pytorch

系统:Windows10 CUDA版本:8 9 10.1 10,2 运行平台:Pytorch Torch版本:1.6.0+cu101 报错描述:Pytorch无法导出SegNet到ONNX,不支持max_unpool2d 层，其实是支持的，这锅torch背，极度恶心。 torch.onnx.export(model, image, "DeepLabv3.onnx",export_params=True, verbose=True,operator_export_type=torch.onnx.OperatorExportTypes.ONNX_ATEN_FALLBACK) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/VenusV/blog/4694113

作者：guan-yuan 项目地址： awesome-AutoML-and-Lightweight-Models 博客地址： http://www.lib4dev.in/info/guan-yuan/awesome-AutoML-and-Lightweight-Models/163359611 awesome-AutoML-and-Lightweight-Models A list of high-quality (newest) AutoML works and lightweight models including 1.) Neural Architecture Search, 2.) Lightweight Structures, 3.) Model Compression & Acceleration, 4.) Hyperparameter Optimization, 5.) Automated Feature Engineering. This repo is aimed to provide the info for AutoML research (especially for the lightweight models). Welcome to PR the works (papers, repositories) that are missed by the

今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。 1.LSTM的原理 LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具体与RNN的区别可参考这篇博文： LSTM与RNN的比较 先放一张LSTM网络的模型图： 如上图所示，可以看到这是一个网络，我们单拿出其中一个单元来进行分析，可见每一个单元都包含一系列运算，那么这些运算的意义是什么呢？下面我们来一一解释每个单元的具体内容。 （1）遗忘门 ht-1 ：前一个时刻的Cell的输出 xt ： 当前时刻的输入 注意：中括号的意思是将ht-1与xt拼接起来，后面出现公式同理 遗忘门主要来判断上一状态中的输出对现状态的影响大小，遗忘门的输出要通过一个Sigmoid函数，Sigmoid函数的输出范围是0~1，相当于得到一个权重，后面与Ct-1相乘，以此得到上一状态输出对现状态的影响。 （2）输入门 输入门中会得到一个临界的细胞状态（Ct^），表示此状态下的备选输出，与it作用后就得到此次状态需要输出的内容。 由以上两个门就可以输出更新后的细胞状态Ct

公众号后台回复关键字： Pytorch ，获取项目github地址。 我们将主要介绍Pytorch的如下中阶API 数据管道 模型层 损失函数 TensorBoard可视化 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙】。 本节我们介绍 TensorBoard可视化 。 在我们的炼丹过程中，如果能够使用丰富的图像来展示模型的结构，指标的变化，参数的分布，输入的形态等信息，无疑会提升我们对问题的洞察力，并增加许多炼丹的乐趣。 TensorBoard正是这样一个神奇的炼丹可视化辅助工具。它原是TensorFlow的小弟，但它也能够很好地和Pytorch进行配合。甚至在Pytorch中使用TensorBoard比TensorFlow中使用TensorBoard还要来的更加简单和自然。 Pytorch中利用TensorBoard可视化的大概过程如下： 首先在Pytorch中指定一个目录创建一个torch.utils.tensorboard.SummaryWriter日志写入器。 然后根据需要可视化的信息，利用日志写入器将相应信息日志写入我们指定的目录。 最后就可以传入日志目录作为参数启动TensorBoard，然后就可以在TensorBoard中愉快地看片了。 我们主要介绍Pytorch中利用TensorBoard进行如下方面信息的可视化的方法。 可视化模型结构：writer

来源于开源最前线 猿妹整编 转载请注明来源作者 本文我们将和大家介绍 GitHub 上 1 月份最受欢迎的 11 个Python开源项目，在这些项目中，你有在用或用过哪些呢？ 1 12306 https://github.com/testerSunshine/12306 Star 6514 12306智能刷票助手，就是程序员自己写的一个抢票脚本，该依赖库的Python版本支持2.7.10 - 2.7.15，其设计思路如下： 2 py12306 https://github.com/pjialin/py12306 Star 3408 这也是一个12306购票助手，支持分布式，多账号，多任务购票以及Web页面管理，支持python 3.6以上版本 3 flair https://github.com/zalandoresearch/flair Star 4893 Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，具有以下特性： 一个功能强大的NLP库 ，Flair允许您将最先进的自然语言处理（NLP）模型应用于您的文本，例如命名实体识别（NER），词性标注（PoS），意义消歧和分类。 单个模型， 可用于预测多种文本语言输入的PoS或NER标记。 文本嵌入库， Flair具有简单的界面，允许您使用不同 组合 的单词和文档嵌入，包括创建者提出的Flair嵌入

