NLP领域今年的竞争真可谓激烈。短短一个多月的时间,BERT又重新杀回GLUE测试排行榜第一名。
torchvision.models[4] 里包含了许多模型,用于解决不同的视觉任务:图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。
参与方式:https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
本篇文章聊聊 Stable Diffusion WebUI 中的核心组件,强壮的人脸图像面部画面修复模型 GFPGAN 相关的事情。
在基于 NVIDIA GPU 的强大云端服务器支持下,聊天机器人已经深入到全球数百万人的日常生活中。这些开创性的工具不仅提供了便利的沟通方式,还大大提升了信息获取和处理的效率。而现在,这些先进的 AI 技术将进一步拓展其应用场景,搭载在 NVIDIA RTX 的 Windows PC 上。这不仅实现了本地化的 AI 运算,还为用户带来了更快速、更个性化的生成式 AI 服务。无论是商务沟通、学习辅助还是娱乐互动,搭载 NVIDIA RTX 的 Windows PC 都将为用户提供更高效、更精准的 AI 支持。
因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。
Pytorch Hub is a pre-trained model repository designed to facilitate research reproducibility.
参与方式:https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
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。
导读:6月11日,Facebook PyTorch 团队推出了全新 API PyTorch Hub,提供模型的基本构建模块,用于提高机器学习研究的模型复现性。PyTorch Hub 包含一个经过预训练的模型库,内置对Colab的支持,而且能够与Papers With Code 集成。另外重要的一点是,它的整个工作流程大大简化。
如果未设置此参数,环境变量TORCH_HUB_DIR 会被首先搜寻,~/.torch/hub 将被创建并用作后备。
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。
使用PyTorch Hub只需一行代码即可导入需要的模型,PyTorch Hub是一个简易API和工作流程,为复现研究提供了基本构建模块,包含预训练模型库。
前段时间,业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本,一时间街谈巷议,风头无两。提起二次元,目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端,其内置的一款动画转换滤镜“变身漫画”,能够让用户在直播中,把自己的实际外貌转换为二次元“画风”。对于二次元粉丝来说,“打破次元壁,变身纸片人”这种自娱自乐方式可谓屡试不爽:
无论 ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN,还是 MobileNet,只需一行代码轻松复现!
对应解决方式是设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
关于yolov5模型的flask的部署, 需要通过torch.hub.load 加载yolov5 自定义的模型,source需要设置local
今天这一节还是练手小实验。 这个实验的方案是使用一个能把马变成斑马的网络,这个网络是基于GAN(generative adversarial network 生成对抗网络)来构建的。所谓的生成对抗网络可以理解成有两个人,一个是古董鉴定大师,一个赝品伪造大师,当然最开始他俩都比较弱,但是在训练网络的过程中,实现的逻辑就是赝品伪造大师造出来赝品给鉴定大师看,鉴定大师判断这是不是赝品,然后把结果告诉伪造大师,伪造大师就再调整自己的伪造手段,不断的尝试新的技巧,比如把赝品泡在油里面,或者把赝品埋在土里等等,经过不停的演进,伪造大师造出来的赝品就可以以假乱真了。
它叫ResNeXt WSL,有超过8亿个参数,用Instagram上面的9.4亿张图做了 (弱监督预训练) ,用ImageNet做了微调。
Pytorch Hub是一个帮助研究者实现模型再现、快速推理验证的预训练模型库与一套相关的API框架。支持远程从github上下载指定模型、上传与分享训练好的模型、支持从本地加载预训练模型、自定义模型。支持模型远程加载与本地推理、当前Pytorch Hub已经对接到Torchvision、YOLOv5、YOLOv8、pytorchvideo等视觉框架
前文我们实现了googlenet。想必大家已经有感觉,实现一个神经网络不是很难嘛。但是实现一个神经网络知识深度学习的入门和开始,如何训练和使用一个网络将它使用和应用到工作和需求中,才是我们学习神经网络的初衷。所以今天我们就开始看看怎么使用前文实现的这个神经网络。
机器学习领域,可复现性是一项重要的需求。但是,许多机器学习出版成果难以复现,甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果,包括数以万计的 arXiv 文章和大会投稿,对于研究的可复现性比以往更加重要了。虽然许多研究都附带了代码和训练模型,尽管他们对使用者有所帮助,但仍然需要使用者自己去研究如何使用。
