背景 我们知道PyTorch的的代码主要由C10、ATen、torch三大部分组成的。其中: 1,C10,来自于Caffe Tensor Library的缩写。这里存放的都是最基础的Tensor库的代码,可以运行在服务端…
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Pytorch自由载入部分模型参数并冻结
Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件,他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。 而我们在进行迁移学习的过程中…
pytorch模型之Inception V3
在迁移学习中,我们需要对预训练的模型进行fine-tune,而pytorch已经为我们提供了alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg的权重,这些模型会随torch而…
浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用
这篇文章主要是围绕 PyTorch 中的 tensor 展开的,讨论了张量的求导机制,在不同设备之间的转换,神经网络中权重的更新等内容。面向的读者是使用过 PyTorch 一段时间的用户。本文中的代码例子基于 Pytho…
PyTorch使用tensorboardX
之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦。学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点。由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,a…
TensorFlow与PyTorch之争,哪个框架最适合深度学习
谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架。那么究竟哪种框架最适宜自己手边的深度学习项目呢?本文作者从这两种框架各自的功能效果、优缺点以及安装、版本更新等…
PyTorch实现自由的数据读取
很多前人曾说过,深度学习好比炼丹,框架就是丹炉,网络结构及算法就是单方,而数据集则是原材料,为了能够炼好丹,首先需要一个使用称手的丹炉,同时也要有好的单方和原材料,最后就需要炼丹师们有着足够的经验和技巧掌握火候和时机,这…
PyTorch教程: seq2seq机器翻译及代码实现
本文翻译自pytorch官方教程: Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention pytorch.org 在这个项目里面,我们会教你如何构建…
PyTorch初探MNIST数据集
前言: 本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络,并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合,使用测试集来验证训…
读PyTorch源码学习RNN(1)
PyTorch中RNN的实现分两个版本:1)GPU版;2)CPU版。由于GPU版是直接调用cuDNN的RNN API,这里咱就略去不表。这篇文章将讲述0.2.0版PyTorch是如何实现CPU版RNN模型的。 RNN,更…
PyTorch中如何使用tensorboard可视化
深度使用过tensorflow的同学可能都使用过tensorboard,因为tensorboard这一高级的可视化的工具,很多人对tensorflow也爱不释手,目前除了tensorflow之外还没有哪个深度学习库开发出…
万字综述,核心开发者全面解读PyTorch内部机制
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…