编者按 NLP模型开发平台是以快速打造智能业务为核心目标，无需机器学习专业知识，模型创建-数据上传-数据标注(智能标注、数据扩充)-模型训练-模型发布-模型校验全流程可视化便捷操作，短时间内即可获得高精度NLP模型，真正为业务赋能。 在北京百分点信息科技有限公司的NLP模型开发平台发布后，舆情分析业务中上线了超过200个个性化定制实时预测模型，依靠强大的资源调度和计算平台，每天都会有数十个模型在进行迭代更新和优化，真正实现全流程的数据和模型的闭环。本文主要介绍NLP模型开发平台的架构和实现细节，以及舆情业务中的应用，希望能为大家提供一些参考。 一、背景介绍 本文中重点介绍NLP模型开发平台在百分点舆情洞察系统(MediaForce)中的设计和实践。MediaForce是一款面向政企客户，提供信息监测、智能分析等多功能的一款SaaS产品。从2014年发展至今，客户标准化的建立以及数据资产的积累，为开展自动化和智能化打下了坚实基础。对内要提高生产和运营效率，缩短行为结果的反馈时间；对外要提供个性化服务，提高客户亲密度。舆情信息是通过关键词检索来获取对应的相关数据， 在基于BM25、TF-IDF等传统信息检索机制下，只是考虑关键词和文档的匹配程度，忽略了文档主题、查询理解、搜索意图等因素，致使召回文档与客户诉求相差较大。另一方面，在客户定制化场景下，需要人工对客户数据进行标签处理

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN)，CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习，例如图片分类和验证码识别，也可以配合其他模型实现 OCR。 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前，我们先来看看怎样使用 Python 处理图片。Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork)，使用以下命令即可安装： pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下，如果你想了解更多可以参考 Pillow 的 文档 ： # 打开图片 >>> from PIL import Image >>> img = Image.open("1.png") # 查看图片信息 >>> img.size (175, 230) >>> img.mode 'RGB' >>> img <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=175x230 at 0x10B807B50> # 缩放图片 >>> img1 = img.resize((20, 30)) >>> img1 <PIL.Image.Image image mode=RGB size=20x30 at 0x106426FD0> # 裁剪图片 >>> img2 = img.crop((0, 0, 16, 16)) >>>

分布式技术是深度学习技术的加速器。 同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。 《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。 课程会针对 Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、TNN等 框架，底层图编译优化，分布式并行计算通信优化，存储优化等， 多个方面的讲解，帮助你的更好的认识并适应新框架带来的变化，加深对框架的技术把控能力。 对课程有意向的同学 添加课程顾问小姐姐微信咨询课程 对课程有意向的同学 添加课程顾问小姐姐微信咨询课程 《首席Ai架构师 》 分布式高性能深度学习实战培养计划 对课程有意向的同学 添加课程顾问小姐姐微信咨询课程 知识拓展、更多 收获 01 专业的论文解读 在课程里，我们每1-2周会安排一篇经典论文供学员阅读，之后由老师帮助解读。 ▲节选至部分论文安排 02 行业案例分享 训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案。 下面是一场源自曾博士的分享↓↓↓ 《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》 嘉宾简介：曾博士 计算机视觉，机器学习领域专家 先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI

PyTorch出现：RuntimeError: An attempt has been made to start a new process...报错 (已解决) 最近从新调试一段pytorch 代码，以前的服务器上完全没问题，但换了一台机器，重新安装了新版本的 cuda，anaconda，pytorch 等，以前的代码出现各种版本不适合的问题。一天下来，解决了 n 个问题。 问题： 现在说说这个问题。运行 pytorch 时出现的情况如下： RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to start your child processes and you have forgotten to use the proper idiom in the main module: if __name__ == '__main__': freeze_support() ... The "freeze_support()" line can be omitted if the