闵可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库.它支持所有标准神经网络层,例如对稀疏张量的卷积,池化,解池和广播操作.有关更多信息,请访问文档页面. pip install git+https://github.com/NVIDIA/MinkowskiEngine.git 稀疏张量网络:空间稀疏张量的神经网络 压缩神经网络以加快推理速度并最小化内存占用已被广泛研究.用于模型压缩的流行技术之一是修剪卷积网络中的权重,也被称为稀疏卷积网络.用于模

3D MinkowskiEngine稀疏模式重建 本文看一个简单的演示示例,该示例训练一个3D卷积神经网络,该网络用一个热点向量one-hot vector重构3D稀疏模式.这类似于Octree生成网络ICCV'17.输入的one-hot vector一热向量,来自ModelNet40数据集的3D计算机辅助设计(CAD)椅子索引. 使用MinkowskiEngine.MinkowskiConvolutionTranspose和 MinkowskiEngine.MinkowskiPruning,依

Minkowski修剪 Minkowski修剪 Class MinkowskiEngine.MinkowskiPruning 从MinkowskiEngine.SparseTensor中删除指定的坐标. __init__() 初始化由nn.Module和ScriptModule共享的内部模块状态. forward(input, mask) Args: input(MinkowskiEnigne.SparseTensor):从中删除坐标的稀疏张量. mask(torch.BoolTensor):指

cuSPARSELt开发NVIDIA Ampere结构化稀疏性 深度神经网络在各种领域(例如计算机视觉,语音识别和自然语言处理)中均具有出色的性能.处理这些神经网络所需的计算能力正在迅速提高,因此有效的模型和计算至关重要.神经网络剪枝(删除不必要的模型参数以生成稀疏网络)是一种在保持准确性的同时降低模型复杂性的有用方法. 为了利用细粒度的网络剪枝,NVIDIA Ampere GPU架构引入了细粒度的结构稀疏性的概念.在NVIDIA A100 GPU上,结构显示为2:4模式:每四个元素中至少有两个

MinkowskiEngine多GPU训练 目前,MinkowskiEngine通过数据并行化支持Multi-GPU训练.在数据并行化中,有一组微型批处理,这些微型批处理将被送到到网络的一组副本中. 首先定义一个网络. import MinkowskiEngine as ME from examples.minkunet import MinkUNet34C # Copy the network to GPU net = MinkUNet34C(3, 20, D=3) net = net.to(

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 从零开始学TensorFlow[01-搭建环境.HelloWorld篇] TensorFlow是什么意思?Tensor?Flow?这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识. 一.Tensor介绍 在介绍之前,首先要记住一个结论:TensorFlow使用Tensor来表示数据 接着我们来看看什么是Tensor,在官网的文档中,Ten

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/ 嵌套是一种相对低维的空间,可以将高维矢量映射到这种低维空间里.通过使用嵌套,可以让在大型输入(比如代表字词的稀疏矢量)上进行机器学习变得更加容易.在理想情况下,嵌套可以将语义上相似的不同输入映射到嵌套空间里的邻近处,以此来捕获输入的语义.一个模型学习到的嵌套,也可以被其他模型重用. 1- 协同过滤的目的 协同过滤是一项可以预测用户兴趣(根据很多

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

1. # creates a real valued column for dense numeric data tf.contrib.layers.real_valued_column(    column_name,    dimension=1,    default_value=None,    dtype=tf.dtypes.float32,    normalizer=None) 2.我们无法将字符串直接输入模型.相反,我们必须先将字符串映射到数字或分类值.分类词汇列提供了一种以 o

tf.one_hot(indices, depth):将目标序列转换成one_hot编码 tf.one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) indices = [0, 2, -1, 1]depth = 3on_value = 5.0 off_value = 0.0 axis = -1 #Then output is [4 x 3]: output = [5.0 0

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World

这些开源AI项目专注于机器学习.深度学习.神经网络及其他应用场合. 自IT界早期以来,研制出能像人类那样“思考”的机器一直是研究人员的一大目标.在过去几年,计算机科学家们在人工智能(AI)领域已取得了巨大进展,如今这项技术日益普及开来. 事实上,Gartner预测“到2020年,AI技术实际上将普遍出现在几乎每一个新的软件产品和服务中.”IDC预测,2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元,比2016年增长逾59.3%.这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年,到时收入有望达到4

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

MNIST数据集上简单CNN实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN 少说废话多写代码 下载并读取MNIST数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.lea

本文内容来自于论文:Tag recommendations based on tensor dimensioanlity reduction 在社会标签系统中,存在三元关系,用户-物品-标签.这些数据最直观的表示方式是三维数组(张量). 论文小例子的设定如下图, 用户1 对 物品1 打的标签是 T1(IBM 电脑), 用户2对 物品1 打的标签是 T1(IBM 电脑) 其他类似,不赘述. 设定标注过的对应位置为1,没标注的为0.则上图的数据可以表示成一个三阶稀疏张量(sparse tensor)

tensorflow功能函数 tf.abs 计算张量的绝对值 abs ( x , name = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 参考指南:数学>基本数学函数 计算张量的绝对值. 给定一个实数的张量 x,该操作返回一个包含每个元素的绝对值的张量 x.例如,如果 x 是输入元素,y 是输出元素,则此操作将计算\\(y = | x | \\). ARGS: x:一个类型为 float32,float64,int32,或 int64 的 Ten

挺长的~超出估计值了~预计阅读时间20分钟. 从helloworld开始 mkdir 1.helloworld cd 1.helloworldvim helloworld.py 代码: # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 设置了gpu加速提示信息太多了,设置日志等级屏蔽一些 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' # 创建一个常量 Oper

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):