PyTorch 发布于 2016 并迅速成为深度学习研究人员的首选工具。随着PyTorch的逐步发展,它已经不仅仅是一个原型工具。现在PyTorch成为一个成熟的框架,并且逐渐成为学术界和工业界的标准。研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。
近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorch Hub,PyTorch Hub 由一个预训练模型仓库组成,可用于提高研究工作的复现性以及新的研究。同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成。
步骤1:安装Docker和nvidia-docker。 步骤2:获得Deepo镜像。
基于 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
机器之心报道 编辑:Panda One AI to rule them all. 大型语言模型性能强大,但为了更好地用于解决实际问题,各式各样的 API 是必不可少的。 近日,加利福尼亚大学伯克利分校和微软研究院造出了一只「大猩猩」Gorilla,该模型能根据用户输入的自然语言为用户选择合适的 API 来执行对应任务。理论上讲,这个模型可以根据用户需求调用其它各种 AI 模型,因此 Gorilla 有望成为一个统御其它 AI 的 AI 模型。该项目的代码、模型、数据和演示都已发布。 网站:gorilla.
近日,加利福尼亚大学伯克利分校和微软研究院造出了一只「大猩猩」Gorilla,该模型能根据用户输入的自然语言为用户选择合适的 API 来执行对应任务。理论上讲,这个模型可以根据用户需求调用其它各种 AI 模型,因此 Gorilla 有望成为一个统御其它 AI 的 AI 模型。该项目的代码、模型、数据和演示都已发布。
1、加载预训练的模型; 2、提取所需要层的权重,并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重,那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字; 3、更改模型配置文件(保留几层就是几),并且将第11层的权重赋值给第1层; 4、保存模型为pytorch_model.bin; 首先我们来看一下bert具体有哪些权重:
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】万万没想到,谷歌PaLM竟被开源了,但是微缩版的。 谷歌未开源的PaLM,网友竟给开源了。 昨天,一位开发者在GitHub上开源了三种微缩版的PaLM模型:参数分别为1.5亿(PalM-150m),4.1亿(PalM-410m)和10亿(PalM-1b)。 项目地址:https://github.com/conceptofmind/PaLM 这三种模型在谷歌C4数据集进行了训练,上下文长度为8k。未来,还有20亿参数的模型正在训练中。 谷歌
欢迎来到本书的第一部分。在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
Deconstruct the Stable Diffusion pipeline
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。
小兔子说,新年到了,她想要一张自画像,但是她自己又画不来,拜托博主用 GPT 帮她画一个;
PyTorch 自带很多预训练模型,在使用时会自动下载,本文记录修改下载位置的方法。 背景 PyTorch 下载预训练模型总得放个地方无可厚非,但默认路径在 Windows 中是 C:\Users\<username>\.cache ,很可能占用 C 盘几个 G 的空间,尝试修改该路径 模型加方式 当pretrained为True时,PyTorch会调用torch.utils的load_state_dict_from_url函数 load_state_dict_from_url函数最终调用torch
向量嵌入是一个非常强大且常用的自然语言处理技术。本文将为您全面地介绍向量嵌入,以及如何使用流行的开源模型生成它们。
参与方式:https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。
总共涉及3种方式,来源有huggingface、modelscope,个人学习因为笔记本电脑、网络缘故,选择代码自动下载默认路径然后cp到指定路径。
第一辆汽车诞生之初,时速只有 16 公里,甚至不如马车跑得快,很长一段时间,汽车尴尬地像一种“很酷的玩具”。人工智能作图的出现也是如此。
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别,但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
介绍docker基本知识 学会打包一个自定义的docker并让其他人可以成功使用
本文将介绍 DeepFloyd IF ,这是一个最先进的开源文本生成图像模型(Text-to-Image),具有高度的逼真度和语言理解能力。
来源:DeepHub IMBA本文约1400字,建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就
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