近日,深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
在使用PyTorch进行深度学习任务时,我们经常会遇到类型错误(TypeError)的异常。这篇技术博客文章将着重讲解一个常见的TypeError异常:TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor。我们将详细解释这个异常的原因,并提供一些解决办法。
用反向传播(backpropagation)来计算优化目标函数的梯度,是当前机器学习领域的主流方法。近日,牛津与微软等机构的多位学者联合提出一种名为「正向梯度」(forward gradient)的自动微分模式,可以完全抛弃反向传播进行梯度计算。实验证明,在一些问题中,正向梯度的计算时间是反向传播的二分之一。 编译 | 张倩 编辑 | 陈彩娴 反向传播和基于梯度的优化是近年来机器学习(ML)取得重大突破的核心技术。 人们普遍认为,机器学习之所以能够快速发展,是因为研究者们使用了第三方框架(如PyTorch、
autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先让我们简要地介绍它,然后我们将会去训练我们的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。它是一个由运行定义的框架,这意味着以代码运行方式定义你的后向传播,并且每次迭代都可以不同。我们从 tensor 和 gradients 来举一些例子。
因此,Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在,对于卷积网络中的第一层,的数量in_channels将为3(RGB),并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是,并且stride通常使用为1。
GitHub 地址:https://github.com/rasbt/cvpr2023
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
近期的一份调查报告显示:PyTorch 已经力压 TensorFlow 成为各大顶会的主流深度学习框架。想发论文,不学 PyTorch 怎么行?那么,入门 PyTorch 深度学习需要多久?PyTorch 的一份官方教程表示:只需要 60 分钟。
在上一章中,我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入,并产生张量作为输出。事实上,神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作,神经网络中的所有参数(例如权重和偏置)都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具,对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识,随着您在本书中的学习过程中,您对张量的灵活性将会增长。
到目前为止,我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题,使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制,而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的,图 5.2(这里重复为图 6.1),了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数,然后通过对损失的梯度更新这些参数,无论底层模型是什么,这个过程都是相同的。
向一群深度学习从业人员询问他们选择的编程语言,无疑您会听到很多关于Python的知识。另一方面,询问他们的入门机器学习库,您很可能会获得混合使用TensorFlow和PyTorch的两个库系统的图片。虽然有很多人可能都熟悉这两种方法,但是在机器学习(ML)的一般商业应用中,往往倾向于使用TensorFlow进行控制,而在人工智能/ ML中的研究项目则 大多使用PyTorch。尽管去年发布的TensorFlow 2.0中 默认引入了急于执行的功能,并且这两个库之间存在着显着的融合 ,并且可以使用以下方法构建静态可执行模型 Torchscript,大多数似乎大部分都坚持使用。
在本文中,我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理,以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始,逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法,以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
本文从 PyTorch 两篇官方文档开始为大家解读两个示例。本文不会逐句翻译,而是选取重点并且试图加入自己的理解。
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?
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域,它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代,这些算法可以近似于描述数据的任何函数,并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么?
