选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
我们先给机器一个架构,如下图的两个隐藏层,还有这些神经元,还有给定激活函数,让机器去找w 的取值!就是找出一组参数使得输出效果好,这就是机器学习的意义。
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 ;)」。
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。
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 ;)」。
ViTMSN 模型是由 Mahmoud Assran、Mathilde Caron、Ishan Misra、Piotr Bojanowski、Florian Bordes、Pascal Vincent、Armand Joulin、Michael Rabbat、Nicolas Ballas 提出的用于标签高效学习的 Masked Siamese Networks。该论文提出了一种联合嵌入架构,用于将屏蔽补丁的原型与未屏蔽补丁的原型进行匹配。通过这种设置,他们的方法在低样本和极低样本情况下表现出色。
二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络,作为nn.Conv2d()方法的使用简介:
我们都知道深度神经网络性能十分强大,但具体效果为什么这么好,权重为什么要这么分配,可能连“设计者”自己都不知道如何解释。
pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构,并且提供了预训练模型,可通过调用来读取网络结构和预训练模型(模型参数)。往往为了加快学习进度,训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载model如下所示:
小伙伴们大家好呀~前面的文章中(PyTorch 小课堂开课啦!带你解析数据处理全流程(一)、PyTorch 小课堂!带你解析数据处理全流程(二)),我们介绍了数据处理模块。而当我们解决了数据处理部分,接下来就需要构建自己的网络结构,从而才能将我们使用数据预处理模块得到的 batch data 送进网络结构当中。接下来,我们就带领大家一起再认识一下 PyTorch 中的神经网络模块,即 torch.nn。本文主要对 nn.Module 进行剖析。感兴趣的小伙伴快点往下看吧!
torch.nn.Module是所有网络的基类,在PyTorch实现模型的类中都要继承这个类(这个在之前的课程中已经提到)。在构建Module中,Module是一个包含其他的Module的,类似于,你可以先定义一个小的网络模块,然后把这个小模块作为另外一个网络的组件。因此网络结构是呈现树状结构。
左侧可以理解为编码器,右侧可以理解为解码器。编码器又分为4个子模块,每个子模块包含2个卷积层和1个max pool下采样层,编码器同样分为4个子模块,每个子模块也是2个卷积层和1个上采样层。下采样的时候,分辨率减半,上采样的时候分辨率乘以2,但是这并不代表该网络输入和输出的分辨率是一样的,因为每次经过卷积层分辨率都在减少。另外,该网络还使用了跳层连接,处于同一水平上的模块连接在一起,类似RenNet的残差模块。从这点上看,它应该是比较适用于去噪去水印之类的任务的。
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 ;)」。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
注意力机制是近年来研究的热点之一。之前的许多研究都关注于通过注意力操作捕捉显著特征。这些方法成功地利用了特征不同维度上的相互信息。然而,它们缺乏对权重的影响因素的考虑,进而进一步抑制不显著的通道或像素。
【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。
神经网络架构搜索(NAS, Neural Architecture Search)俨然成为目前最热门的AI研究方向之一,它的目的是让算法去找到最优的模型结构,将人们从繁琐的调参和试错中解救出来。如果你对NAS技术还不太熟悉,建议你参考阅读一下我之前的文章AutoML综述。
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 ;)」。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中,顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
构建模型的基本方法,我们了解了。 接下来,我们就要弄明白怎么对数据进行预处理,然后加载数据,我们以前手动加载数据的方式,在数据量小的时候,并没有太大问题,但是到了大数据量,我们需要使用 shuffle, 分割成mini-batch 等操作的时候,我们可以使用PyTorch的API快速地完成这些操作。
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug,为了缓解你的痛苦😢,本文将对常见的错误进行解释,并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼,虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。如果本文对你有帮助,请收藏&转发! CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作:nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是
最近,图的深度学习已经成为深度学习界最热门的研究领域之一。在这里,图神经网络(GNNs)旨在将经典的深度学习概念推广到不规则的结构化数据(与图像或文本相反),并使神经网络能够推理对象及其关系。
本文继续PyTorch学习系列教程,来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的数据结构;另一方面,Tensor又与普通的数据结构不同,具有一个极为关键的特性——自动求导。今天,本文就来介绍Tensor这一数据结构。
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
