8. 形状改变:tensor.view((3,4))。类似numpy中的reshape,是一种浅拷贝,仅仅是形状发生改变 In [76]: x.view(2,3) Out[76]: tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 10]], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 4. 获取阶数:tensor.dim() In [77]: x.dim() Out[77]: 2 1. 2. 获取最大值:te...
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://...
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 复制 importtorch.nn.functionalasF 2.1 F.sig...
今天我想跟大家分享的是一篇虽然有点老,但是很经典的文章,这是一个在分布式训练中会用到的一项技术, 实际上叫ringallreduce。 为什么要叫这个吗?因为现在很多框架,比如像pytorch他内部的分布式训练用到的就是这个。 所以知道他的原理的话也方便我们后面给他进行改进和优化。他是一项来自HPC的技术,但实际上现在分布式...
简介:Inception模块是深度学习领域中一种非常流行的结构,尤其在图像分类任务中。本文将详细介绍PyTorch中的Inception模块,包括其工作原理、实现细节以及优化技巧。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在深度学习中,Inception模块是一种非常有效的卷积神经网络(Convolution...
PyTorch中的torch.distributed支持了一个叫做device_mesh的新抽象，用于初始化和表示ProcessGroups。另外，PyTorch 2.2提供了一个标准化的、可配置的日志记录机制，——TORCH_LOGS。PyTorch 2.2还对torch.compile做了许多改进，包括改进了对编译优化器的支持，以及TorchInductor融合和布局优化。最后值得注意的是，PyTorch将...
Host(例如CPU)的数据分配默认是**pageable(可分页的)**,但是GPU是没法直接读取pageable内存里的数据的,所以需要先创建一个临时的缓冲区(pinned memory),把数据从pageable内存拷贝pinned内存上,然后GPU才能从pinned内存上读取数据,如下图(左)所示。 但是CPU将数据从pageable 内存拷贝到 临时的 pinned 内存是有时间开销...
pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文借鉴别人的文章和自己的经验编写,如果有错误还请大家指正。 本文包含一下内容: 1、介绍混合精度实现的两个接口。 2、如何将混合精度和梯度裁剪结合。
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 36,678 public repositories matching this topic... ...
一个最基本的超参数是学习率(LR),它决定了在训练步骤之间模型权重的变化程度。在最简单的情况下,LR值是0到1之间的固定值。 选择正确的LR值是具有挑战性。一方面较大的学习率有助于算法快速收敛,但它也会导致算法在最小值附近跳跃而没有达到它,甚至在它太大时跳过它。另一方面,较小的学习率可以更好地收敛到...