PyTorch 官网 60 分钟入门教程在介绍什么是 PyTorch 时有一句话:A replacement for NumPy to use the power of GPUs PyTorch 是 NumPy 的替代品,可以使用GPU的强大功能.难道强大的 NumPy 不利用 GPU? Stack Overflow 上有同样的问题:Does Numpy automatically detect and use GPU? 给出的回答是:NumPy 不会主动检测并利用 GPU. 而为了利用 GPU

不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析. 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库. 可以在torch的github上看到相关文档.看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西. pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化. https://github.com/torch/torch7/tree/master/doc pytorch中的Tensor是在TH中实现的.TH = torch

本文搭配了Pytorch在线环境,可以直接在线体验. Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 1.替代numpy发挥GPU潜能 :2. 一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台. 在线体验练习地址:Pytorch快速上手/在线实验室 1.Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发挥GPU潜能(在线环境暂时不支持

一.Pytorch介绍 Pytorch 是Torch在Python上的衍生物 和Tensorflow相比: Pytorch建立的神经网络是动态的,而Tensorflow建立的神经网络是静态的 Tensorflow的高度工业化,它的底层代码很难看懂 官网:http://pytorch.org/ Pytorch主要有两个模块: 一个是torch,一个是torchvision,torch是主模块,用来搭建神经网络.torchvision是辅模块,有数据库,还有一些已经训练好的神经网络等着你直接用比如(

http://blog.csdn.net/yan_joy/article/details/70241319 标签: 深度学习 2017-04-19 15:31 5970人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: caffe2 版权声明:本文为博主原创文章,转载请标注出处. 一早发现caffe2的较成熟的release版发布了(the first production-ready release),那么深度学习平台在之后一段时间也是会出现其与tensorflow相互竞争的局面. 从打开这个caffe2

TensorFlow Ops 1. Fun with TensorBoard In TensorFlow, you collectively call constants, variables, operators as ops. TensorFlow is not just a software library, but a suite of softwares that include TensorFlow, TensorBoard, and Tensor Serving. To make

0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python,后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了,遂想装一下GPU版本,看了网上的资料搞了好几天,又是CUDA又是cudnn的,网速慢不说,装完还各种报错,最后发现随着anaconda和tensorflow的更新,现在利用anadonda只要一行命令就能完成.(装好虚拟环境后,直接看4.2) 1. 安装anaconda 这部分没啥难度,只要注意两点: 1.去官网下载https://www.anaconda.com/distribu

两类深度学习框架的优缺点 动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系 自建时序控制 难以介入 使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导 常用网络层的API PyTorch 的特点 支持 GPU 动态神经网络 Python 优先 命令式体验 轻松扩展 .Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发

技术背景 一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架,但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数,这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU的计算中.Jax除了支持GPU的张量运算,更重要的一个方面是Jax还支持谷歌自己的硬件TPU的张量运算.关于张量计算,可以参考前面写过的这一篇博客. 而标题中的另外一个概念:Hamming Distance是用来衡量两个字符串之间的相似关系评分算法,如果两个字符串的所有元素完全相同,那么就会得到

import cv2 import numpy as np import os import pickle data_dir = os.path.join("data", "cifar-10-batches-py") train_o_dir = os.path.join("data", "train") test_o_dir = os.path.join("data", "test")

技术背景 Numpy是在Python中非常常用的一个库,不仅具有良好的接口文档和生态,还具备了最顶级的性能,这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷.虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库,但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快,这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现,把CPU的性能发挥到了极致.因此我们只能考虑弯道超车,尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现. 矩阵的元素乘 为了便于测试,我们这里使用矩阵的

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

类型(Types) Numpy PyTorch np.ndarray torch.Tensor np.float32 torch.float32; torch.float np.float64 torch.float64; torch.double np.float torch.float16; torch.half np.int8 torch.int8 np.uint8 torch.uint8 np.int16 torch.int16; torch.short np.int32 torch.i

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

要做卷积神经网络的一些东西,所以要装theano,网上很多Theano安装教程版本较老,而各安装包更新很快,参考价值有限.走了很多弯路才装好,把这个过程记录下来,希望对大家有帮助~ ~ 我的配置:win7,32位(64和32位安装步骤没差,下安装包版本有差而已),vs2012 首先推荐一篇英文安装指南,写的十分详细,很多安装指南都是参考的这篇.不过因为这篇里存在着一些冗余成分,个人酌情参考,不过遇到难题时可以看看:http://deeplearning.net/software/theano/i

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面. 在这部分内容中,我将会使用 numpy 和 theano 从头开始实现RNN 模型. 实验中涉及的代码可以在Github中找到.一些不重要的内容将会略去,但是Github中保留了全部的实践过程. 语言建模 Our

官网: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation 参考网站: http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4213834.html http://www.cnblogs.com/empty16/p/4793404.html ------------------------------------------------------------------------------

Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda list来查看已经安装的库.我们可以看到An