ipdb介绍 1.现在IPython之外使用debug功能,则需要安装ipdb(pip install ipdb),而后在需要进入调试的地方加上如下代码即可: import ipdb ipdb.set_trace() 2.命令 功能 h(elp) 显示帮助信息,help command显示这条命令的帮助信息 u(p) 在函数调用栈中向上移动 d(own) 在函数调用栈中向下移动 n(ext) 单步执行,执行下一步 s(tep) 单步进入当前函数调用 a(rgs) 查看当前函数调用函数的参数 l(…

引言 本篇介绍创建tensor的几种方式 Import from numpy from_numpy() float64 是 double 类型,也就是说从numpy导入的float其实是double类型. 从numpy导入的 int 还是 int 类型 1234567891011 In[2]: import numpy as npIn[3]: import torchIn[4]: a = np.array([2,3.3])In[5]: torch.from_numpy(a)Out[5]: ten…

0803-PyTorch的Debug指南 目录 一.ipdb 介绍 二.ipdb 的使用 三.在 PyTorch 中 Debug 四. 通过PyTorch实现项目中容易遇到的问题 五.第八章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序,但是这只在小规模的程序下调试很方便,更好的调试应该是在一边运行的时候一边检查里面…

前边的章节介绍了什么是Tensorflow,本节将带大家真正走进Tensorflow的世界,学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法.同时也欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Tensorflow是一种计算图模型,即用图的形式来表示运算过程的一种模型.Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段.图的构建阶段也称为图的定义阶段,该过程会在图模型中定义所需的运算,每次运算的的结果…

maskrcnn_benchmark训练过程 ->训练命令: python tools/train_net.py --config-file "configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml" SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025 SOLVER.MAX_ITER 720000 SOLVER.STEPS "(480000, 640000)" TEST.IMS_PER_BATCH 1…

pytorch 初学 Tensors 创建空的tensor 创建随机的一个随机数矩阵 创建0元素的矩阵 直接从已经数据创建tensor 创建新的矩阵 计算操作 加法操作 转化形状 tensor 与numpy 的转化 数据在GPU上的操作 自动梯度求导 自动求导的概念 Function 类 Tensor实例 复杂运算 梯度 数学上的意义 中断梯度追踪 修改tensor的数字,不被autograd记录(即不会影响方向传播),可以对tensor.data 进行操作 pytorch 初学 Tensors…

自动求梯度 在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient).PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播.本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作. 概念 上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪(track)在其上的所有操作(这样就可以利用链式法则进行梯度传播了).完成计算后,可以调用.backward()来完成所有梯度计算.此Tensor的…

Pytorch Autograd (自动求导机制) Introduce 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. 本文通过logistic回归模型来介绍Pytorch的自动求导机制.首先,本文介绍了tensor与求导相关的属性.其次,通过logistic回归模型来帮助理解BP算法中的前向传播以及反向传播中的导数计算. 以下均为初学者笔记. Tensor Attributes Related to Derivation note: 以…

MindSpore静态图语法支持 概述 在Graph模式下,Python代码并不是由Python解释器去执行,而是将代码编译成静态计算图,然后执行静态计算图. 关于Graph模式和计算图,可参考文档:https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/advanced_use/debug_in_pynative_mode.html 当前仅支持编译@ms_function装饰器修饰的函数.Cell及其子类的实例. 对于函数,则编译函数定义:对…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py Tensor 的概念 Tensor 中文为张量.张量的意思是一个多维数组,它是标量.向量.矩阵的高维扩展. 标量可以称为 0 维张量,向…

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() #开始一个计算图,通过使用tf.Session()的方式来获得 sess=tf.Session() #创建张量,TensorFlow当中内置了很多用来创建张量的不同方式 my_tensor=tf.zeros([1,20]) #通过在会话当中调用run函数估算我们的tensor print(sess.run(my…

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

##tensorflow简单介绍: TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.https://www.tensorflow.org/TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图…

网上近日流传一张DL相关库在Github上的受关注度对比(数据应该是2016/03/15左右统计的): 其中tensorflow,caffe,keras和Theano排名比较靠前. 今日组会报告上tj师弟从个人使用经验上做了简单介绍与对比,分享给大家. ===================华丽的分隔线==================== 师弟的原文出处:http://tianjun.me/essays/102/ 本文将从deep learning 相关工具库的使用者角度来介绍下github…

RNN是一个很有意思的模型.早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力,另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete,即理论上可以模拟任何函数.但实际运作上,一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆.虽然之后有了LSTM(长短记忆)模型对普通RNN模型的修改,但是训练上还是公认的比较困难.在Tensorflow框架里,之前的两篇博客已经就官方给出的PTB和Machine Translation模型进行了…

关于 TensorFlow TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深…

转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关…

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作…

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt…

https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基础的一个概念——张量. Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data).流(Flow).图(Graph).Tensorflow里的数据用到的都是tensor,所以谷歌起名为tensorflow. 下面介绍张量几个比较重要的概念 张量的维度(秩):Rank/Order Rank为0.1.2时分别称为标量.向量和矩阵,Rank为3时是…

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp…

TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析: 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建图阶段              流程图:定义数据(张量Tensor)和操作(节点Operate)        2. 一个执行图阶段              调用各方资源,将定义好的数据和操作运行起来 数据流图介绍 数据流图[Data Flow Graph]用"结点"(…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用,专门开发的一套自动求导引擎,她能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播 1.Variable 深度学习算法的本质是通过反向函数求导数,pytorch的Autograd模块实现了此功能.在Tensor上的所有操作,Autograd都能够为他们自动提供微分,避免手动计算的复杂…

1 TensorFlow 架构图 1.1 处理器 TensorFlow 可以在CPU.GPU.TPU中执行 1.2 平台 TensorFlow 具备跨平台能力,Windows .Linux.Android.IOS.Raspberry Pi.云端执行 1.3 分布式执行引擎 TensorFlow Distributed Execution Engine 分布式执行引擎 在深度学习中,最花时间的就是模型的训练,尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练,需要数天乃至数周之久,TensorFlow…

https://www.socher.org/index.php/Main/ReasoningWithNeuralTensorNetworksForKnowledgeBaseCompletion 年份:2013 https://www.cnblogs.com/wuseguang/p/4168963.html https://blog.csdn.net/wty__/article/details/52447128 Socher等人于2013年提出了RNTN(Recursive Neural Ten…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

Tensor RT的介绍在此不做赘述. 自己在服务器上本打算装Tensor RT来着,不过过程很艰辛,最后发现服务器的cudnn版本偏低了,还需要升级cudnn的版本.故,在自己的电脑上了装了下Tensor RT,同时给自己的电脑将cudnn的版本从7.4升级到了7.5,并跑通了基本的例程. 下面对于Tensor RT的学习进行介绍. 在英伟达的官网上,有几个文档,第一个是支持的Matrix运算,就是各种已经支持的层,第二个安装的文档,第三个是版本记录,第四个是开发手册,第五个是如何去优化Ten…

一句话介绍: Google开源的基于数据流图的科学计算库,适用于机器学习 不局限于机器学习,但目前被大多用于机器学习等. TensorFlow计算流图的概念图 Tensor在图中流动. TensorFlow的含义 拆字释义: Tensor 张量(tf中数据的表征) flow 流动 张量在图中流动 TensorFlow的详细架构 TensorFlow基本架构 TensorFlow 大事记 deepmind团队之前用的torch. 底层api调用起来繁琐. 1.3版本加入了很多高层次的抽象api.调…

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构…