长期以来，为了充分挖掘 PyTorch 的特性，研究人员也提出了各种各样的小技巧，比如如何加快深度学习模型训练的使用、训练完模型以后如何保存模型、如何使用多卡训练以及如何在训练过程中让学习率进行衰减等。...此外，发帖人还在 Colab 上展示了一些应用示例和视频讲解。...1、在目标设备上使用 device 参数直接创建 tensors； 2、使用 Sequential 层获得更干净的代码； 3、不要列出层 list，因为不会被 nn.Module 类正确注册。...中没有得到充分利用； 5、当在两个 epoch 之间存储张量指标时，确保调用. detach() 以避免内存泄漏； 6、使用 torch.cuda.empty_cache() 清除 GPU 缓存，如果你想在使用...Colab 示例地址：https://colab.research.google.com/drive/15vGzXs_ueoKL0jYpC4gr9BCTfWt935DC?
不过，这个列表并不全面，基本都是我用过或者从别人那听过的： Google Colaboratory：https://colab.research.google.com/ Paperspace Gradient...在 Google Colab 中改变运行时来使用 GPU 只需要几秒，如下图所示： ?...然后 Google Colab 会给你分配一个新的GPU用于深度学习，你可以通过以下代码查看 GPU 类型： ? 你可以免费使用有 12 GB 内存的 Tesla K80 GPU了！...同样的配置，AWS 的 p2.xlarge 每小时收费 0.9 美元。太棒了！ 这应该可以帮你在 Google Colab 上尝试运行自己的深度学习模型。...确保地址中用的是 https，否则会触发 SSL 错误。 验证 GPU 的使用 最后一步是确保一切都在正常运行，确保我们的深度学习框架在使用 GPU（我们是按小时付费的！）。
GPU（Graphic Processing Unit），中文名称是图形处理器。其主要是用于处理图形信号的单芯片处理器，在独立显卡中， 一般位于PCB板的中心 。...这是为什么GPU比CPU在处理深度学习上更快速的第二个理由。 第三大理由——可调整的L1缓存和寄存器 GPU寄存器的充分利用似乎很难实现，因为它作为最小的计算单元，需要进行微调来满足高性能。...1、Google Colab Google Colab，全名Colaboratory，它可以让我们免费使用GPU，其GPU型号是Tesla K80！...它本身包含 Keras、TensorFlow、PyTorch、OpenCV等大部分深度学习库，基本不需要我们额外安装运行环境。下面是其官方教程，我们可以凭借它基本入门Colab。...新手指引：https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d 常见问题：https:/
现在，Reddit上的一位开发者根据他曾经犯过的错和经常忘记的点，总结了七点使用PyTorch的小技巧，供大家参考。 该分享目前在Reddit上得到了300+的支持。 ?...在线示例代码显示，直接在GPU上创建只需0.009s： ? 对此，有网友补充道，之所以这样更快，是因为使用device参数是直接在GPU上创建张量，而不是在CPU上创建后再复制到GPU。...只是ModuleList只保存不知道如何使用它们的模块，而sequential则按它们在列表中的顺序运行层。 ? 下面是分享者提供的示例代码： ?...4、充分利用torch.distributions PyTorch有一些不错的对象和函数用于distribution，但这位开发者认为它们在torch.distributions中没有得到充分利用。...在线代码示例：https://colab.research.google.com/drive/15vGzXs_ueoKL0jYpC4gr9BCTfWt935DC 视频演示：https://www.youtube.com
这个工具能显示程序在不同运行阶段的活动内存分配情况，从而帮助你避免 Out of Memory 错误的发生。 3、GPU 应用可视化：该工具可以确保 GPU 得到充分利用。...PyTorch Profiler Colab 传送门： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_profiler_tutorial.html...straggler 示例 情景 2: 如果批尺寸较小（即所有 Worker 上的计算都比较少），或需要传输的数据较大，那么计算通信比也可能较小，在 Profiler 中可以看到 GPU 利用率低，等待时间长...点击 PyTorch Profiler 中的 stack trace，VS Code 就会打开相应的文件，并直接跳转到对应代码，以便进行调试。...用 Visual Studio Code Plug In UI 跳转至源代码 关于如何优化批尺寸性能，请查看详细教程： https://opendatascience.com/optimizing-pytorch-performance-batch-size-with-pytorch-profiler
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 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。 ? 过去一直有PyTorch用户试图在Colab上薅羊毛，但是都没有太成功的。...二者代码大致相同，只是将PyTorch代码组织为4个函数： prepare_data：此函数负责处理下载数据，确保使用多个GPU时，不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。...二者代码又几乎一致相同，后者多出一个self。 ? 在训练上，PyTorch Lightning的代码更简洁一点。...传送门 项目地址： https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning Colab演示： https://colab.research.google.com
