为什么 A40 GPU Pytorch 无法并行训练？

2023-04-07

在过去的几年中，深度学习领域取得了显著的发展。为了更好地利用硬件资源来训练复杂的深度神经网络，大量的工作已经被投入到并行化训练算法和框架的研究中。然而，一些GPU在使用PyTorch等库时可能会遇到无法有效并行 ...

pytorch里如何使用logger保存训练参数日志？

2023-04-07

PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了许多工具来帮助用户跟踪和记录他们的训练过程。其中一个非常有用的工具是日志记录器（logger），它可以帮助用户保存训练参数日志，以便随时追踪和分析模型性能。 在 ...

TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn 三者的区别是什么？

2023-04-07

TensorFlow, Spark的ML和Python的Scikit-learn是三种不同的机器学习工具，它们各自有其独特的特点和优势。以下是它们之间的主要区别。 TensorFlow TensorFlow是由Google开发的一个基于图形计算的深度学习框架。它 ...

神经网络的训练中要计算验证集的损失函数吗？

2023-04-07

在神经网络训练过程中，验证集是用于评估模型性能的重要数据集之一。通常情况下，我们会使用验证集来监控模型的训练和调优，并计算验证集的损失函数来评估模型的泛化能力。 在深度学习中，神经网络模型的训练一般通 ...

Taichi 和 PyTorch 有哪些相似和不同？

2023-04-07

Taichi 和 PyTorch 都是流行的机器学习框架，它们在某些方面类似，在其他方面则有所不同。 相似之处： 动态计算图： Taichi 和 PyTorch 都使用动态计算图作为其核心组件。这意味着模型可以根据输入数据而变化，而不 ...

pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响？

2023-04-07

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。其中，model.eval()是一个重要的函数，用于将模型转换为评估模式。该函数会影响到模型中的一些关键函数，如前向传 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

2023-04-07

Pytorch是深度学习领域中广泛使用的一个深度学习框架，它提供了丰富的损失函数用于模型训练。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分类问题的常用损失函数之一。它可以结合权重参数对样本进行加权处理，以应对数据集 ...

pytorch 中pkl和pth的区别？

2023-04-07

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多工具来帮助研究人员和开发人员构建和训练神经网络。在PyTorch中，我们可以使用两种不同的文件扩展名将模型保存到磁盘上：.pkl和.pth。这两个扩展名都用于保存PyTorch ...

python训练的pytorch模型，如何使用c 调用并使用TensorRT加速?

2023-04-07

PyTorch 是一种非常流行的深度学习框架，但是它不太适合在嵌入式系统和实时部署上使用，因为它在计算上的速度相对较慢。为了加速 PyTorch 模型的推理，可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 库。TensorRT 旨在优化深度学习模 ...

ONNX转Pytorch有什么好的方法吗？

2023-04-07

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台、开放源代码的深度学习模型交换格式。它可以用于在不同的深度学习框架之间转移模型，其中包括PyTorch。在本文中，我们将探讨如何将ONNX模型转换为PyTorch模型的一 ...

onnx解决不支持的pytorch算子？

2023-04-07

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的、跨平台的深度学习模型交换格式，它的目的是使得深度学习模型在不同的框架之间进行转换和移植变得更加容易。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架之一，但是由于 ...

文科生怎么学数据分析师？

2023-04-07

数据分析师是一个非常有前途的职业，它需要具备数据收集、处理、分析、可视化和报告的能力，以及对业务场景和问题的理解和解决。文科生想要成为数据分析师，可能会面临一些挑战，比如缺乏数学和统计学的基础， ...

LSTM的cell个数是如何设置？

2023-04-04

LSTM（长短时记忆网络）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，具有较强的序列建模能力。在使用LSTM进行训练时，其中一个重要的超参数是LSTM中cell（记忆单元）的个数，也称为隐藏节点数。在本文中，我们将探讨如何 ...

tensorflow中的seq2seq例子为什么需要bucket？

2023-04-03

TensorFlow中的Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种非常流行的深度学习模型，用于处理序列到序列（sequence-to-sequence）任务，例如自然语言翻译，语音识别和对话系统等。在Seq2Seq模型中，输入序列经过编码 ...

TensorFlow 相较于 Caffe 的优势在哪?

2023-04-03

TensorFlow和Caffe都是深度学习领域中常用的框架之一，它们都可以用来构建深度神经网络模型，训练和部署模型。但是，两者在实现和应用上存在一些区别。在本文中，我们将重点比较TensorFlow和Caffe的优劣，并介绍两种 ...

caffe中的deconvolution和upsample的区别？

2023-04-03

在深度学习中，deconvolution和upsample是两种常见的图像处理技术，它们都可以用于将输入图像或特征图扩大到更高分辨率。但是，尽管这两种技术表面上看起来相似，它们之间有着重要的区别。 一、deconvolution Deconv ...

怎么用pytorch对训练集数据做十折交叉验证?

2023-04-03

PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具来处理数据集并构建模型。在深度学习中，我们通常需要对训练数据进行交叉验证，以评估模型的性能和确定超参数的最佳值。本文将介绍如何使用PyTorch实现10折 ...

为什么Pytorch中的Tensor只有四位小数呢？

2023-04-03

PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它支持各种张量操作和模型构建。在PyTorch中，张量（Tensor）是一种多维数组，是存储和处理数据的核心结构。然而，一些用户可能会注意到，在PyTorch中创建的张量默认只显示四 ...

为什么CNN中的注意力机制都是加在提取特征的神经网络中？

2023-04-03

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种可以自动从原始数据中学习特征的强大工具。然而，在某些情况下，我们需要更加准确地捕获输入数据中的关键信息，以便更好地完成任务，比如分 ...

图像识别实现 cnn lstm（Crnn）,详见描述?

2023-04-03

卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种广泛应用于图像识别和自然语言处理领域的深度学习模型。一种结合了这两种模型的网络称为卷积循环神经网络（CRNN）。本文将介绍CRNN的基本原理和实现过程。 一、CR ...