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深入淺出PyTorch:從模型到源碼
為了解決pytorch tensorflow比較 的問題,作者張校捷 這樣論述:
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碼的閱讀指南使用。 張校捷,英偉達(NVIDIA)資深深度學習架構工程師,負責基於CUDA的深度學習框架的優化。目前主要使用的技術棧是作為深度學習框架後端的 C/C++/CUDA,以及深度學習框架前端的Python,對主流的深度學習框架如PyTorch和TensorFlow比較熟悉,並精通其在電腦視 覺(CV)和自然語言處理(NLP)方面的具體應用。作者多次作為專題演講嘉賓,受邀參加CSDN主辦的技術大會。 第1章 深度學習概念簡介 1 1.1 深度學習的歷史 1 1.1.1 深度學習的發展過程 1 1.1.2 深度學習在電腦視覺領域的發展 3 1.
1.3 深度學習在自然語言處理和其他領域的發展 6 1.2 機器學習基本概念 7 1.2.1 機器學習的主要任務 8 1.2.2 機器模型的類型 9 1.2.3 損失函數以及模型的擬合 11 1.3 深度學習基本概念 14 1.3.1 向量、矩陣和張量及其運算 15 1.3.2 張量的存儲 19 1.3.3 神經元的概念 19 1.4 輸入資料的表示方式 20 1.4.1 圖像資料的表示方式 20 1.4.2 文本資料的表示方式 22 1.4.3 音訊資料的表示方式 23 1.5 線性變換和啟動函數 26 1.5.1 全連接線性變換 26 1.5.2 卷積線性變換 28 1.5.3 啟動函數
29 1.6 鏈式求導法則和反向傳播 32 1.6.1 基於鏈式求導的梯度計算 32 1.6.2 啟動函數的導數 34 1.6.3 數值梯度 36 1.7 損失函數和優化器 37 1.7.1 常用的損失函數 37 1.7.2 基於梯度的優化器 38 1.7.3 學習率衰減和權重衰減 42 1.8 本章總結 43 第2章 PyTorch深度學習框架簡介 44 2.1 深度學習框架簡介 44 2.1.1 深度學習框架中的張量 44 2.1.2 深度學習框架中的計算圖 45 2.1.3 深度學習框架中的自動求導和反向傳播 46 2.2 PyTorch框架歷史和特性更迭 47 2.3 PyTorch
的安裝過程 49 2.4 PyTorch包的結構 52 2.4.1 PyTorch的主要模組 52 2.4.2 PyTorch的輔助工具模組 57 2.5 PyTorch中張量的創建和維度的操作 59 2.5.1 張量的資料類型 59 2.5.2 張量的創建方式 61 2.5.3 張量的存放裝置 65 2.5.4 和張量維度相關的方法 66 2.5.5 張量的索引和切片 69 2.6 PyTorch中張量的運算 70 2.6.1 涉及單個張量的函數運算 70 2.6.2 涉及多個張量的函數運算 72 2.6.3 張量的極值和排序 73 2.6.4 矩陣的乘法和張量的縮並 75 2.6.5 張量
的拼接和分割 77 2.6.6 張量維度的擴增和壓縮 79 2.6.7 張量的廣播 80 2.7 PyTorch中的模組簡介 82 2.7.1 PyTorch中的模組類 82 2.7.2 基於模組類的簡單線性回歸類 82 2.7.3 線性回歸類的產生實體和方法調用 84 2.8 PyTorch的計算圖和自動求導機制 87 2.8.1 自動求導機制簡介 87 2.8.2 自動求導機制實例 88 2.8.3 梯度函數的使用 89 2.8.4 計算圖生成的控制 89 2.9 PyTorch的損失函數和優化器 90 2.9.1 損失函數 90 2.9.2 優化器 92 2.10 PyTorch中資料的
輸入和預處理 96 2.10.1 數據載入類 96 2.10.2 映射類型的資料集 97 2.10.3 torchvision工具包的使用 97 2.10.4 可反覆運算類型的資料集 100 2.11 PyTorch模型的保存和載入 101 2.11.1 模組和張量的序列化及反序列化 101 2.11.2 模組狀態字典的保存和載入 104 2.12 PyTorch數據的視覺化 105 2.12.1 TensorBoard的安裝和使用 105 2.12.2 TensorBoard常用的視覺化資料類型 108 2.13 PyTorch模型的並行化 110 2.13.1 PyTorch的資料並行化
111 2.13.1 PyTorch的分散式資料並行化 112 2.14 本章總結 116 第3章 PyTorch電腦視覺模組 119 3.1 電腦視覺基本概念 119 3.1.1 電腦視覺任務簡介 119 3.1.2 基礎圖像變換操作 120 3.1.3 圖像特徵提取 123 3.1.4 濾波器的概念 125 3.2 線性層 126 3.3 卷積層 128 3.4 歸一化層 137 3.5 池化層 144 3.6 丟棄層 149 3.7 模組的組合 151 3.8 特徵提取 153 3.9 模型初始化 157 3.10 常見模型結構 160 3.10.1 InceptionNet的結構 1