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。
用tensorflow,pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。
在本文中,我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码,这些技巧是我个人发现的,用于改进我的深度学习模型的训练。
PS: 为了方便最好是将 conda 和 pip 的软件源修改成内地源,这样的话,使用 conda 或者 pip 安装软件速度会快很多,你可以点击 这里 了解如何对 conda 和 pip 进行换源。
请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。
这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。代码:https://github.com/missinglinkai/common-nn-mistakes
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。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。
本章开始了一段旅程,我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容,但这一次我们将更加密切地关注实现细节,而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 模型越大,超参数(HP)调优成本越高,微软联合 OpenAI 提出 HP 调优新范式,单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样,在构建大规模人工智能系统时,基础研究大大减少了试错次数,效益明显。 超参数(Hyperparameter,HP)调优是深度学习的关键,但也是一个昂贵的过程,对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当,会导致
今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前,你需要很熟悉 Scikit-learn,Pandas,NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样,在构建大规模人工智能系统时,基础研究大大减少了试错次数,效益明显。 超参数(Hyperparameter,HP)调优是深度学习的关键,但也是一个昂贵的过程,对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当,会导致模型性能不佳、训练不稳定。当训练超大型深度学习模型时,这些问题更加严重。 最近,有研究表明不同的神经网络参数化会导致不同的无限宽度极
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包,她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。(张量是一个n维数组或者是一个n-D数组)PyTorch是一个张量库,她紧密地反映了numpy的多维数组功能,并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时,反向误差传播(BP)算法的核心。
选自Medium 作者:Thomas Wolf 机器之心编译 参与:Tianci LIU、路 本文介绍了元学习,一个解决「学习如何学习」的问题。 元学习是目前机器学习领域一个令人振奋的研究趋势,它解决的是学习如何学习的问题。 传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。 因为人类学习了「如何学习」。 在这篇文章中,我将从一个非常直观的元学习简介入手,从它最早的起源一直谈到如今的元学习研究现状
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 编者按:伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。在构建大规模人工智能系统时,基础研究所形成的理论见解能够帮助研究员大大减少试错次数并提高成本效益。在今天的文章中,微软研究院的研究员们将介绍基础研究如何首次能够调整庞大的神经网络。由于庞大的神经网络训练十分昂贵,所以研究员们通过展示特定参数化在不同模型大小上保留最佳超参数来解决这一问题。通过与 OpenAI 合作,微软研究院的研究员们在一系列现实场景中也验证了该技术的实际优势。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中
项目地址:https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner
GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
标签平滑算是一种常规技术了,但是这背后的原理不知道大家有没有深究过,Google brain给出了他们的解释,并给出了一些使用它的SOTA的建议。
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。
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。
近年来,对深度学习的需求不断增长,其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中,将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作,那么这些问题会对你有所帮助。
随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现,人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
【导读】本文是作者Nikhil B撰写的“Terence Parr和Jeremy Howard的深度学习的矩阵运算”笔记。我们知道,深度学习是基于线性代数和微积分的,反向传播也离不开求导和矩阵运算。因
【导读】图像识别是深度学习取得重要成功的领域,特别是卷积神经网络在图像识别和图像分类中取得了超过人类的好成绩。本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本结构,对卷积神经网络中的重要部分进行详细讲解,如卷积、非线性函数ReLU、Max-Pooling、全连接等。另外,本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用,列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。总的来讲,这篇文章偏重概念理解和动手实现,相信对您的入门会有帮
翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
在生物神经网络中,一个神经元(Neuron,又被称为Unit)会和多个神经元相连,当神经元兴奋时,它会向相连的神经元发送化学物质,进而改变相连神经元的电位;如果某个神经元的电位超过了阈值(Threshold),这个神经元被激活为兴奋状态,再进而向其他神经元发送化学物质。机器学习领域的神经网络(Neural Network)模型借鉴了生物学的一些思想。
对于深度学习而言,在有很多数据的情况下,再复杂的问题也不在话下,然而没有这么多数据呢?本文作者 Tyler Folkman 针对这一问题,为大家介绍了几个在有限的数据上使用深度学习的方法,让深度学习即便在面临数据稀缺时,也能大展身手。
选自towardsdatascience 作者:Saptashwa Bhattacharyya 机器之心编译 编辑:陈萍 损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素,其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数,通过引入鲁棒性作为连续参数,该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广,其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应,从而提高了基于学习任务的性能。 这篇文章对 CVPR 2019 的一篇论文《A
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
作者:MXNet 作者 / 亚马逊主任科学家 李沐 【新智元导读】PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎,而且正在快速的流行开来。MXNet通过ndarray和 gluon模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。 PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎,而且正在快速的流行开来。例如 Caffe2 最近就并入了 PyTorch。 可能大家不是特别知道的是,MXN
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