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社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码... 最后通过我们训练的模型来判断一些图片的类别**(从网络上下载一些图片,判断它是猫是狗或是其他的类型【当然这个数据集只有10种类型,如上图所示的10种】) 下面我们就来一步步的介绍!!!【代码我分流程分部...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
比如最常用的三种神经网络结构:- 前馈神经网络- 卷积神经网络- 循环神经网络 随着技术的演进,注意力机制开始在各个领域中大放异彩。它相比于循环神经网络而言,更好的解决了长程依赖问题。而现在如火如荼的Transformer模型也是在注意力机制的基础上发展而来的。 与此同时,一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加...
与 AI 相伴的一年|社区征文
卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因为卷积实质可以理解为一个滑动窗口(卷积核)翻转之后在特征图上滑动并进行加乘计算,因此具有局部感知机特... 因此通过激活函数判断输出神经元是否会被激活并输出相应的类的取值。激活函数是非线性函数,它能够把输入神经元的线性运算值通过非线性运算转化为分类所需的离散值,所以通常在全连接层之后、展平层之后或输出层加入...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系... Spark:作为项目中最核心也最复杂的部分之一,在整个项目中都有广泛使用。Spark 是一个基于内存计算框架,在大规模并行计算方面具有很强大的能力,在海量数据分析处理方面都有很好地支持。- TensorFlow:作为项目...
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CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
然后我们会根据输入单词去查找两个表,并计算它们的点积,这个点击表示输入和上下文的相似程度,接着会根据这个相似程度来设计损失函数,最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也... 因此我们后面会对RNN网络进行改进,进而提高其对长距离依赖的能力。🥝🥝🥝### 手撸RNN想必大家通过上文的讲述,已经对RNN的代码结构有了一定的认识,下面我们就来使用Pytorch来实现一个RNN网络,让大家对其有一个...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **Primus** **解决的问题。** # 日均作业百万核的字节跳动实践经过字节跳动在不断实践中调整打磨的 Primus,拥有以下能力支撑业务需求:1. 自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pytorch,为了满足...
新功能发布记录
2024-05-14 托管节点池节点监控增加网络性能监控 【邀测·申请试用】托管节点池中的节点监控,增加如下能力,供用户查看网络性能,并在故障时对复杂的网络问题进行快速诊断:在托管节点池详情页的 资源监控 页签,增加... PyTorch Job 【邀测】批量计算套件集成队列管理任务类型,除了支持 Kubernetes 原生 Job 之外扩展支持 MPI Job、PyTorch Job,从而能够支持更多业务场景。 华北 2 (北京) 2024-01-16 任务管理 应用模板 华南 1 (广州...
官方模型概览
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 MobileNet 卷积神经网络架构,在 ImageNet 数据集进行训练的图像分类模型,用于对输入的图像进行分类,识别出图像中的物体或场景,并将其分为不同的类... 手写数字识别-Torch PyTorch 图像分类 一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 SSD_Mobilenet目标检测 OpenVIN...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker ...
让欺诈风险无处遁形的计算机视觉| 社区征文
近年来,伴随着移动互联网、虚拟现实等技术的飞速发展,银行服务模式日趋多样化。在客户享受灵活便捷服务的同时,银行欺诈风险呈现出更加隐蔽、专业的特点,发展出更多的作案手法和表现形式。依赖专家规则、黑名单库等... 借助传统的征信调查可以排除一定的信贷风险,但是不能判断客户贷款当时的环境特点和客户的社会身份等。采用AI技术和深度学习网络构建反欺诈模型,能准确识别客户是否处于安全健康的场所,而不处在赌场等高风险环境,识...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。**将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **... 日均作业百万核的字节跳动实践==============经过字节跳动在不断实践中调整打磨的 Primus,拥有以下能力支撑业务需求:1. 自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pytorch,为了满足用户的各种需求,字节...
GPU推理服务性能优化之路
即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。其中TensorRT所做的工作主要在两个时期,一个是网络构建期,另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模...
从泊松方程的解法,聊到泊松图像融合 | 社区征文
无关目前算法领域大火的神经网络,而是基于泊松方程推导得出。## 泊松方程是什么?很多朋友比较熟悉概率论里面的泊松分布。泊松方程,也是同一个数学家泊松发明的。但却和泊松分布没有什么关系,是泊松物理学领域提... 是不是可以看成$1\times3$的卷积核$[1,-2,1]$在一维数组上进行卷积计算的结果(卷积中心在$x$上)。至此,不难理解,离散数据(例如图像)上的微分操作完全可以转换为卷积操作。当数组维度更高,变成二维数组呢?也就是...
