PyTorch 教程    PyTorch自动微分的详细介绍
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1、PyTorch自动微分的入门例子首先，我们先看一下PyTorch官网的入门例子，代码如下所示：import torch x = torch.ones(5) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True[...]
PyTorch GPU 并行训练    PyTorch中GPU与CPU调用的自由切换
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准备工作在PyTorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。在设置GPU调用之前，我们首先需要确认当前设备的显卡是否支持cuda编程，否则所有基于cuda的操作都会报错。我们可以通过torch.cuda.is_available()来进行确认，并通过torch.cuda.get_device_name()查看[...]
PyTorch GPU 并行训练    PyTorch中.to(device)和.cuda()有什么区别？
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1 .cuda()方法简介在PyTorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。当我们调用model.cuda()，PyTorch可以将模型加载到GPU上去，但是这种方法不被提倡，而建议使用model.to(device)的方式，这样可以显示指定需要使用的计算资源，特别是有多个GPU的情况下。如果两个数据相加，[...]
PyTorch GPU 并行训练    torch.nn.DataParallel用法详解
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在深度学习的实践中，由于数据集非常大，模型训练需要很长时间，为了解决这个问题，我们可以利用多个GPU并行计算来加速训练过程。torch.nn.DataParallel() 是PyTorch提供的一个非常方便的工具，它可以让我们在多个GPU上并行训练模型。1、DataParallel的原理首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张[...]
飞燕AI训练营    飞燕经验之谈：AI数学基础该如何抓起？
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大家好，我是飞燕，我有多年的AI从业经验，从CV到NLP，最后到RL。目前我的重心是RL（强化学习），因为我感觉其他的领域发展已经很成熟了，令我感兴趣的地方不多了，而强化学习是一个利用数学知识做决策的领域，数学和决策是我很感兴趣的两大方向。1、我的数学图书对于数学知识的积累，我持续了很多年。我记得，我的第一次网络购物是在京东商城里买了一本《什么是数[...]
PyTorch 教程    numpy.where()用法详细介绍
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通常numpy.where()有两种用法：np.where(condition, x, y) 以及 np.where(condition)，本文详细给大家介绍一下。1、np.where(condition, x, y)当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成立时where返回y>>&g[...]
PyTorch 教程    PyTorch全局设置当前device设备：torch.set_default.device()
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一般来说我们最常见到的用法是这样的：device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")等同于：if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cu[...]
PyTorch 教程    深入理解PyTorch中的torch.clamp()函数
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在PyTorch中，torch.clamp()函数用于将张量中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。这个函数对于防止梯度爆炸、梯度消失或处理异常值非常有用。下面我们将深入探讨这个函数的工作原理、参数、应用场景以及与其它相关函数的比较。1、clamp函数的工作原理torch.clamp()函数通过比较每个元素与最小值和最大值，将所有小于最小值的元素设[...]
PyTorch 教程    Xavier初始化(Xavier Initialization)详细介绍
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1、网络权重初始化存在的问题早期的参数初始化方法普遍随机初始化。最常用的随机初始化方法是从均值为0、方差为1的高斯分布中随机采样得到权重。需要注意的是，随机初始化所使用的值的范围可能会对网络性能产生重大影响。如果权重以过大或过小的值初始化，可能会导致训练过程收敛缓慢甚至导致网络发散。2、Xavier Initialization诞生背景Xavier[...]
飞燕AI训练营    飞燕AI公开课（2024年7月12日星期五）
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1、公开课简介飞燕AI公开课面向人群是：AI专业的学生或者初学者，主要分为四大主题：（1）如何入门AI？（2）如何发表AI论文？（3）如何提升项目实战经验？（4）如何找实习？另外，还有一个额外话题，关于AI外包的话题。飞燕组建了【AI外包联盟】，欢迎感兴趣的人加入。对于一个AI学生来说，适当点的接点私活，既可以把知识应用落地，又能挣点外快，还是不错[...]
PyTorch 教程    2024年站长重磅推出：《PyTorch面试精华》
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提示：本文修订于2024年10月19日。1、《PyTorch面试精华》的特点简介《PyTorch面试精华》不仅仅是面试，更是对PyTorch以及AI深度学习技术的系统化、全面化的汇集和沉淀，适用人群即包括刚迈入校门的大一新生，也包括工作十年的职场老鸟；即可以让非AI专业的业余兴趣者增长见识，也可以为专业的AI面试官提供精品题库。自电子教程上线以来，[...]
飞燕AI训练营    飞燕AI训练营(2024年第3期)
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更新时间：本文内容更新于2024年8月10日前言飞燕AI训练营面向两类人群：（1）AI相关专业，准备冲击2024年秋招，但是基础很差，想快速提升技术准备面试或者实习的学生群体。关于求职的经验分享请参考：https://www.bilibili.com/video/BV1bG411r7wq/https://www.bilibili.com/video[...]
网站公告    2024年社群成员承接外包项目说明
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1、外包项目简介为了给社群成员一个学习实践的机会，本社群会有大量的外包项目，这些外包项目都属于小型任务，价格在几百到几千不等，既适合技术新人去练手，也适合技术老手挣外快。当然，几万元的单子也有，但是需要资深老手承担。这里的外包项目五花八门，从计算机视觉到自然语言处理再到图神经网络，从强化学习到大模型，当然，万变不离其宗，这些外包项目所使用的核心技术[...]
PyTorch 教程    torch.no_grad()函数详细介绍
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1、torch.no_grad()函数的作用torch.no_grad()函数是禁用梯度计算的上下文管理器。当我们确信不会调用Tensor.backward()时，禁用梯度计算很有用，因为它将减少计算的内存消耗。在这种模式下，即使输入的向量的requires_grad=True，每次计算的结果也将为requires_grad=False。但是，有种[...]
PyTorch 教程    PyTorch LeakyReLU 激活函数
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1、LeakyReLU 激活函数的作用机制 2、LeakyReLU 激活函数的图像展示 3、PyTorch LeakyReLU 激活函数torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, inplace=False)4、PyTorch LeakyReLU 激活函数的应用场景>>> m = n[...]
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