通过JNeRF可以5秒训练好NeRF模型(见图1)。 Jittor成为首个支持Instant-NGP的深度学习框架。 0 Part1 研究背景 NeRF在2020[1]被提出,它惊艳的视角生成效果获得了学术界的广泛关注。不同于传统的显式表达,NeRF通过将场景表示为隐式的神经辐射场,渲染时通过神经网络查询位置上的场景信息生成新视角图像。 0 NeRF的出...
Jittor采用计算图的方式来描述深度学习模型,用户可以通过定义计算图来构建复杂的神经网络结构。计算图是由节点和边组成的有向图,节点表示操作或数据,边表示数据流向。通过计算图的定义,用户可以清晰地表达模型的结构和计算流程,方便调试和优化。 2.自动微分 Jittor支持自动微分功能,可以自动计算模型参数对损失函数的梯度,...
之前使用的是cpu对比 pytorch 好像更胜一筹(本人觉得是当时可能环境不对这次配置好了完美环境使用lsgan代码进行对比果然如jittor官网所说比pytorch快,但是本人还是有一个惊奇的发现使用的显存还比pytorch少也就是说我们同样的网络我们可以训练比pytorch batchsize大一倍的数据且速度是pytorch 2.7倍) 不信的小伙伴可以测试...
清华今天发布了ML平台jittor,这是中国首个高校开源的深度学习框架,对标TensorFlow、PyTorch等,据说运算性能比他们高1.3-5倍。清华大学计算机系可视媒体研究中心提出了一个全新的深度学习框架——计图(Jittor)。Jittor是一个采用元算子表达神经网络计算单元、完全基于动态编译(Just-in-Time)的深度学习框架。
Jittor实现Conditional GAN Generative Adversarial Nets(GAN)提出了一种新的方法来训练生成模型。然而,GAN对于要生成的图片缺少控制。Conditional GAN(CGAN)通过添加显式的条件或标签,来控制生成的图像。本文讲解了CGAN的网络结构、损失函数设计、使用CGAN生成一串数字、从头训练CGAN、以及在mnist手写数字数据集上的训练结果...
本文介绍清华大学计算机系胡事民教授研究团队提出的全新深度学习框架——计图(Jittor)。 深度学习技术正广泛应用于人工智能的各个领域,如计算机视觉、机器翻译、自然语言处理、智能机器人等,取得了前所未有的突破。当前,一方面,随着深度学习新技术的出现、任务复杂度的提高,易于扩展同时保持高效的架构成为发展趋势;另一方面...
深度学习框架—计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了。主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度。 JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度。 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的...
Unified 10 changes: 10 additions & 0 deletions10python/jittor/nn.py Expand Up@@ -513,6 +513,16 @@ def execute(self, x): f"i3<{l}? 0 : i3 >{r}?{w-1}: i3-{l}" ]) classEmbedding(Module): def__init__(self,num,dim): ...
通过JNeRF可以5秒训练好NeRF模型(见图1)。 Jittor成为首个支持Instant-NGP的深度学习框架。 图1 5秒训练NeRF效果展示 Part1 研究背景 NeRF在2020[1]被提出,它惊艳的视角生成效果获得了学术界的广泛关注。不同于传统的显式表达,NeRF通过将场景表示为隐式的神经辐射场,渲染时通过神经网络查询位置上的场景信息生成新...
通过JNeRF可以5秒训练好NeRF模型(见图1)。 Jittor成为首个支持Instant-NGP的深度学习框架。 △图1:5秒训练好NeRF 研究背景 NeRF在2020[1]被提出,它惊艳的视角生成效果获得了学术界的广泛关注。 不同于传统的显式表达,NeRF通过将场景表示为隐式的神经辐射场,渲染时通过神经网络查询位置上的场景信息生成新视角图像...