上面torch.where函数返回tensor的某个元素的值遵循这样的选择:如果cvtutorials中的某个元素大于0,那么保留,否则设置为0,用数学公式表达如下:
API: torch.where(condition, x, y) => Tensor
不同硬件模块之间的带宽和存储空间有明显差异,例如下图中左边的三角图,最顶端的是GPU种的SRAM,它的容量非常小但是带宽非常大,以A100 GPU为例,它有108个流式多核处理器,每个处理器上的片上SRAM大小只有192KB,因此A100总共的SRAM大小是192KB\times\(108\)\approx20MB,但是其吞吐量能高达19TB/s。而A100 GPU HBM(High Bandwidth Memory也就是我们常说的GPU显存大小)大小在40GB~80GB左右,但是带宽只与1.5TB/s。 下图给出了标准的注意力机制的实现流程,可以看到因为HBM的大小更大,我们平时写pytorch代码的时候最常用到的就是HBM,所以对于HBM的读写操作非常频繁,而SRAM利用率反而不高。
从年初到现在,生成式 AI 发展迅猛。但很多时候,我们又不得不面临一个难题:如何加快生成式 AI 的训练、推理等,尤其是在使用 PyTorch 的情况下。
这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。特别是,我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过应用我们在帖子中讨论的技术获得有意义的性能提升。
本文记录 mmdetection 对 FCOS 训练的流程,包括标签获取,anchor 生成,前向训练,以及各步骤中 tensor 的形状,仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。
PyTorch是一个基于Python的科学包,用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择,它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。
当我们使用计算机生成图像时,经常会遇到一些困难,例如如何生成高质量、高分辨率的图像,如何控制图像的风格和内容等。近年来,深度学习技术在图像生成领域取得了很大的进展,其中一种流行的方法是使用变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)等模型。然而,这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源,而且生成的图像可能会出现一些问题,例如模糊、失真和不连续等。
以上这篇使用pytorch 筛选出一定范围的值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
在训练GAN的过程中,一次只训练一个类别据说有助于模型收敛,但是PyTorch里面没有预设这种数据加载方式,要这样训练的话,需要自己定义Sampler,即自定义数据采样方式。下面是自定义的方法:
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/234369216
Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
深度学习框架学起来还是 pytorch 更舒服,简洁易懂,个人觉得比 tensorflow 学起来更轻松,并且目前学术界大多用的也都是 pytorch 来复现代码,所以这篇博客就记录一下我学习的过程中的笔记。
当然在 PyTorch 中,转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。
本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络,其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。RetinaNet凭借结构精简,清晰明了、可扩展性强、效果优秀,成为了很多算法的baseline。本文不去过多从理论分析focalloss的机制,从代码角度解析RetinaNet的实现过程,尤其是anchor生成与匹配、loss计算过程。
祝贺所有获奖者,并感谢主持人和kaggle举办了这样一场有趣的比赛。 我很抱歉迟到,我最近几天努力准备它,试图验证我的解决方案,并确保它的可重复性,稳定性,高效性和解释性。
这些天无论是还是私信,很多人希望看到更多关于深度学习基础内容,这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架,使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch的学习曲线并不是那么陡峭,但在其中实现高效和干净的代码可能会很棘手。在使用它超过2年之后,以下是我最喜欢的PyTorch功能,我希望我一开始学习它就知道。
总览 通篇看下来,u-net的特点有以下几个: 不使用padding,不论是conv还是pooling。这可能减少了padding引入的0对数据的污染。 在预测图像边缘的时候,使用镜像而不是padding。 深层特征和浅层特征结合。 原文的loss加强了对边界的检测。当然,在很多复现中都没有使用原文的loss,因为这需要手工标注w_c(x)。 ---- 架构 u型的架构。类似Encoder-decoder结构。 📷 ---- 踩坑记录 unet原文中使用same卷积,这就是为什么结果出来的时候size比
PyTorch是一个非常有可能改变深度学习领域前景的Python库。我尝试使用了几星期PyTorch,然后被它的易用性所震惊,在我使用过的各种深度学习库中,PyTorch是最灵活、最容易掌握的。
在WiderFace数据集上的实验结果表明,YOLOv5Face在几乎所有的Easy、Medium和Hard子集上都能达到最先进的性能,超过了特定设计的人脸检测器。 Github地址:https://www.github.com/deepcam-cn/yolov5-face
【前言】:之前断断续续看了很多图网络、图卷积网络的讲解和视频。现在对于图网络的理解已经不能单从文字信息中加深了,所以我们要来看代码部分。现在开始看第一篇图网络的论文和代码,来正式进入图网络的科研领域。
