1.CNN微调:使用预训练的CNN参数初始化网络,而不是随机初始化网络,如使用在imagenet上进行预训练的网络参数进行初始化; 2.将CNN作为固定的特征提取方式:除了最后的全连接层,其余层全部冻结,最后的全连接层替换为新的层,使用随机权重初始化并进行训练。 实例以训练一个模型来区分蚂蚁和蜜蜂为例,数据可以在https://...
1. 从现有tensor构造另外一个tensor,这会重用输入tensor的一些属性,比如数据类型,除非用户指定另外的值。 x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new_* 方法接收tensor大小参数 print(x) x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 重载数据类型! print(x) # 结果有相同的大小 1. 2. 3....
激活函数就是非线性连接层,通过非线性函数将一层转换为另一层。 常用的激活函数有:sigmoid,tanh,relu及其变种。 虽然torch.nn有激活函数层,因为激活函数比较轻量级,使用torch.nn.functional里的函数功能就足够了。通常我们将torch.nn.functional写成F: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch....
Pytorch Vs TensorFlow:AI、ML和DL框架不仅仅是工具;它们是决定我们如何创建、实施和部署智能系统的基础构建块。这些框架配备了库和预构建的功能,使开发人员能够在不从头开始的情况下制定复杂的人工智能算法。它们简化了开发过程,确保了各个项目的一致性,并使人工智能功能能够集成到不同的平台和应用程序中。 2024年,人...
PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。在昇腾AI处理器上运行...
PyTorch is an open source machine learning library based on the Torch library, used for applications such as computer vision and natural language processing, primarily developed by Facebook's AI Research lab. Here are 37,639 public repositories matching this topic... Language: All Sort: Most ...
不过在实际训练中，PyTorch 、 Megatron、DeepSpeed 都走了一条非常长的弯路。不仅是弯路，你会发现 Megatron 的代码只能被 NVIDIA 的分布式训练专家所复用，它对于 PyTorch 的算法工程师而言门槛极高，以至于任何想要用 PyTorch 复现一个分布式大模型的算法工程师，都得先等 NVIDIA 开发完才能再使用 Megatron 提供的...
TensorFlow Serving专注于将模型部署到服务器集群上，支持高并发、高性能的模型服务；而TensorFlow Lite则针对移动设备进行了优化，使得深度学习算法能够在手机、平板等设备上流畅运行。此外，TensorFlow的开源历史较长，许多公司已经建立了一套完整的使用TensorFlow进行开发、训练和部署的流程。这种成熟的生态系统对于追求稳定性...
综上,PyTorch的发展历程是一部充满创新和挑战的历史,它从一个科研项目发展成为了全球最流行的深度学习框架之一。在未来,我们有理由相信,PyTorch将会在深度学习领域继续发挥重要的作用。 1.2 Pytorch的优点 PyTorch不仅是最受欢迎的深度学习框架之一,而且也是最强大的深度学习框架之一。它有许多独特的优点,使其在学术界和...
本文是散射专题第四弹,将米散射算法并行化并通过PyTorch实现,实现散射效率的快速和可微分运算。 上一篇文章中,我们基于CUDA——通过启动多个核心来实现米散射理论的并行计算。它仍然有一些局限性,比如启动核是…