [0,1] 的元素。我该如何将这个逻辑位置转译为物理内存中的位置？...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。
词嵌入的PyTorch 实现 词嵌入在PyTorch 中是如何实现的呢？下面来具体实现一下。...PyTorch 中的词嵌入是通过函数nn.Embedding(m, n) 来实现的，其中m 表示所有的单词数目，n 表示词嵌入的维度，下面举一个例子： 1 word_to_ix = {'hello':...以上介绍了词嵌入在PyTorch 中是如何实现的，下一节将介绍词嵌入是如何更新的，以及它如何结合N Gram 语言模型进行预测。 N Gram 模型 首先介绍N Gram 模型的原理和它要解决的问题。...编者按：文章节选自《深度学习入门之PyTorch》，本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。...基础及如何用其进行模型的搭建，最后通过实战了解*前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。
使用 PyG 进行图神经网络训练 前言 最近一直在想创新点，搭模型，想尝试一下图神经网络，想着自己实现一个，但是之前也没有尝试过写 GNN 模型，对其中的实现细节也没有实际尝试过，最后找到了 PyG...PyG (PyTorch Geometric) 是一个基于 PyTorch 的库，可轻松编写和训练图形神经网络 (GNN)，用于与结构化数据相关的广泛应用。...： 第一行 edge_index[0] 表示起点，第二行 edge_index[1] 表示终点； 虽然只有两条边，但在 PyG 中处理无向图时实际上是互为头尾节点； 矩阵中的值表示索引，指代 x 中的节点...关于 Embedding 最开始的时候我有想过，为什么要在一开始创建 x 的时候就让我把节点的维度给定下来，这不应该是我后面模型里面 Embedding 的时候再做的事情吗，难不成建图的时候就要 Embedding...DataLoader，实际上只需要用它替换 PyTorch 原生的 DataLoader 就可以，个人觉得使用体验上和 PyTorch 差别不大。
同时，我来记录笔记的过程中，也会补充深度学习相关的知识，在学习PyTorch框架的时候，也学习/复习深度学习。 本篇是PyTorch简明笔记第[2]篇....必须让x为浮点类型，也就是我们给初始值的时候要加个点：“.”。...J对x的导数应该是什么呢？...但是，如果看看backward函数的说明，会发现，里面确实有一个gradients参数： 从说明中我们可以了解到： 如果你要求导的是一个标量，那么gradients默认为None，所以前面可以直接调用...后面的笔记会记录，如何利用前面的知识，搭建一个真正可以跑起来的模型，做出一个小的图片分类器。 上篇文章： PyTorch简明笔记[1]-Tensor的初始化和基本操作
所以在模型中以16位精度存储所有变量/数字可以改善并修复大部分这些问题，比如显著减少模型的内存消耗，加速训练循环，同时仍然保持模型的性能/精度。...这允许你的标量转换所有的梯度，并在16位精度做所有的计算，最后用scaler.update()来更新缩放标量以使其适应训练的梯度。...它应该是这样的: ? 在图中，691代表我的模型需要完成多少批，7:28代表我的模型在691批上的总时间，1.54 it/s代表我的模型在每批上花费的平均时间。...下面是如何在PyTorch中实现梯度累加: model = model.train() optimizer.zero_grad() for index, batch in enumerate(train_loader...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。
本节目录 张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制 张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...张量维度 代表含义 0维张量 代表的是标量（数字） 1维张量 代表的是向量 2维张量 代表的是矩阵 3维张量 时间序列数据 股价 文本数据 单张彩色图片(RGB) 张量是现代机器学习的基础。...我们可能有10,000 张郁金香的图片，这意味着，我们将用到4D张量： (batch_size, width, height, channel) = 4D 在PyTorch中， torch.Tensor...我们可以通过torch.zeros()构造一个矩阵全为 0，并且通过dtype设置数据类型为 long。...，如果要计算x+y，那么x中第一行的2个元素被广播 (复制)到了第二行和第三行，⽽y中第⼀列的3个元素被广播(复制)到了第二列。
所以我们的 checkpoint 里面需要保存模型的数据，优化器的数据，还有迭代到了第几次。 ? 下面通过人民币二分类的实验，模拟一个训练过程中的意外中断和恢复，看看怎么使用这个断点续训练： ?...模型的 finetune 在说模型的 finetune 之前，得先知道一个概念，就是迁移学习。 ?...Pytorch 中的多 GPU 并行运算机制如何实现呢？ torch.nn.DataParallel: 包装模型，实现分发并行机制。 ?...开始而不是从 0 开始 解决方法：修改 label，从 0 开始，例如：10 分类的标签取值应该是 0-9 交叉熵损失函数中会见到的。...然后学习了如何使用 GPU 加速训练和 GPU 并行训练方式， 最后整理了 Pytorch 中常见的几种报错信息。
文本将最先进的语言表示模型BERT中的知识提炼为单层BiLSTM，以及用于句子对任务的暹罗对应模型。...但是如此之大的模型在实践落地的过程中是存在问题的： 由于参数量特别大，例如 BERT 和 GPT-2，在移动设备等资源受限的系统中是不可部署的。...针对上述问题，本文提出了一种基于领域知识的高效迁移学习方法： 作者将BERT-large蒸馏到了单层的BiLSTM中，参数量减少了100倍，速度提升了15倍，效果虽然比BERT差不少，但可以和ELMo打成平手...蒸馏这个概念之所以work，核心思想是因为好模型的目标不是拟合训练数据，而是学习如何泛化到新的数据。...所以蒸馏的目标是让学生模型学习到教师模型的泛化能力，理论上得到的结果会比单纯拟合训练数据的学生模型要好。 在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。主流的方法主要有剪枝、蒸馏和量化。
：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor...这个时候，我们往往也不知道是什么地方开始跟我们「预期的发生偏离的」。我们有时候也得需要插入一大堆 print 语句才能找到原因。 TorchSnooper 就是一个设计了用来解决这个问题的工具。...but got scalar type Long for argument #2 'mask' 好吧，这次错误出在了数据类型上。...这次错误报告比较有提示性，我们大概能知道是我们的 mask 的数据类型错了。..., 而不应该是应有的 uint8。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