torch.where(condition, x, y): 按照条件从x和y中选出满足条件的元素组成新的tensor。
代码地址:https://github.com/shachoi/HANet(已开源)
之前写了关于海思NNIE的一些量化部署工作,笔者不才,文章没有写得很具体,有些内容并没有完全写在里面。好在目前看到了一些使用nniefacelib脱坑的朋友,觉得这个工程还是有些用的。为了完善这个工程,最近也增加一些一站式的解决方案。开始正题吧!
图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络,它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。
论文简介:对偶对比学习:如何将对比学习用于有监督文本分类 论文标题:Dual Contrastive Learning: Text Classification via Label-Aware Data Augmentation 论文链接:https://arxiv.org/abs/2201.08702 代码链接:https://github.com/hiyouga/dual-contrastive-learning 论文作者:{Qianben Chen}
论文标题:Dual Contrastive Learning: Text Classification via Label-Aware Data Augmentation
今天rumor就结合Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型,带大家把BERT蒸馏整到明明白白!
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
这些对象与实际的应用有关,如:字符识别的模式 —— 每个字符图像;人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
---- 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
template(可以是特定的文本tokens或抽象的新的tokens ,唯一的区别是初始化)是提示学习框架中最重要的模块之一。
梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:
CenterCrop,ColorJitter,FiveCrop,Grayscale,Pad,RandomAffine,RandomApply, RandomCrop,RandomGrayscale, RandomHorizontalFlip,RandomPerspective,RandomResizedCrop,RandomRotation, RandomSizedCrop, RandomVerticalFlip, Resize,Scale,TenCrop,GaussianBlur,RandomChoice,RandomOrder, LinearTransformation,Normalize,RandomErasing,ConvertImageDtype, ToPILImage,ToTensor,Lambda
语音项目中我们通常会使用stft对特征进行提取,很多python库也提供了接口。本文主要介绍使用librosa,torch,以及卷积方式进行stft和istft的运算。
物体检测技术,通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量:物体类别、
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型,现在是时候深入了!在理想的世界中,深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上,我们还没有生活在理想的世界中。事实是,要使您的模型真正起作用并可靠地工作,您必须正确处理很多细节,并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况,找到可能的问题,并知道如何解决它们。
接着【BBuf的CUDA笔记】十三,OpenAI Triton 入门笔记一 继续探索和学习OpenAI Triton。这篇文章来探索使用Triton写LayerNorm/RMSNorm kernel的细节。
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下,每个迭代的速度越快,整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧,以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧,我们还需要理解它们如何以及为什么有效。
在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络。你可以在 DeepMind paper阅读有关空间变换器网络的更多内容。
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ,支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何,相比Nvidia Apex 有哪些优势?
默认下,Tensor为‘torch.FloatTensor’类型,若要改为double类型的,则需要执行
训练深度学习模型,尤其是大型模型,可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程,我们不断寻找提高应用程序性能的机会,然后利用这些机会。在之前的文章中(例如此处),我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素,包括训练加速器的类型(例如 GPU、HPU 或其他)和训练框架。
图卷积发展至今,早期的进展可以归纳为谱图方法和非谱图方法,这两者都存在一些挑战性问题。
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