Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行.关键是还有免费的GPU可以使用!用Colab训练PyTorch神经网络步骤如下: 1:新建Colab文件 Colab是在Google硬盘上面运行的,所以,需要到Google硬盘上面新建Colaboratory文件,并进行关联,文件是以ipynb结尾的Jupyter笔记本.下面有一些Jupyter笔记本的使用技巧,可以帮你更好的使用这个环境: 直接运行python代码 import r

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow

[摘要] PyTorch是最优秀的深度学习框架之一,它简单优雅,非常适合入门.本文将介绍PyTorch的最佳实践和代码风格都是怎样的. 虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南,但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验,尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案.请注意,我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的. 这是一个开发的项目,欢迎其它读者改进该文档:https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide. 本文档主要由三个部分构

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl

卷积神经网络的训练是耗时的,很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络.   1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,如VGG.ResNet等.往往为了加快学习的进度,在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

通过AI自学习,Google让Pixel 3的人像模式更优秀 Link: https://news.cnblogs.com/n/613720/ 虽然双摄手机已经在市场上普及,其所带来的人像模式.多倍变焦也成为了不少智能手机的「标配」,但仍然有厂商依然坚持用一个摄像头的配置. 比如以软件著称的 Google,从 Pixel 手机的初代到今天的 Pixel 3 / 3XL,在往今的两年时间里(初代 Pixel 于 2016 年发布),他们仍坚持采用单摄配置. 有意思的是,Pixel 不但是 DxOM

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

桥接PyTorch和TVM 人工智能最引人入胜的一些应用是自然语言处理.像BERT或GPT-2之类的模型及其变体,可以获住足够多的文本信息. 这些模型属于称为Transformers的神经网络类体系结构. HuggingFace transformers library是实现最受欢迎的库之一. 与已经高度优化的实现的卷积模型或LSTM相比,对于Transformers而言,情况并非如此.本文探索TVM如何填补空白.分两个步骤进行操作: 首先,在TVM上,使用BERT inference推理和调优

​  前言  本文介绍了如何使用 PyTorch Lightning 构建高效且快速的深度学习管道,主要包括有为什么优化深度学习管道很重要.使用 PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法.以及实验总结. 当 Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年设计 AlexNet 时,训练 6000 万参数模型需要五到六天的时间.八年后的 2020 年,微软 DeepSpeed 团队在不到 44 分钟的时间内成功训练

[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x00 摘要 0x01 PyTorch分布式的历史 1.1 Multiprocessing 1.2 THD 底层库 1.3 torch.distributed 库 1.4 c10d库 1.5 RPC框架 1.6 弹性训练 1.7 流水线训练 0x02 分布式概述 2.1 引论 2.1.1 torch.distributed 包 2.1.2 知识链接 2.2

​  前言  目前比较常见的并行训练是数据并行,这是基于模型能够在一个GPU上存储的前提,而当这个前提无法满足时,则需要将模型放在多个GPU上.现有的一些模型并行方案仍存在许多问题,本文提出了一种名为PatrickStar的异构训练系统.PatrickStar通过以细粒度方式管理模型数据来更有效地使用异构内存,从而克服了这些缺点. 本文附上了PatrickStar的使用示例.PatrickStar与模型定义无关,在PyTorch脚本上添加几行代码可以带来端到端的加速. 本文来自公众号CV技术指南

本文转自:http://www.sohu.com/a/216723120_115128 摘要:本文来自Mybridge,介绍了过去一年里30个惊艳的Python开源项目.点击每一个都可以在GitHub上看到更为详细的内容.以下是译文. 在过去的一年里,Mybridge AI 比较了近15000个开源Python项目,选择了前30名(概率只有0.2%). 这是一个竞争异常激烈的名单,精挑细选了2017年1月到12月之间发布的最佳开源Python库.工具和应用程序.Mybridge AI 通过考量受

BERT相关论文.文章和代码资源汇总 4条回复 BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读. 1.Google官方: 1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805 2) Github: ht

在下半年选修了机器学习的关键课程Machine learning and deep learning,但由于Macbook Pro显卡不支持cuda,因此无法使用GPU来训练网络.教授推荐使用Google Colab作为训练神经网络的平台.在高强度的使用了Colab一段时间后,我把自己的个人感受和使用心得与大家分享,同时也给想要尝试的同学详细介绍Colab具体的上手方法. 一.Colab介绍 在第一次使用Colab时,最大的困难无疑是对整个平台的陌生而导致无从下手,因此我首先介绍与Colab相关

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 目录 场景分类 数据增强 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用.我们使用下面这些数据增强方法. 第一,对颜色的数据增强,包括色彩的饱和度.亮度和对比度等方面,主要从Facebook的代码里改过来的. 第二,PCA Jittering,最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. 我们首先按照RGB三个颜色通道计算了均值和标准差,对网络的输入数据进行规范化,随

标题:第一次QQ群视频教育有感 作者:丁又专, 时间:2014.08.16     教育的目的:启示学生心智,发现个人优势,激发探索欲望.     今天早上看到 中国大学MOOC<文献管理与信息分析>(http://www.icourse163.org/course/ustc-9002#/info) 课程团队的邮件,下午与明天有一次课程在线分享.一直非常想尝试一下QQ群视频的功能,这次恰好是一个机会,也让自己第一次近距离的接触了多人在线视频交流.     在一个半小时的交流中,发现QQ群视频有

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍. 本例子直接基于pytorch进行训练,然后直接导出权重值为字典,此时并未dump该权重:接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重.本文核心在于介绍network api的使用 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── comm

推荐学习顺序 学习机器学习得有个步骤, 下面大家就能按照自己所需, 来探索这个网站. 图中请找到 "Start", 然后依次沿着箭头, 看看有没有不了解/没学过的地方, 接着, 就能在底下的链接中找到对应的链接去往合适自己的地方. 在机器学习前 - (零基础) Python基础语法 了解数据结构 (Numpy & Pandas) 学会展示数据 (Matplotlib) 了解机器学习方法 (*可跳) 神经网络 Tensorflow (Google开发, 社区大) PyTorch

转自雷锋网的一篇很棒的文章,写的通俗易懂.自己消化学习了.原文地址是 https://www.leiphone.com/news/201706/PamWKpfRFEI42McI.html 这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译.理解和整合,这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型.下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型,所以本篇文章先做一个理论铺垫. 原文英文文档请参考链接: - Word2Vec T

对word2vec的理解及资料整理 无他,在网上看到好多对word2vec的介绍,当然也有写的比较认真的,但是自己学习过程中还是看了好多才明白,这里按照自己整理梳理一下资料,形成提纲以便学习. 介绍较好的文章: https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html http://www.dataguru.cn/article-13488-1.html http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-