PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。
哪些是值得学习的、好的专业库,而哪些又是应该避免的边缘项目,我们应该如何区分。
大型语言模型(LLM)越来越显示出其价值。将图像纳入LLMs使它们作为视觉语言模型更加有用。在本文中,我将解释一个名为GIT-LLM的模型的开发,这是一个简单但强大的视觉语言模型。一些部分,比如代码解释,可能会感觉有点繁琐,所以可以直接跳到结果部分。我进行了各种实验和分析,因此我认为你会喜欢看到我能够取得的成就。
有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣,有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。
PyTorch 是一个流行的深度学习库,提供了丰富的功能用于构建和训练神经网络。其中一个关键模块是 torch.jit,它允许用户编译和优化 PyTorch 模型以提升性能。然而,当您尝试使用某些功能时,可能会遇到错误信息:module 'torch.jit' has no attribute 'unused'。本篇文章将探讨该错误的原因,并给出解决方案。
近期在研究开源的 rust 实现的向量数据库 qdrant。顾名思义,向量数据是用于存储和查询向量的数据库,而向量本质上是一个多维空间中的点。如果要用向量数据库处理文本数据,就需要将文本转换为向量表示,机器学习术语叫做文本嵌入(Text Embedding)。
此次升级有超过1900个commit,包括在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进。
当我们在使用PyTorch的cpp_extension扩展时,有时可能会遇到以下错误信息:"dist must be a Distribution instance"。这个错误通常发生在我们尝试使用cpp_extension构建和安装扩展时。
前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向。 (以下内容来翻译自斯坦福大学课程:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/) 在卷积网络领域有几个有名字的体系结构。最常见的是: LeNet 卷积神经网络的第一批成功应用,是由 Yann LeCun 在 20 世纪 90 年代开发的。其中最着名的是用于识别邮政编码,数字等的LeNet架构。 AlexNet 首先让卷积神经网络在计算机视觉中流行的是由
在深度学习中,自动微分是训练神经网络的关键技术之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了强大的自动微分功能。然而,在处理复杂的模型或计算图时,可能会出现梯度计算错误或其他异常。为了帮助调试这些问题,PyTorch提供了torch.autograd.set_detect_anomaly(True)函数,用于启用自动微分异常检测。
提到 hook,我首先想起的是动画《小飞侠》里滑稽的 captain hook,满满童年的回忆促使我 P 了张题图:虎克船长勾着 PyTorch 的 logo。同时想起的还有大名鼎鼎的胡克定律:Hooke's law(虽然不是一个 hook),当年上物理实验课,看着弹簧测力计下面的钩子,联想到胡克被牛顿爵士打压的悲惨一生,不由发出既生胡何生牛的唏嘘……然而本文将介绍的是 PyTorch 中的 hook。
最近在使用PyTorch时,遇到了一个错误,错误信息显示:'torch.nn'没有 'SiLU'属性。这个错误让我感到困惑,因为我期望能够使用torch.nn包中的'SiLU'激活函数。在本篇博客文章中,我们将探讨这个错误的含义,为什么会出现这个错误,以及可能的解决方法。
在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求。这时,用 C、C++、CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了。
SKNet是SENet的加强版,结合了SE opetator、Merge-and-Run Mappings以及attention on inception block的产物。其最终提出的也是与SE类似的一个模块,名为SK模块, 可以自适应调节自身的感受野。
一、TensorFlow TensorFlow新版本的重大意义在于首次支持分布式处理,可使用机群培训机器学习模型,此前只支持单一机器。 二、Keras 开发者是François Chollet,在谷歌从事深度学习技术研究. 三、CNTK 作为微软认知服务(Cognitive Service)计划的一部分,微软推出其开源深度学习框架的第二个版本,并将其名称从“Computational Network Toolkit”更名为“Cognitive Toolkit”认知计算工具包(Github)。Cognitiv
模型部署入门系列教程持续更新啦,在上一篇教程中,我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法,可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中,难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候,我们就得考虑扩充 PyTorch,即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
在上期的《谷歌、微软、OpenAI等巨头七大机器学习开源项目 看这篇就够了》这篇文章里,我们盘点了 TensorFlow,CNTK,SystemML,DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平
由于在语言识别、机器翻译和语言建模等领域表现出了优异的性能,为序列预测而设计的神经网络最近再次引起了人们的兴趣,但是这些模型都是计算密集型的,成本非常高。比如在语言建模领域,最新的成果依然需要在大规模GPU集群上训练几周的时间,虽然效果不错,但是这些计算密集型的实践对大规模计算基础设施的依赖性非常强,这限制了其在学术和生产环境中的研究速度与应用。 针对这一计算瓶颈,Facebook AI 研究院(FAIR)设计了一个新的、几乎是为GPU量身定制的softmax函数,能够非常有效地通过
新智元报道 来源:towardsdatascience 作者:Raimi Karim 编辑:肖琴 【新智元导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构,本文以图解+代码的形式,带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理,并扩展到Transformer。 BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT, TinyBERT, CamemBERT……
新智元报道 来源:towardsdatascience 作者:Raimi Karim 编辑:肖琴 【新智元导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构,本文以图解+代码的形式,带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理,并扩展到Transformer。来 新智元AI朋友圈 和AI大咖们一起讨论吧。 BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT
