PyTorch

Das Deep Learning hat die Art und Weise, wie wir komplexe Probleme wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und sogar Audioanalyse angehen, revolutioniert. Im Kern vieler Deep-Learning-Anwendungen steht PyTorch, ein leistungsstarkes und flexibles Framework, das es Entwicklern und Forschern ermöglicht, neuronale Netzwerke effizient zu erstellen und zu trainieren. Wenn Sie praktische Erfahrungen mit PyTorch sammeln und dessen Syntax in realen Anwendungen verstehen möchten, haben wir den perfekten Kurs für Sie. Wir haben gerade einen Kurs auf dem YouTube-Kanal von freeCodeCamp.org veröffentlicht, der…

Einführung In der Datenwissenschaft und insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ist Zusammenfassung ein Thema, das seit jeher intensive Interesse weckt. Obwohl Textzusammenfassungsmethoden schon seit some time existieren, hat die letztere Zeit eine Reihe von bedeutenden Entwicklungen in der natürlichen Sprachverarbeitung und Deep Learning gebracht. Es gibt eine Fülle von Arbeiten, die zu diesem Thema veröffentlicht werden, u.a. durch Internetriesen wie die jüngste ChatGPT. Obwohl eine Menge Arbeit an diesem Studienthema geleistet wird, gibt es sehr wenig Schrift über praktische…

Einführung Hallo Leserinnen und Leser, dies ist eine weitere Folge von Beiträgen, die wir zu PyTorch verfassen. Dieser Beitrag ist auf PyTorch-Nutzer zugeschnitten, die mit den Grundlagen von PyTorch vertraut sind und sich auf einen mittleren Niveau bewegen möchten. Obwohl wir in einem früheren Beitrag erklärt haben, wie man eine grundlegende Klassifikator in PyTorch implementiert, geht es in diesem Beitrag darum, komplexere Deep Learning-Funktionalität mit PyTorch zu implementieren. Einige der Ziele dieses Beitrags sind es, Ihnen zu vermitteln:. Wie unterscheidet…

Padding ist ein unerläßlicher Prozess in Konvolutionsneuronennetzen. Obwohl nicht zwingend notwendig, ist es ein Prozess, der in vielen der fortschrittlichsten CNN-Architekturen oft verwendet wird. In diesem Artikel werden wir erkunden, warum und wie dies gemacht wird. Der Mechanismus der Konvolution Konvolution in einem Bildverarbeitung/Computervision-Kontext ist ein Prozess, bei dem ein Bild mit einem Filter durchsucht wird, um es auf eine Art zu verarbeiten. Lassen Sie uns ein bisschen technischer werden mit den Details. Für einen Computer ist ein Bild einfach…

Einführung Methoden der Modellinterpretabilität haben in den letzten Jahren zunehmend Bedeutung gewonnen, was ein direkter Effekt der zunehmenden Komplexität von Modellen und der dazugehörigen Untransparenz ist. Die Modellverständnis ist ein heiß diskutiertes Thema der Forschung und ein Schwerpunkt für praktische Anwendungen, die maschinelles Lernen in verschiedenen Sektoren einsetzen. Captum stellt Akademikern und Entwicklern fortschrittliche Techniken, wie z.B. Integrated Gradients, bereit, die es einfach machen, die Elemente zu identifizieren, die zum Ausgang des Modells beitragen. Captum erleichtert es ML-Forschern, PyTorch-Modelle zu…

Fortsetzung meiner Reihe über die Erstellung klassischer Konvolutionalen Neuronalen Netze, die den Bereich der Bildverarbeitung in den letzten 1-2 Jahrzehnten revolutioniert haben, werden wir nun das sehr tiefe Konvolutionale Neuronale Netz VGG aus dem Nichts mit PyTorch aufbauen. Du kannst die vorherigen Artikel in der Reihe auf meinem Profil sehen, hauptsächlich LeNet5 und AlexNet. Wie zuvor werden wir die Architektur und die Intuition hinter VGG untersuchen und wie die Ergebnisse zu der Zeit waren. Danach werden wir unser Datensatz CIFAR100…

Einleitung In diesem Artikel werden wir eine der ursprünglichen Konvolutionsneuronalen Netze, die LeNet5 genannt wurde, errichten. Wir bauen dieses CNN von Grund auf in PyTorch und beobachten auch, wie es auf einem realeinstellbaren Datensatz performt. Wir werden beginnen, die Architektur von LeNet5 zu erkunden. Dann laden und analysieren wir unser Datensatz MNIST mit der bereitgestellten Klasse aus torchvision. Mit PyTorch bauen wir unsere LeNet5 von Grund auf auf und trainieren sie auf unseren Daten. Schließlich werden wir sehen, wie das…

Einführung Dieser Beitrag setzt eine Reihe fort, in der wir die beliebtesten Konvolutionsneuronennetze von Grund auf in PyTorch aufbauen. Du kannst den vorherigen Beitrag hier lesen, in dem wir LeNet5 aufgebaut haben. In diesem Beitrag werden wir AlexNet bauen, eines der bedeutendsten Durchbrüche in der Computervision ist. Wir werden beginnen, indem wir die Architektur von AlexNet untersuchen und verstehen. Dann werden wir direkt in den Code gehen, indem wir unsere Datenbank, CIFAR-10, laden, bevor wir die Daten vorverarbeiten. Anschließend werden…

Einführung Größere Deep Learning Modelle erfordern mehr Rechenleistung und Speicherressourcen. Die schneller Training von Deep Neural Networks wurde durch die Entwicklung neuer Techniken erreicht. Anstatt von FP32 (voller Genauigkeit Fließkommazahlenformat), kann man FP16 (halbe Genauigkeit Fließkommazahlenformat) verwenden, und Forscher haben entdeckt, dass ihre Kombination besser ist. Mischte Genauigkeit ermöglicht halbe Genauigkeit Training, während die meiste der Einzelgenauigkeit Netzwerkgenauigkeit erhalten wird. Der Begriff „mischte Genauigkeit Technik“ bezieht sich auf die Tatsache, dass diese Methode sowohl Einzel- als auch halbe Genauigkeit Darstellungen…