神经网络架构PYTORCH-初相识(3W)
who?
Python是基于Torch的一种使用Python作为开发语言的开源机器学习库.主要是应用领域是在自然语言的处理和图像的识别上.它主要的开发者是Facebook人工智能研究院(FAIR)团队.在2017年1月,在Gihu上被开源了.开源之后,迅速占领了Github的热搜榜.并且凭借着它独特的优势,迅速的流行开来.
what?
这么多深度学习框架,为什么选择PyTorch呢?
因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。在《深度学习框架PyTorch:入门与实践》这本书里,作者总结了PyTorch的优点。
简洁:PyTorch的设计追求最少的封装,尽量避免重复造轮子。不像TensorFlow中充斥着session、graph、operation、name_scope、variable、tensor、layer等全新的概念,PyTorch的设计遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次,分别代表高维数组(张量)、自动求导(变量)和神经网络(层/模块),而且这三个抽象之间联系紧密,可以同时进行修改和操作。
简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右,更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。在笔者眼里,PyTorch的源码甚至比许多框架的文档更容易理解。
速度:PyTorch的灵活性不以速度为代价,在许多评测中,PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架 。框架的运行速度和程序员的编码水平有极大关系,但同样的算法,使用PyTorch实现的那个更有可能快过用其他框架实现的。
易用:PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch,而Torch的接口设计以灵活易用而著称,Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵,尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法,即所思即所得,不需要考虑太多关于框架本身的束缚。
活跃的社区:PyTorch提供了完整的文档,循序渐进的指南,作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持,作为当今排名前三的深度学习研究机构,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新,不至于像许多由个人开发的框架那样昙花一现。
why ?
说了那么多?我为什么要去认识和学习它呢?仅仅是它牛逼吗?显然不是.工作了那么多年,对程序的热情已经远远不像上学的时候那样什么热们研究什么了.能够引起我兴趣的代码就只有两种了.一种是经典中的经典代码,比如,linux内核代码,C编译器的代码等.另外一种就是工作中能用得到的代码.比如,开源的音频和视频处理源码webrtc,opencv等.
细想下来,决定让我去深入的研究Pytorch的,以上两个原因都有了.基于此,今后一段时间,要好好花一些时间去研究它,分析它.
要达到什么境界呢?也就是研究到什么程度为止.给自己定个目标吧.三个阶段目标.
阶段一: 熟悉例和应用.走读相关代码,并写出总结文档.(两周时间)
阶段二: 走读核心的源码,并输出一些有价值的文档. (一个月)
阶段三: 裁剪代码,基于Pytorch,做一个最精简的本地的语音识别系统和一个人形识别系统.(一个月)
每日一言:
骐骥一跃、不能十步、驽马十驾、功在不舍
参考文档:
1 https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch
2 https://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/79147351
神经网络架构PYTORCH-初相识(3W)的更多相关文章
- 神经网络架构PYTORCH-几个概念
使用Pytorch之前,有几个概念需要弄清楚. 什么是Tensors(张量)? 这个概念刚出来的时候,物理科班出身的我都感觉有点愣住了,好久没有接触过物理学的概念了. 这个概念,在物理学中怎么解释呢? ...
- 神经网络架构PYTORCH-前馈神经网络
首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧.为了方便理解,我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例: 一个前馈神经网络的源码和注释如下:比较简单,这里就不多介绍了. class N ...
- 神经网络架构PYTORCH-宏观分析
基本概念和功能: PyTorch是一个能够提供两种高级功能的python开发包,这两种高级功能分别是: 使用GPU做加速的矢量计算 具有自动重放功能的深度神经网络从细的粒度来分,PyTorch是一个包 ...
- 神经网络架构pytorch-MSELoss损失函数
MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 ...
- CNN Mini-Fashion数据集以及Pytorch初体验
下载Fasion-MNIST数据集 Fashion-MNIST是一个替代原始的MNIST手写数字数据集的另一个图像数据集. 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供.其涵盖了来 ...
- 怎样设计最优的卷积神经网络架构?| NAS原理剖析
虽然,深度学习在近几年发展迅速.但是,关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段. 其中一大部分原因是因为当前那些取得成功的神经网络的架构设计原理仍然是一个黑盒.虽然我们有着关于 ...
- MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(三)
版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网 ...
- (转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文)
干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译 参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野 ...
- Hadoop架构的初略总结(2)
Hadoop架构的初略总结(2) 回顾一下前文,我们总结了以下几个方面.我们为什么需要Hadoop:Hadoop2.0生态系统的构成:Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型. 我们 ...
随机推荐
- vue+elementUI表格列显示隐藏遇到bug
在最近的项目中,有需求要做到根据字段显示列,原来以为简单的v-if可以解决. 在开发的过程中遇到问题, <el-table ref="multipleTable" :data ...
- python爬虫知识脉络
- N2N windows下编译安装文件
n2n安装 n2n原理编译版下载,可直接使用:windows下vpn客户端 n2n_v2_linux_x64 n2n_v2_Win32TAP网卡驱动 #linux环境编译yum install -y ...
- 使用Python完成排序(快排法、归并法)
class Sort(object): def quick_sort(self, ls): self.quick_sort_helper(ls, 0, len(ls) - 1) return ls d ...
- 得到一个文件夹中所有文件的名称的几个方法(命令指示符, C++, python)
因为最近一直需要获得一个文件下的所有图片的名称,自己又总是跨平台使用,所以把自己在不同环境之下使用的方法总结如下 1.cmd 模式下 优点:简单 例如,我想将一个文件夹下的所有".jpg&q ...
- 关于canvas补充说明
上篇文章提到的canvas画布,用到f2组件,组件地址https://gw.alipayobjects.com/os/antv/assets/f2/3.0.0/f2.js或利用npm下载:npm in ...
- logstash报错 :backtrace=>["org/jruby/RubyIO.java:1457:in `write'", "org/jruby/RubyIO.java:1428:in `write'"
报错: [2019-04-16T15:54:07,827][FATAL][logstash.runner ] An unexpected error occurred! {:error=>#&l ...
- SSRF
SSRF 关于SSRF SSRF(Server-Side Request Forgery:服务器端请求伪造),攻击者通过伪造服务器端发起的请求,获取客户端所不能得到的数据.一般情况下,SSRF攻击的目 ...
- HTML基本格式和文本元素(标签)介绍
<!doctype html>//声明文档类型 <html lang="zh-cn">//文档开始,后面是声明是中文页面的意思,en是英语的意思 <h ...
- python基础自学 第四天
break和continue break:某一条件满足,退出循环,不在执行后续重复代码 continue:某一条件满足时,不执行后续重复的代码 注意:在循环中,如果使用continue这个关键字,使用 ...