2002年 Torch 框架发布，Torch 是一个基于 BSD License 的开源机器学习框架，但是由于 Torch 框架支持的是比较小众的 Lua 开发语言，因此并没有大范围的流行起来。
pip uninstall torch pip install torch==0.4.0
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！
自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质，免去了手动计算导数，下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制。
PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」
在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。
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。
官方表示，和1.1版本相比，新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括：
在进行深度学习和神经网络开发时，Python的PyTorch库被广泛应用。PyTorch提供了丰富的功能和工具，使得开发人员能够快速构建和训练神经网络模型。然而，有时在使用PyTorch过程中可能会遇到一些问题。 其中一个常见的问题是在导入PyTorch相关模块时遇到"No module named 'torch_scatter'"错误。该错误通常出现在尝试使用torch_scatter模块时，而该模块不在PyTorch的默认安装中。解决这个问题的方法是安装和导入torch_scatter模块。 这里为您提供了一个解决方案，帮助您在PyTorch中解决"No module named 'torch_scatter'"错误。
AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究，采用的是神经风格迁移 + 生成对抗网络（GAN）的组合。
上次写了TensorFlow的快速入门资料，受到很多好评，读者强烈建议我出一个pytorch的快速入门路线，经过翻译和搜索网上资源，我推荐3份入门资料，希望对大家有所帮助。
注意上面出现了一行if "num_batches_tracked" not in name:，这一行是Pytorch的一个坑点，在pytorch 0.4.1及后面的版本里，BatchNorm层新增了num_batches_tracked参数，用来统计训练时的forward过的batch数目，源码如下（pytorch0.4.1）：
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如，在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤，限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外，今天的深度学习框架有多个数据预处理实现，这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
近日，PyTorch 社区又添入了「新」工具，包括了更新后的 PyTorch 1.2，torchvision 0.4，torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进，兼容性更强，使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节，AI 开发者将其整理与编译如下。
ManoLayer是一个可微分的PyTorch层，可以确定地从姿势和形状参数映射到手部关节和顶点。 它可以作为可微分层集成到任何架构中以预测手部网格。
3.CUDA版本必须≥11.0 因为Windows环境下的pytorch只支持11.0以上的CUDA
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库，近日，Flair 0.4 版发布！
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
该库 fork 自 @github/marvis 的 pytorch-yolo2，不过作者没有直接修改或者更新 marvis 的源文件，因为很多文件已经改了文件名。所以本库和源文件有很大的差异，主要差异有以下几点：
故事起源于我之前博客【NLP笔记：fastText模型考察】遇到的一个问题，即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题，后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题，因此感觉再也不能忽视这个奇葩的问题了，于是我们单独测了一下tensorflow与pytorch的cross entropy实现，发现了如下现象：
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
现在，身为PyTorch用户的你，也可以拥有一只BigGAN，而且不用自己训练，便能直接玩耍。
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
哈喽，大家好，今天我们用计算机视觉领域中最流行的深度学习目标检测框架神器：YOLO v5，进行海洋生物的检测与识别。小白同学也可以跟着我一步一步操作，具体操作流程如下：
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
【导读】2016年是属于TensorFlow的一年，凭借谷歌的大力推广，TensorFlow占据了各大媒体的头条。2017年年初，PyTorch的横空出世吸引了研究人员极大的关注，PyTorch简洁优雅的设计、统一易用的接口、追风逐电的速度和变化无方的灵活性给人留下深刻的印象。作为一门2017年刚刚发布的深度学习框架，研究人员所能获取的学习资料有限，中文资料更是比较少。本书作者长期关注PyTorch发展，经常在论坛上帮助PyTorch新手解决问题，在平时的科研中利用PyTorch进行各个方面的研究，有着丰富
事情是这样的：研究人员们让一个深度卷积网络去学习复制被破坏的图像（例如加入噪点的图像），随后竟发现这个网络可以自行先学会如何重建图像。该研究的论文《Deep Image Prior》已被收录在 CVPR 2018 大会，而 GitHub 则已有 3800 个 star。
---- 新智元报道 来源：code.facebook.com 【新智元导读】今天，Facebook正式公布PyTorch 1.0，这个新的框架将PyTorch 0.4与Caffe2合并，并整合ONNX格式，让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产，而无需处理迁移。 今天，Facebook正式公布PyTorch 1.0，这是将基于Python的PyTorch与Caffe2合并的一个新版本的框架，让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产，而无需处理迁移。 “现在，你只需要使用PyTorch 1.0
内容导读：近日，Facebook 发布了 PyTorch 1.4，新版本增加了诸多新的功能，包括为 PyTorch Mobile 进行 build 级别自定义的功能，和一些新的实验性功能，包括对模型并行训练和 Java binding 的支持。此外完成了多项 API 更新并修复了一些 Bug。
train_loss += loss.data[0] 是pytorch0.3.1版本代码,在0.4-0.5版本的pytorch会出现警告,不会报错,但是0.5版本以上的pytorch就会报错,总的来说是版本更新问题.
我们深知一张图片胜过千言万语，但到底为什么那些著名的画作即使很久没再看过，也能让人如此印象深刻呢？
本书旨在为新人提供自然语言处理（NLP）和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。在写这本书时，我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的，有时甚至是不舒服的选择。对于初学者，我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础，并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一种经验学科，而不是智力科学。我们希望每章中慷慨的端到端代码示例邀请您参与这一经历。当我们开始编写本书时，我们从PyTorch 0.2开始。每个PyTorch更新从0.2到0.4修改了示例。 PyTorch 1.0将于本书出版时发布。本书中的代码示例符合PyTorch 0.4，它应该与即将发布的PyTorch 1.0版本一样工作.1关于本书风格的注释。我们在大多数地方都故意避免使用数学;并不是因为深度学习数学特别困难（事实并非如此），而是因为它在许多情况下分散了本书主要目标的注意力——增强初学者的能力。在许多情况下，无论是在代码还是文本方面，我们都有类似的动机，我们倾向于对简洁性进行阐述。高级读者和有经验的程序员可以找到方法来收紧代码等等，但我们的选择是尽可能明确，以便覆盖我们想要达到的大多数受众。
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.max.html#torch.max
这是我计划编写的系列教程的第4部分，这一系列教程将介绍如何使用神奇的PyTorch库实现自己实现一个很酷的模型。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 之前我安装了CUDA10.0跟cuDnn7.6.5 然后我在VS2017中配置了包含路径、库路径跟连接器，把环境变量加上，重启一下就可以运行onnxruntime-1.4 gpu版本，用YOLOv5导出onnx格式模型，跑的很欢畅。 -VS2017-CUDA10.1-cuDnn7.6.5-onnxruntime-1.4-gpu Faster-RCNN转ONNX 周末的时候我想试试tensorRT+
选自Facebook Research 作者：Bill Jia 机器之心编译 参与：思源、晓坤 在 F8 的第二天中，Facebook 正式宣布 PyTorch1.0 即将与大家见面，这是继一周前发布 0.4.0 后的一次较大调整。这一次调整重点在于提升 PyTorch 在产品部署方面的应用，包括重构和统一 Caffe2 和 PyTorch 0.4 框架的代码库，并将 ONNX 作为模型导出格式。 在 AI 开发中，从研究到产品的过程通常涉及很多的步骤和工具，使得测试新方法、部署以及迭代提高准确率和性能
为什么要说ONNX，ONNX又是个什么东西，经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉，我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX模型一般用于中间部署阶段)，然后再拿转化后的ONNX模型进而转化为我们使用不同框架部署需要的类型。
今天是程序员节，当然是以程序员的方式来度过节日。 很早就听说TensorRT可以加速模型推理，但一直没时间去进行实践，今天就来把这个陈年旧坑填补一下。
今天将分享冠状动脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
大数据文摘作品 编译：龙牧雪 昨天，扎克伯格刚刚在Facebook F8大会重提责任和乐观，今天会议发布的焦点是AI技术进步。 重中之重，宣布PyTorch 1.0的诞生。 PyTorch 1.0合并了基于Python的PyTorch与Caffe2，允许开发人员从研究转向生产，而无需处理迁移。 一个月前，深度学习框架Caffe2的作者贾扬清在知乎上回答了为什么要整合Caffe2和PyTorch，还预告了进一步计划。现在这步动作清晰了，据贾扬清总结就是，Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1
新的TorchScript API可让开发者更简单地将PyTorch模型编译成TorchScript，并支援更多的Python程式语言功能
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
本文介绍了flair的使用方法，Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，它是一个功能强大的NLP库。Flair允许您将最先进的自然语言处理（NLP）模型应用于文本，例如命名实体识别（NER），词性标注（PoS），意义消歧和分类。
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数： 如何包装 PyTorch 模型以用于 scikit-learn 以及如何使用网格搜索
Llama 2模型中最大也是最好的模型有700亿个参数。一个fp16参数的大小为2字节。加载Llama 270b需要140 GB内存(700亿* 2字节)。
自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候，选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架（谷歌的TensorFlow，微软的CNTK以及Theano）的基础上，抽象了底层实现的差异，提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧！个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化，对于样本的训练，结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感觉；函数式接口设计使得深度网络的时候特别容易，简直就像在玩乐高。如果有人想入门深度学习，我一定也会推荐Keras。
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