NVIDIA GPU 使用 float16 执行运算的速度比使用 float32 快,而 TPU 使用 bfloat16 执行运算的速度也比使用 float32 快。因此,在这些设备上应尽可能使用精度较低的 dtype。但是,出于对数值的要求,为了让模型训练获得相同的质量,一些变量和计算仍需使用 float32。利用 Keras 混合精度 API,float16 或 bfloat16 可...
Tensorflow和Pytorch的区别:PyTorch 和 TensorFlow 都是开源机器学习库,但两者之间存在一些关键差异:1 易用性:PyTorch 被认为更易于使用且具有更直观的界面,而 TensorFlow 更复杂且学习曲线更陡峭。2 动态计算图:PyTorch 使用动态计算图,这允许更大的灵活性和更快的开发,而 TensorFlow 使用需要在模型运行之前定义的静态...
我想知道是否有一个PyTorch等价于tf.map_fn的parallel_iterations功能，以便我可以并行执行所有的迭代？1...
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, collate_fn=bowify, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=16, collate_fn=bowify, shuffle=True) net = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(vocab_size, 4), torch.nn.LogSoftmax(dim=1)) def train_epoch(net,...
it is expected to have a 1:1 mapping to the model's outputs. If a dict, it is expected to map output names (strings) to scalar coefficients. metrics: List of metrics to be evaluated by the model during training and testing. Each of this can be a string (name of a ...
用于存储已在各种框架之间相互转换的模型的存储库。支持的框架有TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFJS、TFTRT、TensorFlowLite(Float32/16/INT8)、EdgeTPU、CoreML。 - KangChou/PINTO_model_zoo
return map(self._postprocess, unbatched_outputs)20 changes: 18 additions & 2 deletions 20 lit_nlp/examples/models/pretrained_lms.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -36,7 +36,7 @@ _DEFAULT_MAX_LENGTH = 1024 _PYTORCH = "pytorch" _PYTORCH = "torch" _TENSO...
我是Pytorch用户。我在Tensorflow中有一个验证的模型,我想将其转移到Pytorch中。在模型体系结构的一部分中,我的意思是在TensorFlow定义的模型中,有一个函数tf.space_to_depth输入大小(无,38,38,64)转移到(无,19,19,256)。 ((https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/space_to_depth)是此功能的文档。
pytorch的torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader实在是太方便了,回头猛然发现tensorflow中也封装了类似的功能,tf.data.Dataset, 连名字都一样(原本Dataset是在tf.contrib.data中的,从TensorFlow 1.4开始,Dataset API已经从contrib包中移除,变成了核心API的一员)。查了一些资料,做个记录。
随着深度学习的大量应用, 近年来出现许多开源包,例如TensorFlow,PyTorch,Caffe,MXNet等,但它们对现实生活中广泛存在的排序问题却缺乏专门的开源库支持。 分类和回归任务的目标是尽可能准确地预测每个 item 的 label 或 value,而排序问题的目标是对整个 items 列表进行最优排序,使相关度高的 items 尽可能排在前面,确切...