论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通

ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一.ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow.keras等等会把这个模型当成第一个入门例程.后来卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)一出现就秒杀了全连接神经网络,用卷积核代替全连接,大大降低了参数个数,网络因此也能延伸到十几层到二

Pytorch安装倒腾了一上午终于搞定,记录一下安装过程. 1. 首先尝试官网的安装方式,但是网速太慢了. 除去cudnn100, torchvision和pytorch三个文件,其余可以直接从清华镜像源下载. 这三个包直接进入官网,使用多线程(我用idm下载的,最好在挂个代理或者VPN)下载后,离线安装.离线安装命令: conda install --use-local Pkg_name 2. 安装完成后报错,拷贝系统lib目录下相关文件到需求路径,测试成功. 执行如下代码,需要根据安装路径适

PyTorch 使用心得 模板 import torch.nn as nn import torch.optim as optim class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() # self.hidden_layer = nn.Linear(in_dim, out_dim) def forward(self, x): # out = self.hidden_layer(x) return out

Model NeuralNet( (l0): Linear(in_features=6, out_features=256, bias=True) (relu): ReLU() (bn0): BatchNorm1d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (l00): Linear(in_features=256, out_features=1, bias=True) ) Extract layer

1 开发环境准备 Python 3.7+Anaconda3 5.3.1(64位)+CUDA+Pycharm Community 2 安装Anaconda 2.1 进入官网下载: 根据windows版本选择64位或32位进行下载,这里选择3.7版本64位进行下载. 2.2 下载后获得.exe文件,双击运行 2.2.1  点击"Next" 2.2.2  点击"I Agree" 2.2.3  点击"Next" 2.2.4  默认安装路径,点击"

pytorch入门到项目(-) 一.pytorch的环境 本身项目采用win10系统+pycharm+anaconda+cuda. 其中版本为 python 3.7 anaconda 5.3.1 cuda 10.0 pycharm community PyCharm 2020.1 (Community Edition) 二.pytorch的安装 在pytorch.org的官网上选择相应的版本环境. 在conda命令行中输入输入代码 conda install pytorch torchvisio

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

将gpu改为cpu时,遇到一个报错: RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU. 此时改为:

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架.易于使用且高效,主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT,和底层的C / CUDA实现:Torch | Github 核心特征的总结:1. 一个强大的n维数组2. 很多实现索引,切片,移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络,并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的GPU支持8.可嵌入,可移植到iOS,Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程.最大的

Torch vs Theano Recently we took a look at Torch 7 and found its data ingestion facilities less than impressive. Torch’s biggest competitor seems to be Theano, a popular deep-learning framework for Python. It seems that these two have been having “wh

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style TensorFlow neural-style, TensorFlow版本的实现比Torch版本的实现要慢很多,因此本文介绍如何运行torch版本的neural style.为了避免搭建环境时候解决各种烦人的依赖问题,这里依然使用Docker环境,Dockerfi

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

原文地址:https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learning%20with%20Torch.ipynb Deep Learning with Torch: the 60-minute blitz Goal of this talk Understand torch and the neural networks package at a high-level. Train a small neural network o

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms