num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD>" UNK_TAG = "<UNK>" SOS_TAG = "<SOS>&…

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(…

1. 比赛介绍 比赛地址:阿里云恶意程序检测新人赛 这个比赛和已结束的第三届阿里云安全算法挑战赛赛题类似,是一个开放的长期赛. 2. 前期准备 因为训练数据量比较大,本地CPU跑不起来,所以决定用Google的Colaboratory来跑,期间也遇到了几个坑. 首先是文件上传比较慢,几个G的文件直接上传比较耗时,上传压缩包后解压又出现了问题,最后还是得等着上传完,期间换了好几个VPN节点. 解压缩的问题:用unzip命令解压,速度很慢,经常解压到一半就不动了或者与colab的连接断掉了(可能是网…

 让模型接着上次保存好的模型训练,模型加载 #实例化模型.优化器.损失函数 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01) if os.path.exists("./model/mnist_net.pt"): model.load_state_dict(torch.load("./model/mnist_net.pt")) optimi…

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了…

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://…

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi…

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据…