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PyTorch的前身是Torch,PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序;同时也是强大的深度神经网络。目前Facebook、Twitter、CMU和Salesforce等机构都已经采用PyTorch。
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PyTorch1.8和Tensorflow2.5该如何选择?
自深度学习重新获得公认以来,许多机器学习框架层出不穷,争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano,到获得庞大工业...
2021-07-09 标签:pytorch 1476 0
机器学习中一个常见问题是判定与数据交互的最佳方式。 在本文中,我们将提供一种高效方法,用于完成数据的交互、组织以及最终变换(预处理)。随后,我们将讲解如...
像许多神经网络模型一样,目标检测模型在训练大量数据时效果最好。通常情况下,可用的数据有限,世界各地的许多研究人员正在研究增强策略,以增加可用的数据量。谷...
Google Brain和DeepMind联手发布可以分布式训练模型的框架
【导读】AI模型进入大数据时代,单机早已不能满足训练模型的要求,最近Google Brain和DeepMind联手发布了一个可以分布式训练模型的框架La...
写作本文的起因是我想让修改后的分布式 PyTorch 程序能更快的在 Facebook 的集群上启动。探索过程很有趣,也展示了工业机器学习需要的知识体系...
作者:MARCIN ZABŁOCKIMARCIN ZABŁOCKI 编译:ronghuaiyang(AI公园) 导读 PyTorch使用上的13个特性,...
NumPy是一种通用的数组处理软件包。它提供高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是用于科学计算的基本Python软件包。
为什么SAM可以实现更好的泛化?如何在Pytorch中实现SAM?
动机来自先前的工作,在此基础上,我们提出了一种新的、有效的方法来同时减小损失值和损失的锐度。具体来说,在我们的处理过程中,进行锐度感知最小化(SAM),...
PyTorch如何实现自定义CUDA算子并调用的方法且测量CUDA程序耗时
最近因为工作需要,学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法,写了一个非常简单的example,再介绍一下正确的PyTo...
Pytorch1.8来啦!1.8版本中,官方终于加入了对AMD ROCm的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置Docker了。
本文整理了13则PyTorch使用的小窍门,包括了指定GPU编号、梯度裁剪、扩展单张图片维度等实用技巧,能够帮助工作者更高效地完成任务。
智源联合清华发布首个支持PyTorch框架的高性能MoE系统
北京智源人工智能研究院(以下简称“智源研究院”)和清华大学联合发布首个支持 PyTorch 框架的高性能 MoE 系统:FastMoE 。 FastMo...
1.8版本中,官方终于加入了对AMD ROCm的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置Docker了。 △AMD ROCm只支持Linux操作系统...
基于PyTorch的深度学习入门教程之PyTorch重点综合实践
前言 PyTorch提供了两个主要特性: (1) 一个n维的Tensor,与numpy相似但是支持GPU运算。 (2) 搭建和训练神经网络的自动微分功能...
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