本教程介绍了使用 HuggingFace 的 diffusers 包通过 ControlNet 生成文本到图像的技术指南。
对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,以下我们推荐2016年人气最高的六款开源深度学习工具:(阅读原文点击序列标题可跳转到相关网站) 一、TensorFlow TensorFlow新版本的重大意义在于首次支持分布式处理,可使用机群培训机器学习模型,此前只支持单一机器。 二、Keras 开发者是François Chollet,在谷歌从事深度学习技术研究. 三、CNTK 作为微软认知服务(Cognitive Service)计划的一部分,微软推出其
1.Theano Theano 在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于 2007,早期开发者包括传奇人物 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow。 Theano 基于 Python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于 NumPy)。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于 GPU 或 CPU。 但
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
我的名字是孟伟,这是安吉拉。今天我们非常高兴地讲解ExecuTorch,这是我们的一个新的端到端技术栈,帮助开发者在边缘设备上部署他们的PyTorch模型,这些设备包括智能手机、智能可穿戴设备和虚拟现实头显等等。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读6分钟本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像,可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法,在文本到图像生成过程中使用条件输入,如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像,这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。 ControlNet 模型可以在使用小数据集
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。
小伙伴们好呀,不久前我们推出了模型部署入门系列教程,受到了大家的一致好评,也收到了很多小伙伴的催更,后续教程正在准备中,将在不久后跟大家见面,敬请期待哦~
PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接口自然是 Python,但这个 Python API 坐落在一个庞大的 C++ 代码库之上,提供了基础数据结构和功能,如张量和自动微分。C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API,扩展了这个底层 C++ 代码库,提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。这包括一个内置的常见神经网络建模组件集合;一个 API 用于扩展此集合以添加自定义模块;一个流行的优化算法库,如随机梯度下降;一个并行数据加载器,具有定义和加载数据集的 API;序列化例程等。
对于大部分模型结构(比如ResNet、DenseNet等),我们仔细观察就会发现,虽然模型有很多层, 但是其中有很多重复出现的结构。考虑到每一层有其输入和输出,若干层串联成的”模块“也有其输入和输出,如果我们能将这些重复出现的层定义为一个”模块“,每次只需要向网络中添加对应的模块来构建模型,这样将会极大便利模型构建的过程。
大家好,今天我们将开启全新的 MMDetection 系列文章,是时候带大家学习一些非典型操作技能啦。
通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标,将部分通道重塑为批量维度,并将通道维度分组为多个子特征,使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
💡💡💡本文独家改进:改进点:1)backbone加入CBAM;2)backbone、neck连接处加入involution注意力;3)添加一个针对小物体的额外预测头,提升小目标检测性能;
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。
torch.multiprocessing是围绕本机多处理模块的包装器。它注册自定义约简器,使用共享内存在不同进程中提供对相同数据的共享视图。一旦张量/存储被移动到shared_memory(请参阅share_memory_()),就可以将它发送到其他进程,而不需要进行任何复制。
我们要把 notebook 04. PyTorch Custom Datasets 变成一系列的脚本,称为模块化(going_modular).
选自Github 机器之心编译 参与:朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量(Tensor)。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述,以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题: 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型? 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库? 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
Llama系列作为为数不多的优质开源LLM,一直受到开发者们的追捧。在Hugging Face社区的文本生成模型中,几乎是「霸榜」的存在。
beautifulsoup(以下简称bs),是一款网页结构解析模块,它支持传统的Xpath,css selector 语法,可以说很强大了,下面我们就来着重介绍下它的用法。
PyTorch Lightning 地址:https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning
嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。
上一篇文章,我们详细介绍了Attention机制和视觉注意力机制在图像分类结构中的应用--SENet。本文我们将来聊一聊基于SENet的改进版--SKNet。
小伙伴们好呀,TorchScript 解读系列教程更新啦~在上篇文章中,我们带领大家初步了解了 TorchScript。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
1. 错误 错误提示 ModuleNotFoundError: No module named ‘pip’ 错误截图 📷 2. 问题原因 没有名为“pip”的模块! 3. 解决问题 安装一个新的 pip 模块 python -m ensurepip 📷 看到最终结果,重新安装了一个 10.0.1 版本的 pip 模块! 升级最新版本 pip python -m pip install --upgrade pip 📷 结果 📷 执行 pip list 成功,报错解决!
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