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。 这几天在实现一个语义分割的 loss(链接:http://ieeex
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
在典型的机器学习和深度学习项目中,我们通常从定义问题陈述开始,然后是数据收集和准备(数据预处理)和模型构建(模型训练),对吧?但是,最后,我们希望我们的模型能够提供给最终用户,以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一,可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者?模型的部署大致分为以下三个步骤:
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组功能,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
一句话:im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法,其原理是利用了行列式进行等价转换。
3.1、线性回归 线性回归是显式解,深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归 %matplotlib inline import random impo
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、
背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。(注意:numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的)
torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式;torch_data.numpy()又可以将torch的tensor格式转换为numpy的array格式。注意Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间,修改一个会导致另外的一个也被修改。
在深度学习模型训练的过程中,常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等。在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属;在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比,Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
在处理监督机器学习任务时,最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时,特别是需要深度神经网络的任务时,该怎么办?如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据,从而在不花费数百美元在昂贵
由softmax回归模型的定义可知,softmax回归模型只有权重参数和偏差参数。因此可以使用神经网络子模块中的线性模块。
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
上一步最终得到的数据为tensor(x)的形式,为了得到最终的pytorch number,需要对其进行下一步操作
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
本部分是 从0到1 实现YOLO v3 的第二部分 的第二部分,前两部分主要介绍了YOLO的工作原理,包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。本部分主要介绍如何完成YOLO的前馈部分。 本文假设读者已经完成了第一部分的阅读,以及对pytorch有一定的了解。
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
首先,它把研究代码与工程代码相分离,还将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程。
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使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算,从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作,这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片,可以避免不必要的复制,并且能够直接对子矩阵进行操作,而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
假如有张1000x1000的图像,我们要将它切成20x20的小patch,该怎么处理呢? 最简单的方法就是采用两重for循环,每次计算小patch对应的下标,在原图上进行crop:
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言,所擅长的方向正是数值计算,语言本身内置了对矩阵/向量的支持,比如:
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法,那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里,似乎有无限数量的可访问的。然而,这既是福也是祸。如果没有有效地管理,过度依赖这些资源会养成坏习惯,让你长期停滞不前。
我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的,就是有两个问题,
在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的,而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类:标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。
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、
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)
本部分是 从0到1 实现YOLO v3 的第二部分,前两部分主要介绍了YOLO的工作原理,包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。本部分主要介绍如何完成YOLO的前馈部分。 本文假设读者已经完成了上部分的阅读,以及对pytorch有一定的了解。
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈,形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元,我们现在需要将权重表示为矩阵。
Python中的变量无需提前声明,只需要通过赋值即可创建。常用的数据类型包括整型、浮点型、字符串等,可以通过函数进行相互转换。
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。
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。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时,数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor,它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数,帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量,张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环,我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时,足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
在深度学习中,经常需要对张量进行形状变换和维度扩展操作。PyTorch库提供了丰富的函数和方法来方便地操作张量的维度。本文将重点讲解torch.unsqueeze和torch.unsqueeze_函数,它们可以用来扩展张量的维度。
这些文档阐明了 NumPy 中的概念、设计决策和技术限制。这是了解 NumPy 基本思想和哲学的好地方。
PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入,经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor,其中预处理包括但不限于「图像裁剪」,「图像旋转」和「图像数据归一化」等。而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行,一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。如下所示
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时,有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义,并提供一些可能的解决方法。
本章扩展了循环神经网络的概念。 您将了解循环神经网络(RNN)的学习过程以及它们如何存储内存。 本章将介绍长短期记忆(LSTM)网络架构,该架构使用短期和长期存储器来解决数据序列中的数据问题。 在本章的最后,您将牢固地掌握 RNN 以及如何解决自然语言处理(NLP)数据问题。
近年来,深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API,从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
PyTorch 的构建者表明,Pytorch 的哲学是解决当务之急,也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念,一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行,因此,PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度下降法的向量化,并引入对使用梯度下降法非常重要的数据归一化。
这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些,更加便于我们直观的观察算法之间的差异。
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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