61 3.10.2 ResNet的結構 164 3.11 本章總結 167 第4章 PyTorch機器視覺案例 169 4.1 常見電腦視覺任務和資料集 169 4.1.1 圖像分類任務簡介 169 4.1.2 目標檢測任務簡介 170 4.1.3 圖像分割任務簡介 171 4.1.4 圖像生成任務簡介 172 4.1.5 常用深度學習公開資料集 173 4.2 手寫數位識別:LeNet 176 4.2.1 深度學習工程的結構 176 4.2.2 MNIST資料集的準備 177 4.2.3 LeNet網路的搭建 179 4.2.4 LeNet網路的訓練和測試 182 4.2.5 超參數的修改
和argparse庫的使用 185 4.3 圖像分類:ResNet和InceptionNet 187 4.3.1 ImageNet資料集的使用 187 4.3.2 ResNet網路的搭建 189 4.3.3 InceptionNet網路的搭建 194 4.4 目標檢測:SSD 204 4.4.1 SSD的骨架網路結構 204 4.4.2 SSD的特徵提取網路結構 205 4.4.3 錨點框和選框預測 210 4.4.4 輸入資料的預處理 214 4.4.5 損失函數的計算 216 4.4.6 模型的預測和非極大抑制演算法 218 4.5 圖像分割:FCN和U-Net 219 4.5.1 FCN
網路結構 220 4.5.2 U-Net網路結構 225 4.6 圖像風格遷移 229 4.6.1 圖像風格遷移演算法介紹 229 4.6.2 輸入圖像的特徵提取 231 4.6.3 輸入圖像的優化 234 4.7 生成模型:VAE和GAN 236 4.7.1 變分自編碼器介紹 237 4.7.2 變分自編碼器的實現 239 4.7.3 生成對抗網路介紹 242 4.7.4 生成對抗網路的實現 244 4.8 本章總結 249 第5章 PyTorch自然語言處理模組 251 5.1 自然語言處理基本概念 251 5.1.1 機器翻譯相關的自然語言處理研究 251 5.1.2 其他領域的自然語
言處理研究 253 5.1.3 自然語言處理中特徵提取的預處理 254 5.1.4 自然語言處理中詞頻特徵的計算方法 256 5.1.5 自然語言處理中TF-IDF特徵的計算方法 258 5.2 詞嵌入層 261 5.3 迴圈神經網路層:GRU和LSTM 267 5.3.1 簡單迴圈神經網路 267 5.3.2 長短時記憶網路(LSTM) 269 5.3.3 門控迴圈單元(GRU) 272 5.4 注意力機制 280 5.5 自注意力機制 284 5.5.1 迴圈神經網路的問題 284 5.5.2 自注意力機制的基礎結構 285 5.5.3 使用自注意力機制來構建Seq2Seq模型 288 5
.5.4 PyTorch中自注意力機制的模組 290 5.5.5 Pytorch中的Transformer模組 292 5.6 本章總結 293 第6章 PyTorch自然語言處理案例 295 6.1 word2vec演算法訓練詞向量 295 6.1.1 單詞表的創建 295 6.1.2 word2vec演算法的實現 299 6.1.3 word2vec演算法的特性 301 6.2 基於迴圈神經網路的情感分析 302 6.3 基於迴圈神經網路的語言模型 305 6.3.1 語言模型簡介 305 6.3.2 語言模型的代碼 308 6.4 Seq2Seq模型及其應用 311 6.4.1 Seq
2Seq模型的結構 311 6.4.2 Seq2Seq模型編碼器的代碼 312 6.4.3 Seq2Seq模型注意力機制的代碼 315 6.4.4 Seq2Seq模型解碼器的代碼 317 6.5 BERT模型及其應用 321 6.5.1 BERT模型的結構 321 6.5.2 BERT模型的訓練方法 325 6.5.3 BERT模型的微調 327 6.6 本章總結 329 第7章 其他重要模型 330 7.1 基於寬深模型的推薦系統 330 7.1.1 推薦系統介紹 330 7.1.2 寬深模型介紹 331 7.2 DeepSpeech模型和CTC損失函數 335 7.2.1 語音辨識模型介
紹 335 7.2.2 CTC損失函數 337 7.3 使用Tacotron和WaveNet進行語音合成 342 7.3.1 Tacotron模型中基於Seq2Seq的梅爾篩檢程式特徵合成 343 7.3.2 Tacotron模型的代碼 344 7.3.3 WaveNet模型介紹 352 7.3.4 因果卷積模組介紹 355 7.3.5 因果卷積模組的代碼 357 7.3.6 WaveNet模型的代碼 358 7.4 基於DQN的強化學習演算法 360 7.4.1 強化學習的基礎概念 361 7.4.2 強化學習的環境 362 7.4.3 DQN模型的原理 363 7.4.4 DQN模型及其訓
