【PyTorch与深度学习】4、PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. Dataset与DataLoader Dataset类是处理单个训练样本的，也就是它是实现如何从磁盘中读取训练数据集，包括它的标签，还会做一些数据预处理，最后变成x和y的训练对象。（构建数据集） DataLoader：我们通过Dataset读取数据集...
bottom-up-attention.pytorch
nclduing Detectron2(@be792b9) $ git clone --recursive https://github.com/MILVLG/bottom-up-attention.pytorch $ cd detectron2$ pip install -e .$ cd .. detectron2直接克隆有问题，需要把detecron2/detecron2中的所有文件放入detecron...
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN）
用 PyTorch 构建液态神经网络（LNN） 文章目录 什么是液态神经网络为什么需要液态神经网络LNN 与 RNN 的区别用 PyTorch 实现 LNNStep 1. 导入必要的库Step 2. 定义网络架构Step 3. 实现 ODE 求解器Step 4. 定义训练逻辑 LNN 的缺陷总结 什么是液态神经网络 2020年，麻省理工学院（MIT）的两名研究人员带领团队推出了一种基于现实生活中的自然智能、而...
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实践
如何看待AIGC技术？ 目录 如何看待AIGC技术？ 一、引言 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 2.2 深度学习基础 三、自然语言处理基础 3.1 文本表示 3.2 常见NLP任务 四、PyTorch在NLP中的应用 4.1 文本预处理 4.2 模型搭建 4.3 模型训练与评估 五、案例实践 5.1 情感分析 5.2 命名实体识别 六、进阶与扩展 6.1 模型优化 6.2 迁移学习...
一次pytorch分布式训练精度调试过程
现象: loss不下降 过程如下: 1.减少层数，准备最小复现环境 2.dropout设置为0，重复运行二次，对比loss是否一致 3.第二次迭代开始loss不一致 4.对比backward之后的梯度,发现某一个梯度不一致 5.dump得到所有算子的规模，单算子测试功能正常 6.怀疑是内存越界导致 7.排除通信库的问题，逐算子bypass 8.dump reduce_scatter的输入，发现每次都不样 9....
pytorch实现最小推荐系统(代码示例)
首先，我们需要导入所需的库： import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim 然后，我们定义一个类来实现最小的推荐算法： class RecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim): super(Recom...
Ubuntu20安装torch1.13和pytorch_geometric2.3.0（对应cuda11.6）
在torch下载页面搜索1.13https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，wheel安装方式（激活conda虚拟环境） pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pyto...
拦截pytorch算子,dump输入输出
拦截pytorch算子,dump输入输出 一.代码二.输出 希望dump出pytorch每个算子的输入输出,但pytorch普通的hook机制只能拦截module.以下提供一种方法可以拦截torch.add,torch.Tensor.add这类算子.原理是通过模板替换,劫持torch和torch.Tensor中的算子.遍历next_functions调用register_hook拦截backward. 一.代...
【PyTorch与深度学习】1、PyTorch介绍与张量的创建
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存（...
Pytorch分布式train——pytorch.distributed.launch V.S. torchrun
1. 较早的pytorch.distributed.launch 参数解析： nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机 node_rank：指的是当前启动的是第几台服务器，从 0 开始。 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理...