这是一个如何将研究代码重构为LightningModule的示例(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/lightning-module.html...pt_to_pl其余的代码由Trainer自动执行！ 严格测试（Testing Rigour） 每个新的PR都会自动测试Trainer的所有代码。...实际上，我们还使用vanilla PyTorch循环训练了一些模型，并与使用Trainer训练的同一模型进行比较，以确保我们获得完全相同的结果。在此处检查奇偶校验测试。...如果您的代码一团糟，那么您无论如何都要清理您的代码;） 请查看此分步指南(http://qiniu.aihubs.net/pl_overview.gif)](https://github.com/PyTorchLightning...我们已获得资金，以确保我们可以聘请专职人员，参加会议并实现您要求的功能，以便更快地前行。 我们的目标是建立一个令人难以置信的研究平台和庞大的社区支持。
我将向您展示如何使用Google Colab，这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！...我很高兴地宣布这篇博客文章被选为2018年2月的KDnuggets Silver Blog！在KDnuggets上阅读此内容。 ? image.png 什么是Google Colab？...使用Google Colab运行或导入.py文件 首先运行这些代码，以便安装必要的库并执行授权。 !...很多人现在正在GPU上使用轮胎，并且当所有GPU都在使用时会出现此消息。 参考 8.如何清除所有单元格的输出 按照工具>>命令选项板>>清除所有输出 9....kill -9 -1 12.如何向Google Colab添加表单？ 为了不在代码中每次都更改超参数，您只需将表单添加到Google Colab即可。 ?
在我们之前的教程中，我们介绍了如何在Google Colab上快速上手PyTorch 1.2。这一次，我们会再次回顾学习一些基本的模块，介绍如何使用PyTorch构建一个神经网络模型。...起步 在开始上手写代码之前，你需要先安装最新版本的 PyTorch。我们在此教程中使用 Google Colab，因此我们将使用以下命令安装 PyTorch。...我们可以通过对测试数据计算精度，来验证我们的模型是否在分类任务表现良好。通过下面的代码，你可以看到，在MINIST分类任务上，我们的模型表现的很好。...参考内容 PyTorch 1.2 Quickstart with Google Colab（使用Google Colab快速入门 PyTorch 1.2 ,https://medium.com/dair-ai...Colab Notebook（Colab 笔记本,https://colab.research.google.com/drive/1kl3--YxUIOoCcthoP47YLoSOoTxhNl0V） ?
可以用Google Colab、也可以用Jupyter Notebook来跑。...二是，可以用Google Colab直接在网页上运行一切，无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。 三是，可以学做面向对象的机器学习，与实际应用联系紧密，不止是入门教程而已。 ? 那么如何上手？...笔记本跑起来啊： (步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。) 第一步，项目里进到notebooks目录。 第二步，用Google Colab去跑这些笔记本，也可以直接在本地跑。...第五步，点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮，就可以在新标签页里打开笔记本了。 ? 第六步，给这个新笔记本重命名，把名称里的Copy of去掉就行。 第七步，运行代码，修改代码，放飞自我。...所有改动都会自动保存到Google Drive。 (不用Colab就行了。) 至于，热心观众要如何为这个项目贡献自己的力量，步骤就不仔细写了 (请前往项目页) 。
使用用Keras的Functional API创建的权重，可能会丢失。 这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。 ?...解决办法 如何检验自己的代码是否会出现类似问题呢？...Gupta还自己用Transformer库创建模型的bug在Colab笔记本中复现了，有兴趣的读者可以前去观看。...https://colab.research.google.com/gist/Santosh-Gupta/40c54e5b76e3f522fa78da6a248b6826/missingtrainablevarsinference_var.ipynb...为了绝对确保用函数式API和子类方法创建的模型完全相同，Gupta在每个Colab笔记本底部使用相同的输入对它们进行了推理，模型的输出完全相同。