練過程 365 7.5 使用半精度浮點數訓練模型 369 7.5.1 半精度浮點數的介紹 370 7.5.2 半精度模型的訓練 371 7.5.3 apex擴展包的使用 372 7.6 本章總結 373 第8章 PyTorch高級應用 375 8.1 PyTorch自訂啟動函數和梯度 375 8.2 在PyTorch中編寫擴展 377 8.3 正向傳播和反向傳播的鉤子 385 8.4 PyTorch的靜態計算圖 388 8.5 靜態計算圖模型的保存和使用 393 8.6 本章總結 396 第9章 PyTorch原始程式碼解析 397 9.1 ATen張量計算庫簡介 397 9.2 C++的
Python介面 400 9.3 csrc模組簡介 404 9.4 autograd和自動求導機制 407 9.5 C10張量計算庫簡介 408 9.6 本章總結 409 參考文獻 410
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PyTorch 和Tensorflow是最受欢迎的深度学习库之一,它是机器学习的一个子领域。与人类大脑处理信息的方式类似,深度学习将算法结构成层,创建深度人工 ... 於 juejin.cn -
#56.Optunaでハイパーパラメータチューニング
ベイズモデリング勉強の外観 【簡易速度比較】TensorFlow vs PyTorch ». プロフィール. id:s0sem0y. 自分が勉強していく上で学んだことなどをまとめ ... 於 www.hellocybernetics.tech -
#57.プログラミング特化LLMであるStable Codeを動かしてみた
PyTorch とTransformersをインストールします. ... とはいえ,モデルパラメータは3B,モデルサイズも6GB程度と比較的手頃なサイズなので,RTX3060など ... 於 e-penguiner.com -
#58.str = '', args_schema: Optional[Type[BaseModel]] = None ...
... いる中で、コードの読みやすさと操作性を比較した上でオススメしたいのが、Next. ... Stream data in real-time to PyTorch/TensorFlow. py uses LangChain tools ... 於 profmargauxfrances.com -
#59.Pytorch与Tensorflow应该选择哪个?框架优劣比较 ... - Bilibili
框架优劣 比较Tensorflow VS Pytorch. python大作战. 立即播放. 打开App,看更多精彩视频. 於 www.bilibili.com -
#60.2022,PyTorch与TensorFlow的比较 - 智源社区
HuggingFace 使得只需几行代码就可以将经过训练和调整的SOTA 模型纳入你的管道。 当我们比较PyTorch与TensorFlow的HuggingFace模型可用性时,结果是惊人的 ... 於 hub.baai.ac.cn -
#61.TensorFlow 後Google 再推JAX!深度學習霸主即將換人做?
只要使用者熟悉TensorFlow 與Python,幾乎可無痛轉換至PyTorch。 ... 的年輕程式語言「Julia」的創始人,資料科學專家常把Julia 和JAX 拿來相互比較。 於 buzzorange.com -
#62.【技术选型】Keras、TensorFlow和PyTorch的区别 - 架构师
Keras、TensorFlow和PyTorch的头对头比较(Infographics). 以下是Keras与TensorFlow和Pytorch之间的十大区别: Keras vs TensorFlow vs PyTorch-info. Keras ... 於 jiagoushi.pro -
#63.piqcy on Twitter: "PyTorchとKerasで提供されている事前学習 ...
Announcing reproducible benchmarks for all Keras-@TensorFlow and @PyTorch pre-trained models. @pytorch rules ResNets. Keras rules InceptionNets. 於 twitter.com -
#64.TensorFlow1.x 2.x 与PyTorch – 详细比较 - 简书
目录: 介绍Tensorflow:1.x 与2 静态和动态计算图的区别Keras 集成或中心化什么是急切与懒惰执行? Tensorflow 与PyTorch 模型子... 於 www.jianshu.com -
#65.「Kaggleで勝つデータ分析の技術」から見る実用的な機械 ...
