原标题:TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
随着 PyTorch 1.8.1的发布,一个全新改进的性能调试工具 PyTorch Profiler 来了。作为微软和 Facebook 合作的一部分,PyTorch Profiler 是一个开源工具,可以对大规模深度学习模型进行准确高效的性能分析和故障排除。
PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架,近来的发展势头相当强劲。自 2017 年初首发以来,PyTorch 灵活、动态的编程环境及对用户友好的界面使其非常适用于快速实验,因此在社区内迅速发展壮大。
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的,对于模型的可视化主要包括以下几个方面:
官方表示,和1.1版本相比,新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括:
Facebook F8 大会主要面向围绕该网站开发产品和服务的开发人员及企业家,大会通常包括主题演讲以及 Facebook 新产品、新工具的发布。其名称源自 Facebook 的 8 小时黑客马拉松竞赛。
因为工作需要,改用pytorch。但如何将训练过程可视化成了大问题。听说pytorch代码中可以插入tensorboard代码,第一反应是居然可以这么玩。。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
在我们的炼丹过程中,如果能够使用丰富的图像来展示模型的结构,指标的变化,参数的分布,输入的形态等信息,无疑会提升我们对问题的洞察力,并增加许多炼丹的乐趣。
Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉,自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架,在学术圈颇受欢迎。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄,上传到 Unsplash
Tensorboard是谷歌开发的深度学习框架tensorflow的一套深度学习可视化神器,在pytorch团队的努力下,他们开发出了tensorboardX来让pytorch的用户也能享受tensorboard的福利。
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了,毕竟是PyTorch提供的原生profile工具,个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些,并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
时隔半年不到,PyTorch 已经从之前的 1.0 升级到 1.1 版本了。刚刚,Facebook 在年度开发者大会 F8 上宣布正式发布 PyTorch 1.1 版本,这是对 PyTorch 1.0 的一次大的功能升级。
虽然这次课程偏向实际操作,但是官方依旧非常友好地默认大家都是新手,从基础概念上开始逐步引入。
python3.6.9 pytorch1.13.1 cuda10.0 cudnn7.5.1
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能,并已被研发社区广泛采用。但是作为用户,我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目,所以在本文与其他文章的特性的对比不同,我们将以实际应用出发,从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
【导读】机器翻译是自然语言处理的重要组成部分,其目的是使用计算机自动将文本翻译成其他语言的形式。近年来,端到端的神经机器翻译发展迅速,已经成为机器翻译系统的新主流。近日,法国勒芒大学发布了基于pyto
BERT可能是最流行的NLP迁移学习方法。Huggingface的实现提供了许多不错的功能,并在漂亮的API之后抽象了细节。
对于PyTorch开发者来说,Google Colab上的TPU资源不能用,恐怕是最遗憾的事情了。Google的云计算资源眼看着不能用,转TensorFlow又是不可能的。
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容,主要可视化的内容包括:标量变化(模型损失、准确率等);权重值的直方图;特征图的可视化;模型图的可视化;卷积核的可视化。
我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力
提供一种方式去获取数据及其label,它的功能是如何获取每一个数据及其label,并告诉我们总共有多少的数据
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 ;)」。
我们不可能像「太上老君」那样,拿着浮尘,24 小时全天守在「八卦炉」前,更何况人家还有炼丹童、天兵天将,轮流值守。
在这篇博文中,将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。
TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 TensorFlow 的网络计算图,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等。
提问内容如下: 之前非常熟悉 Tensorflow,后来都说 PyTorch 简单易上手,自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用,包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。
原标题:Hyperparameter Tuning And Experimenting - Training Deep Neural Networks
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。
在一年一度的开发者大会F8上,Facebook放出PyTorch的1.1版本,直指TensorFlow“腹地”。
选自Medium 作者:Dominic Monn 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本文作者Dominic Monn之前是 TensorFlow 的用户,最近开始使用 PyTorch。经过一个月的使用之后,Dominic将自己的体验写了出来。文章从安装、使用、文档、社区、工具五个方面对 PyTorch 和 TensorFlow 进行了对比。 我之前是 TensorFlow 的用户,但是加入英伟达之后,我们决定转向 PyTorch(出于测试的目的)。以下是我的一些体验。 安装 PyTorch 的安装轻松直接,
如果你在读这篇文章,那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉,那么简单来说,深度学习使用了「人工神经网络」,这是一种类似大脑的特殊架构,这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构,谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架,这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架: TensorFlow 与 PyTorch。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第五篇——训练识别建筑年代的深度学习模型,我们会使用Python中的PyTorch库来训练模型,模型将选用基于DenseNet121的深度卷积神经网络(DCNN)作为骨干进行迁移学习,数据集采用Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像(下)中获取的阿姆斯特丹的7万多张谷歌街景图像。在处理过程中我们会进一步优化模型,避免欠拟合和过度拟合,并且使用Tensorboard[2]实时查看训练过程。下篇文章[3]我们会对建筑年代的模型使用进行评价,并从空间角度进行分析。
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。
「有没有什么可以节省大量时间的 Deep Learning 效率神器?」有人在知乎上问出了这样一个问题。在回答区,复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏介绍了他们实验室内部使用的调参利器——fitlog。
PyTorch Lightning 地址:https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn,是NVIDIA机器学习工程师。在本文中,作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会,他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度,比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户,不过出于工作考虑,加入NVIDIA时,决定改用PyTorch,也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTor
tensorboardX是基于tensorboard所做的一个用于pytorch数据可视化的一款工具。可以支持标量、图像、音频、文本、pytorch中搭建的网络结构等等。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn,是NVIDIA机器学习工程师。在本文中,作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会,他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度,比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户,不过出于工作考虑,加入NVIDIA时,决定改用PyTorch,也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTorch
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件,称为 TensorBoard,虽然他是TensorFlow 的一部分,但是可以独立安装,并且服务于Pytorch等其他的框架。
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