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
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
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
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。
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
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
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
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
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