... する代表的なライブラリには、TensorFlow/Keras、PyTorch等がある。 ... つの手法を比較したシュミレーションを行っており、一貫して重みづけが ... 於 zenn.dev -
#66.和TensorFlow一樣,NVIDIA CUDA的壟斷格局將被打破? | T客邦
PyTorch 與TensorFlow 主要的不同之處在於使用Eager 模式而非Graph 模式。 ... 將NVIDIA 2016 年的P100 GPU 與最新的H100 GPU 進行比較,我們會發現 ... 於 www.techbang.com -
#67.加速機器學習平台 - NVIDIA
與Apache Spark、cuPY、Dask、XGBoost 與Numba 等頂尖的資料科學框架,以及PyTorch、TensorFlow 和Apache MxNet 等眾多深度學習框架整合,可提高採用率,並促進與其他 ... 於 www.nvidia.com -
#68.Live2d face tracking
As Pytorch 1. 0 23. ... Facerigとの比較動画は撮ってないけどFacerig用に強めにしてたピアスの物理演算が暴走する程度にはヌルヌルですね! 於 d1ntmr.aktienausblick.de -
#69.PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワーク ...
2大フレームワークであるTensorFlow/PyTorchに対して検索トレンドや研究論文数、Kaggle実用数などでの比較を行う。総括として「どちらを使うべきか」 ... 於 atmarkit.itmedia.co.jp -
#70.PyTorch 與Tensorflow 比較 - 小木屋- 痞客邦
這裡有明顯的差異:PyTorch 需要將用程式語句將資料綁定GPU 設備。而Tensorflow/keras 就不用在程式裡面加指令,只要直接裝Tensorflow-gpu 和keras-gpu 的 ... 於 accandrew2.pixnet.net -
#71.TensorFlow 還是PyTorch?我適合使用哪個深度學習框架? #補 ...
補根課程 # TensorFlow # PyTorch 目前兩大主流的深度學習框架 TensorFlow 與 PyTorch ,該選擇哪個? 補根知識第十六集為您解惑! 於 www.youtube.com -
#72.TensorFlow和PyTorch的实际应用比较-腾讯云开发者社区
TensorFlow 和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练 ... 从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。 於 cloud.tencent.com -
#73.【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch ... - Qiita
19/1/11 18年1月の公開後、TensorFlow本体にKeras統合、Chainerがデフォルトで提供となる ... 畳み込みをCPUとGPUで比較する下記コードを実行する。 於 qiita.com -
#74.夏のIT書フェア|紀伊國屋書店Kinoppy
Rustプログラミング完全ガイド 他言語との比較で違いが分かる! ... PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! 新納浩幸. 於 k-kinoppy.jp -
#75.Keras與PyTorch全方位比較哪一個深度學習框架更適合初學者?
Keras是一種高級API,可以在TensorFlow,CNTK,Theano或MXNet上運行(或者在TensorFlow中運行tf.contrib)。自2015年3月首次發布以來,它的易用性和語法 ... 於 kknews.cc -
#76.Keras vs PyTorch:谁是「第一」深度学习框架? - 机器之心
在Keras 与PyTorch 的对比中,作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能 ... 尽管两个框架的文档都比较好,但是PyTorch 的社区支持更强大:其讨论板 ... 於 www.jiqizhixin.com -
#77.AI学术青年与开发者社区
专注AI技术发展与AI工程师成长的求知平台. 於 www.yanxishe.com -
#78.深度学习之从Python到C++ - 古月居
支持诸多的AI框架,如Tensorflow,Pytorch,Caffe,MXNet等。 ... 即首先将Pytorch模型转换为Onnx模型,然后通过Opencv解析Onnx模型。 於 www.guyuehome.com -
#79.PyTorch、TensorFlow最新版本对比,2021年了你选谁? - 网易
PyTorch (1.8)和Tensorflow(2.5)最新版本比较。 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。 於 www.163.com -
#80.Keras vs PyTorch,哪一个更适合做深度学习? - 科技- 新浪
最新版本的TensorFlow 也提供类似PyTorch 的eager 模式,但是速度较慢。 ... 如果你刚开始学习深度学习,以上代码可能看起来比较复杂。 於 tech.sina.cn -
#81.科技戰國:尋找科技價值投資的故事 - Google 圖書結果
TensorFlow 是開放原始碼,公開給任何人都可以使用。 Waymo 是谷歌的子公司, ... 特斯拉的自動駕駛使用的 AI 機器學習框架是 PyTorch 。馬斯克( Elon Musk )表示過, ... 於 books.google.com.tw -
#82.Pytorch 与Tensorflow 的对比 - 百度
TensorFlow 和PyTorch 是两个广泛使用的机器学习框架,支持人工神经网络模型。 本文基于当前最近的研究来描述这两个框架的有效性和差异,以比较两个 ... 於 baijiahao.baidu.com