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。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同框架之间的区别和优劣。文章首先讨论了Keras和PyTorch这两个框架在深度学习模型开发中的优缺点,然后介绍了两种框架在特定场景下的使用方式。作者认为,尽管Keras和PyTorch的基本功能相似,但Keras更倾向于简化和自动化,而PyTorch则倾向于灵活性和动态计算。在特定场景下,比如需要快速原型设计或需要与PyTorch生态系统兼容的情况下,Keras可能更适合。然而,在需要更灵活、动态的模型构建,以及需要深入了解模型构建和调试的情况下,PyTorch可能更适合。
作者 | Thomas Wolf 编译 | 雁惊寒 情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近,我们改造出了一个好用的情感理解集成系统,该系统前身是MIT媒体实验室的情感检测模型DeepMoji。 开源代码:https://github.com/huggingface/torchMoji 该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras,接着我们将其移植到了pyTorch上。与Keras相比,pyTorch能让我们更自由地开发和测试各种定制化的神经网络模块,并使用易于阅读的numpy风
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
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。
【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。
1. 解决了上次FileNotFoundError,是个比较弱智的问题,原因在于,下载下来的.pth文件名字跟config.py文件里写的不一样,没仔细看,一直耗了不少时间卡在这里。目前出现了新的ERROR。
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。
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点?别说「BERT」,那不是我想要的答案。
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。
生成对抗网络(GAN)是一种机器学习技术,其中同时训练两种模型:一种专门用于创建伪造数据,另一种专门用于区分真实数据和伪造数据。 真实数据。 术语生成反映了以下事实:这些神经网络用于创建新数据,而术语对抗来自以下事实:两个模型相互竞争,从而提高了生成的数据的质量。
对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一,其中自然语言处理(NLP)是最为困难的问题之一。
0.说在前面1.准备工作1.1 transform1.2 ToTensor1.3 Normalize1.4 datasets1.5 DataLoader1.6 GPU与CPU2.Barebones PyTorch2.1 Flatten Function2.2 Two-Layer Network2.3 Three-Layer ConvNet2.4 Initialization2.5 Check Accuracy2.6 Training Loop2.7 Train a Two-Layer Network2.8 Training a ConvNet3.PyTorch Module API3.1 Three-Layer ConvNet3.2 Train a Three-Layer ConvNet4.PyTorch Sequential API4.1 Three-Layer ConvNet5. CIFAR-10 open-ended challenge
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。
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。
作者 | Raimi Karim 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 【导读】这是一份用图片和代码详解自注意力机制的指南,请收好。 BERT、RoBERTa、ALB
GPT 系列可以说是人工智能领域「暴力美学」的代表作了。2018 诞生的 GPT,1.17 亿参数;2019 年 GPT-2,15 亿参数;2020 年 GPT-3,1750 亿参数。短短一年时间,GPT 模型的参数量就呈指数级增长。
Pytorch提供了大量预定义的层,使用框架时,主要是需要关注使用哪些层来构造模型。
【GiantPandaCV导语】本文介绍NNI PyTorch版实现神经网络过程搜索过程中的几个重要的类,比如LayerChoice和InputChoice,对这两个类有了初步认识以后,就可以设计自己的搜索空间。
在创建的过程中,并没有可见的进行参数初始化的过程,因为这里使用了默认的方式进行了初始化参数。
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。
选自Medium 作者:Ayoosh Kathuria 机器之心编译 目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步,人们已经开发出了很多用于目标检测的算法,包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中,我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器,后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分,本文包含其中的前三部分。 在过去几个月中,我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到:学习目标检测的最佳方
目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步,人们已经开发出了很多用于目标检测的算法,包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中,我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器,后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分,本文包含其中的前三部分。
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