【PyTorch单点知识】深入理解与应用转置卷积ConvTranspose2d模块
nn.ConvTranspose2d 模块是用于实现二维转置卷积（又称为反卷积）的核心组件。本文将详细介绍 ConvTranspose2d 的概念、工作原理、参数设置以及实际应用。 本文的说明参考了PyTorch的官方文档 1. 转置卷积概述 转置卷积（Transposed Convolution），有时也被称为“反卷积”（尽管严格来说它并不是真正意义上的卷积的逆运算），是一种特殊的卷积操作，常用于从较低分辨...
基于picklerpc的pytorch单算子测试[单算子远程测试]
基于picklerpc的pytorch单算子测试[单算子远程测试] 一.服务端二.客户端 通过主流大模型测试程序-用于导出算子列表 得到了算子类型及参数信息。我希望对比每个算子在不同硬件平台上的性能和误差。如果将所有的结果都存成文件,则占用空间太大。下文演示了如何使用picklerpc 将算子类型及参数传递到远程服务器测试 一.服务端 from picklerpc import PickleRPCServer...
Ubuntu20安装torch1.13和pytorch_geometric2.3.0（对应cuda11.6）
在torch下载页面搜索1.13https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，wheel安装方式（激活conda虚拟环境） pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pyto...
自注意力架构大成者_Transformer（Pytorch 17）
1 模型简介 在上节比较了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和 自注意力（self‐attention）。值得注意的是， 自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来 设计深度架构 是很有 吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng et al., 2016, Lin et al., 2017, Paulus et al., 20...
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实践
如何看待AIGC技术？ 目录 如何看待AIGC技术？ 一、引言 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 2.2 深度学习基础 三、自然语言处理基础 3.1 文本表示 3.2 常见NLP任务 四、PyTorch在NLP中的应用 4.1 文本预处理 4.2 模型搭建 4.3 模型训练与评估 五、案例实践 5.1 情感分析 5.2 命名实体识别 六、进阶与扩展 6.1 模型优化 6.2 迁移学习...
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN）
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN） 文章目录 什么是液态神经网络为什么需要液态神经网络LNN 与 RNN 的区别用 PyTorch 实现 LNNStep 1. 导入必要的库Step 2. 定义网络架构Step 3. 实现 ODE 求解器Step 4. 定义训练逻辑 LNN 的缺陷总结 什么是液态神经网络 2020年，麻省理工学院（MIT）的两名研究人员带领团队推出了一种基于现实生活中的自然智能、而...
【PyTorch与深度学习】4、PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. Dataset与DataLoader Dataset类是处理单个训练样本的，也就是它是实现如何从磁盘中读取训练数据集，包括它的标签，还会做一些数据预处理，最后变成x和y的训练对象。（构建数据集） DataLoader：我们通过Dataset读取数据集...
bottom-up-attention.pytorch
nclduing Detectron2(@be792b9) $ git clone --recursive https://github.com/MILVLG/bottom-up-attention.pytorch $ cd detectron2$ pip install -e .$ cd .. detectron2直接克隆有问题，需要把detecron2/detecron2中的所有文件放入detecron...
【PyTorch与深度学习】1、PyTorch介绍与张量的创建
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存（...
Pytorch分布式train——pytorch.distributed.launch V.S. torchrun
1. 较早的pytorch.distributed.launch 参数解析： nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机 node_rank：指的是当前启动的是第几台服务器，从 0 开始。 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理...