由于GPU适合计算密集型，CPU适合IO密集型，所以对于深度学习中的大量矩阵运算使用GPU会更快，而且Colab支持PyTorch、TensorFlow、OpenCV等框架，不必自己再去搭环境。...Colab也提供了付费服务，包括9.99刀每月的Pro和49.99刀每月的Pro+版，对应更好的GPU算力。Google Drive也可以付费扩容。.../opt/bin/nvidia-smi 全靠运气，这次分到了T4 o(￣▽￣)o 从知乎上参考各GPU比较： 装载云盘 ---- 由于是云端，所以本地数据需要上传到云盘，然后Colab从云盘中获取数据...登录账号后，就可以看到Google Drive中的文件了。 然后从Google Drive中上传的文件和数据都授权给Colab可以读取了。...上面是图形化操作方法，也可以直接用代码进行装载： # 加载盘 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/') 文件点击这里上传
不仅有Jupyter Notebook，作者还在Colab上配置好了代码，无需安装，你就能直观地感受到算法的效果，甚至还可以直接在手机上进行学习！ ? 1....master/01.dqn.ipynb Colab： https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need...在DDQN之前，基本所有的目标Q值都是通过贪婪法得到的，而这往往会造成过度估计（overestimations）的问题。DDQN将目标Q值的最大动作分解成动作选择和动作评估两步，有效解决了这个问题。...N-step Learning DQN使用当前的即时奖励和下一时刻的价值估计作为目标价值，学习速度可能相对较慢。而使用前视多步骤目标实际上也是可行的。...学习小技巧 如果你想在本地运行这些代码，那么这里有些小技巧请拿好。
并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。 发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。...，可一键进入Google Colab运行。...，确保自己用到的是最新版本： model = torch.hub.load(..., force_reload=True) 对于另外一部分用户来说，稳定性更加重要，他们有时候需要调用特定分支的代码。...PyTorch Hub中提供的模型也支持Colab。 进入每个模型的介绍页面后，你不仅可以看到GitHub代码页的入口，甚至可以一键进入Colab运行模型Demo。 ?...若你的模型符合高质量、易重复、最有利的要求，Facebook官方将会与你合作。 一旦拉取请求被接受，你的模型将很快出现在PyTorch Hub官方网页上，供所有用户浏览。
Kaggle Sidebar 上图显示的是Kaggle的内核和Colab Notebook中的硬件规格信息，请注意，在开始前一定要确保开启了GPU的功能。...代码分别在Kaggle和Colab上的实施。Batch size 设为16，FastAI的版本是1.0.48。使用FastAI的内置分析器，统计训练和测试的总时间，两平台所用的时间如下。 ?...Colab 优点 能够在Google Drive上保存notebook 可以在notebook中添加注释 和GIthub的集成较好——可以直接把notebook保存到Github仓库中 具有免费的TPU...如果使用TensorFlow进行编程，而不是使用FastAI/Pytorch编程，那么在Colab上使用TPU可要比在Kaggle上使用GPU快多了。 缺点 部分用户在Colab中的共享内存较小。...例如，如果我们要运行一个密集的PyTorch项目，并且期望提高精度，那么在Kaggle上开发可能更加适合。 如果我们希望更加灵活的调整batch size 的大小，Colab可能更加适用。
---- 【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。...Colab官网： https://colab.research.google.com 预备工作 首先我们需要在Google Drive上新建一个文件夹： 然后从下拉菜单里直接进入Colab即可。...库的安装和使用 Colab自带Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Pandas等深度学习基础库，直接import即可，目前连PyTorch也能直接import了。...免费用GPU 在笔记本设置中，确保硬件加速选择了GPU。...上传并使用数据文件 除了使用菜单里的上传按钮外，我们还可以通过代码调用笔记本中的文件选择器： from google.colab import filesuploaded = files.upload
不仅有Jupyter Notebook，作者还在Colab上配置好了代码，无需安装，你就能直观地感受到算法的效果，甚至还可以直接在手机上进行学习！ ? 1....master/01.dqn.ipynb Colab： https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need...在DDQN之前，基本所有的目标Q值都是通过贪婪法得到的，而这往往会造成过度估计（overestimations）的问题。DDQN将目标Q值的最大动作分解成动作选择和动作评估两步，有效解决了这个问题。...master/03.per.ipynb Colab： https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need...N-step Learning DQN使用当前的即时奖励和下一时刻的价值估计作为目标价值，学习速度可能相对较慢。而使用前视多步骤目标实际上也是可行的。
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