Pytorch中的split问题: 1.使用torch.nn.Conv2d中有个参数是groups会将输入的feature map分组,此处需要注意的一点是分组之后各组的feature map的channel数目是相同的. 2.另外一种方式用torch.split函数将输入的feature map先split,之后再卷积出不同输出channels数目不同的feature maps.

Tensor 自从张量(Tensor)计算这个概念出现后,神经网络的算法就可以看作是一系列的张量计算.所谓的张量,它原本是个数学概念,表示各种向量或者数值之间的关系.PyTorch的张量(torch.Tensor)表示的是N维矩阵与一维数组的关系. torch.Tensor的使用方法和numpy很相似(https://pytorch.org/...tensor-tutorial-py),两者唯一的区别在于torch.Tensor可以使用GPU来计算,这就比用CPU的numpy要快很多. 张量计算

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

通过整理LeNet.AlexNet.VGG16.googLeNet.ResNet.MLP统计出的常用算子(不包括ReLU),表格是对比. Prelu Cpu版 Gpu版 for (int i = 0; i < count; ++i) { int c = (i / dim) % channels / div_factor; top_data[i] = std::max(bottom_data[i], Dtype(0)) + slope_data[c] * std::min(bottom_data[

斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一.他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲,本文是该演讲的长文章版本. 大家好!今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制. 这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的.没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架. 本演讲

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作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/319 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 当今的很多AI算法落地,我们都需要依赖特定的机器学习框架,现在比较热门的 AI 工具库如 TensorFlow 和 PyTorch 都出自大厂,并且有很好的生态和资源,借助它们我们可以很

摘要:在标准的卷积神经网络(CNNs)中,每一层的人工神经元的感受野被设计成具有相同的大小.众所周知,视觉皮层神经元的感受野大小受刺激的调节,但在构建cnn时却很少考虑到这一点.我们在神经网络中提出了一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应地调整其感受野大小.设计了一种被称为选择核单元(Selective Kernel, SK)的构件,该构件利用分支中信息引导的softmax注意力来融合不同核大小的多个分支.对这些分支的不同关注产生不同大小的融合层神经元的有效感受野.多个SK

Overview TurboTransformers是腾讯最近开源的BERT推理模型,它的特点就是一个字,快.本人用BERT(huggingface/transformers)在V100上做了测试,测试结果和官宣的基本一致:TurboTransformers的推理速度要比Pytorch快上1~4倍. 它之所以快,是因为它是专用于BERT的轻量级推理模型. 分层 不管是计算机的硬件.软件,还是现在的深度学习,它们都遵循着一个很重要的设计思想--分层: 用简单的代码(或电路)来实现一个基本功能组件.

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AI框架精要:设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想,可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程,以便于在实际业务需求中,更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发. 从编程范式上说,飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程,通俗地讲就是,静态图和动态图.其实飞桨paddle本没有图的概念,在飞桨paddle设计上,把一个神经网络定义成一段类似程序的描述,就是在用户写程序的过程中,就定义了模型表达及计算.在静态图的控制流实现方面,飞桨paddle借助

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