关于 PyTorch 的文章
炼丹速度×7!你的Mac电脑也能在PyTorch训练中用GPU加速了

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 一直以来,Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。 就在刚刚,Pytorch官方宣布,其最新版v1.12可以支持GPU加速了。 只要是搭载了M1系列芯片的Ma

云计算 2022-05-20
PyTorch 中 数据集Torchvision和Torchtext

对于PyTorch加载和处理不同类型数据,官方提供了torchvision和torchtext。 之前使用 torchDataLoader类直接加载图像并将其转换为张量。现在结合torchvision和torchtext介绍torch中的内置数据集 Torchvision 中的数据

在 PyTorch 中使用 Datasets 和 DataLoader 自定义数据

有时候,在处理大数据集时,一次将整个数据加载到内存中变得非常难。 因此,唯一的方法是将数据分批加载到内存中进行处理,这需要编写额外的代码来执行此操作。对此,PyTorch 已经提供了 Dataloader 功能。 DataLoad

节省显存新思路,在 PyTorch 里使用 2 bit 激活压缩训练神经网络

 本文将介绍来自加州伯克利大学的 ActNN,一个基于 PyTorch 的激活压缩训练框架。在同样的内存限制下,ActNN 通过使用 2 bit 激活压缩,可以将 batch size 扩大 6-14 倍,将模型尺寸或者输入图片扩大 6-10 倍。

BBAug: 一个用于PyTorch的物体检测包围框数据增强包

  像许多神经网络模型一样,目标检测模型在训练大量数据时效果最好。通常情况下,可用的数据有限,世界各地的许多研究人员正在研究增强策略,以增加可用的数据量。谷歌的大脑团队进行了一项这样的研究,并发表

Pytorch中的NN模块并实现第一个神经网络模型

  在PyTorch建立模型,主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn.Linear(10, 2) example_input = torch.randn

PyTorch 1.8 和 Tensorflow 2.5,我该用哪个?

  自深度学习重新获得公认以来,许多机器学习框架层出不穷,争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano,到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow,许多研究者面对大量的学习

详解PyTorch基本操作

什么是 PyTorch? PyTorch是一个基于Python的科学计算包,提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。 张量 张量类似于NumPy 的n 维数组,此外张量也可以在 GPU 上使用以加速计算。 让我们构造一个简单的张量并检查输

微软工程师用PyTorch实现图注意力网络,可视化效果惊艳

近日,一个关于图注意力网络可视化的项目吸引了大批研究人员的兴趣,上线仅仅一天,收获 200+ 星。该项目是关于用 PyTorch 实现的图注意力网络(GAT),包括易于理解的可视化。 项目地址:https://github.com/gordica

如何提高PyTorch“炼丹”速度?这位小哥总结了17种方法,可直接上手更改的那种

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 如何提升PyTorch“炼丹”速度? 最近,有一位名叫Lorenz Kuhn的小哥,分享了他在炼丹过程中总结的17种投入最低、效果最好的提升训

深度学习框架简史:TF和PyTorch双头垄断,未来十年迎来黄金时期

过去十年,机器学习(尤其是深度学习)领域涌现了大量算法和应用。在这些深度学习算法和应用涌现的背后,是各种各样的深度学习工具和框架。它们是机器学习革命的脚手架:TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的广泛使

1

手机游戏更多