计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：节点(Node) ：节点表示数据，如向量、矩阵、张量。边(Edge)：边表示运算，如加减乘除卷积等。用计算图表示：y=(x1+w)*(x2+w)，如下图所示：其中，x1, x2, w, y 分别为节点，+ ,* 为节点之间的操作，即边。故y=a*b，其中a=x1+w, b=x2+w...
DL 的核心是,设计一个大的模型,控制它的容量,尽可能地降低泛化误差。 泛化误差(test_loss):模型在新数据上的误差。 训练误差(train_loss):模型在训练数据上的误差,反映了模型在训练数据上的拟合程度。 模型训练过程中用到的损失是 train_loss 。 测试集:只用一次的数据集【如竞赛提交后才进行测试的无法用于...
我们知道,神经网络实际上就是用于实现复杂的函数,而非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。如果没有激活函数引入的非线性,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,多层神经网络就相当于单层的神经网络,从而对数据只是做仿射变换,⽽多个仿射变换的叠加仍然是⼀个仿射变换,网络...
当目标函数确定后,深度学习的训练任务就是最小化目标函数,也就是这里所说的优化方法(优化器)。其实,任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题,只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可。 深度学习中绝大多数目标函数都很复杂。因此,很多优化问题并不存在解析解,而需要使用基于数值方法的优化算法找到近似解,...
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。
那就用 PyTorch 版的《动手学深度学习》吧,零基础也能入门 DL。 李沐等人的开源中文书《动手学深度学习》现在有 PyTorch 版实现了。不论是原书中的示例代码,还是实战项目,原来的 MXNet 都可以无缝转化到 PyTorch 代码。项目作者在保持原书内容基本不变的情况下,将 MXNet 代码都转换为了 PyTorch,想要学习 DL 和...
总的来说，Mac Studio现在看起来实在太香了。他进一步解释道：“毕竟它是你花4800美元就能买到的最便宜、包含128GB GPU内存的机器。现在有了基于GPU加速的PyTorch支持，完全可以用来训练大模型、配置大的batch size。对于我所做的那种DL工作，数据加载比实际的原始计算能力更容易成为瓶颈。”你心动了吗？现在就试试？
项目地址：https://github.com/hpcgarage/accelerated_dl_pytorch 1. 必要的 PyTorch 背景 PyTorch 是一个建立在 Torch 库之上的 Python 包，旨在加速深度学习应用。PyTorch 提供一种类似 NumPy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它可以利用 GPU 来加速训练。1.1 PyTorch 张量 PyTorch 的关键数据结构是张量，即...
在DL和ML中,要用到大量成熟的package。一个个安装 package 很麻烦,而且容易出现奇奇怪怪的问题。而 Anaconda很好的解决了我们的问题,它集成了常用于科学分析(机器学习, 深度学习)的大量package。省略了我们安装一些package的过程。 Step 1:登陆Anaconda | Individual Edition,选择相应系统DownLoad,此处以Windows为例: ...
1、下载whl :https://www.cnpython.com/pypi/d2l/dl-d2l-0.15.1-py3-none-any.whl 2、切换到虚拟环境(d2l),将下载的文件保存到 该虚拟环境下 Lib\site-packages,然后在终端运行 3、查看该虚拟环境下已经安装的包,conda list,检查是否成功安装