https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner 用户1737318 2019/11/19 1.5K0 教程| 从头开始了解PyTorch的简单实现 pytorchgithub神经网络pythonnumpy 选自GitHub 机器之心编译 参与:路 本教程展示了如何从了解张量开始
2.自然语言处理 在自然语言处理(NLP)领域,PyTorch的动态计算图特性使得其非常适合处理变长输入,这对于许多NLP任务来说是非常重要的。同时,PyTorch也提供了一系列的NLP工具和预训练模型(如Transformer,BERT等),可以帮助我们处理文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译和问答系统等任务。 3. 生成对抗网络 生成对抗网...
hine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner 原文链接:官方地址 本教程的目标: 在高层次上理解PyTorch的张量(Tensor)库和神经网络 训练一个小型神经网络对图像进行分类 本教程假设您对numpy有基本的了解 注意: 务必确认您已经安装了 torch 和 torchvision 两个包。 目录 一、Pytorch是什么? 二、AUTOGRAD 三...
加速分布式训练可能有很多方法，但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来，每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动，避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 11. 设置梯度为 None 而不...
https:///fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner 此教程为翻译官方地址: https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 作者:Soumith Chintala 本教程的目标: 在高层次上理解PyTorch的张量(Tensor)库和神经网络 训练一个小型神经网络对图像进行分类 本教程假设您...
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/hyperparameter_tuning_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 超参数调整可以使普通模型和高度准确的模型之间产生巨大差异。通常简单的事情,比如选择不同的学习率或改变网络层大小,都可以对模型性能产生显著影响。
原文:pytorch.org/tutorials/beginner/deeplabv3_on_ios.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Jeff Tang 审阅者:Jeremiah Chung 介绍 语义图像分割是一种计算机视觉任务,使用语义标签标记输入图像的特定区域。PyTorch 语义图像分割DeepLabV3 模型可用于使用20 个语义类别标记图像区域,包括自行车、公共汽车、汽车...
rank = 0 的主机为 master 节点。 rank 的集合可以认为是一个全局GPU资源列表。 local rank:进程内的 GPU 编号,非显式参数,这个一般由 torch.distributed.launch 内部指定。例如, rank = 3,local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU。
参考文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 这种方式使用起来比较简单,只需要以下简单的几行代码即可实现。 import torch.nn as nn #导入必需的包 net = Model() #模型初始化 net = nn.DataParallel(net) #应用于分布式编程 ...
8. PyTorch Official Tutorial (http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html) 第二部分:创建 YOLO 网络层级 以下是从头实现 YOLO v3 检测器的第二部分教程,我们将基于前面所述的基本概念使用 PyTorch 实现 YOLO 的层级,即创建整个模型的基本构建块。