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PyTorch的前身是Torch,PyTorch是一個開源的Python機器學習庫,基于Torch,用于自然語言處理等應用程序;同時也是強大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。目前Facebook、Twitter、CMU和Salesforce等機構(gòu)都已經(jīng)采用PyTorch。
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本文整理了13則PyTorch使用的小竅門,包括了指定GPU編號、梯度裁剪、擴展單張圖片維度等實用技巧,能夠幫助工作者更高效地完成任務。
智源聯(lián)合清華發(fā)布首個支持PyTorch框架的高性能MoE系統(tǒng)
北京智源人工智能研究院(以下簡稱“智源研究院”)和清華大學聯(lián)合發(fā)布首個支持 PyTorch 框架的高性能 MoE 系統(tǒng):FastMoE 。 FastMo...
1.8版本中,官方終于加入了對AMD ROCm的支持,可以方便的在原生環(huán)境下運行,不用去配置Docker了。 △AMD ROCm只支持Linux操作系統(tǒng)...
基于PyTorch的深度學習入門教程之PyTorch重點綜合實踐
前言 PyTorch提供了兩個主要特性: (1) 一個n維的Tensor,與numpy相似但是支持GPU運算。 (2) 搭建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的自動微分功能...
基于PyTorch的深度學習入門教程之DataParallel使用多GPU
前言 本文參考PyTorch官網(wǎng)的教程,分為五個基本模塊來介紹PyTorch。為了避免文章過長,這五個模塊分別在五篇博文中介紹。 Part1:PyTor...
基于PyTorch的深度學習入門教程之訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡分類器
前言 本文參考PyTorch官網(wǎng)的教程,分為五個基本模塊來介紹PyTorch。為了避免文章過長,這五個模塊分別在五篇博文中介紹。 Part1:PyTor...
2021-02-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習pytorch 2230 0
基于PyTorch的深度學習入門教程之使用PyTorch構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡
? ? ? ? 前言 本文參考PyTorch官網(wǎng)的教程,分為五個基本模塊來介紹PyTorch。為了避免文章過長,這五個模塊分別在五篇博文中介紹。 Par...
2021-02-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習pytorch 2247 0
基于PyTorch的深度學習入門教程之PyTorch的自動梯度計算
本文參考PyTorch官網(wǎng)的教程,分為五個基本模塊來介紹PyTorch。為了避免文章過長,這五個模塊分別在五篇博文中介紹。 Part1:PyTorch簡...
2021-02-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習pytorch 2194 0
基于PyTorch的深度學習入門教程之PyTorch簡單知識
本文參考PyTorch官網(wǎng)的教程,分為五個基本模塊來介紹PyTorch。為了避免文章過長,這五個模塊分別在五篇博文中介紹。 Part1:PyTorch簡...
2021-02-16 標簽:數(shù)據(jù)pytorch 2426 0
基于PyTorch的深度學習入門教程之PyTorch的安裝和配置
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種目前被廣泛使用的工具,可以用于圖像識別、分類,物體檢測,機器翻譯等等。深度學習(DeepLearning)是一種學習神經(jīng)網(wǎng)絡各種參數(shù)的...
回顧深度學習框架的演變,我們可以清楚地看到深度學習框架和深度學習算法之間的緊密耦合關系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動了深度學習框架和工具的快速發(fā)展。
嵌入式AI快訊:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2
1. NanoDet:輕量級(1.8MB)、超快速(移動端97fps)目標檢測項目 近日,GitHub 上出現(xiàn)了一個項目 nanodet,它開源了一個移...
開源NeMo:基于PyTorch,允許快速創(chuàng)建會話式人工智能模型
會話式人工智能正在改變我們與計算機的交互方式。它包括三個令人興奮的人工智能研究領域:自動語言識別(Automatic Speech Recognition...
在window上安裝pytorch雖然比caffe容易得多,但是也遇到了各種各樣得坑,這里我把自己遇到的坑記錄分享一下。
使用Cortex將PyTorch模型部署到生產(chǎn)中
從 NLP 到計算機視覺都可以通過 Cortex來非常方便的部署PyTorch模型。作者:Caleb Kaiser編譯:ronghuaiyang首發(fā):A...
交叉編譯在Windows和Ubuntu上都進行了嘗試,都可行,但是如果是Ubuntu上交叉編譯之后再挪到Windows的話,容易出幺蛾子;
量化感知訓練(Quantization Aware Training )是在模型中插入偽量化模塊(fake\_quant module)模擬量化模型在推...
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