文章 2024-01-11 来自:开发者社区

人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface

简述ArcFace的原理人脸识别的步骤分为人脸目标检测->特征提取->特征对比在训练特征提取器的时候,我们要获得一个比较好的特征提取器,要求特征间分离得比较开,这样就不容易认错人了。所以我们特别需要一个好的损失函数来完成大类间距的任务。ArcFace其实就是从softmax loss衍生而来的,所以先要明白softmax loss是怎么一回事。softmax和softmax loss....

人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface
文章 2023-10-20 来自:开发者社区

进行链接预测代码示例使用Pytorch Geometric

import torch from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.datasets import Planetoid # 加载数据集 dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') data = d...

文章 2023-08-17 来自:开发者社区

【Transformer系列(5)】Transformer代码超详细解读(Pytorch)

前言 前面几篇我们一起读了transformer的论文,更进一步了解了它的模型架构,这一篇呢,我们就来看看它是如何代码实现的!(建议大家在读这一篇之前,先去看看上一篇模型结构讲解 这样可以理解更深刻噢!)transformer代码有很多版本,本文是参考B站这位大佬改进后的代码进行解读,因为我也是刚开始学习,能力有限,如有不详实之处,大家可移步至文末的传送门去看大佬解读的更多细节嗷~  ....

【Transformer系列(5)】Transformer代码超详细解读(Pytorch)
文章 2023-05-24 来自:开发者社区

改变几行代码,PyTorch炼丹速度狂飙、模型优化时间大减(2)

使用 Torch.Compile 静态图最近 PyTorch 2.0 公告显示,PyTorch 团队引入了新的 toch.compile 函数。该函数可以通过生成优化的静态图来加速 PyTorch 代码执行,而不是使用动态图运行 PyTorch 代码。由于 PyTorch 2.0 尚未正式发布,因而必须先要安装 torchtriton,并更新到 PyTorch 最新版本才能使用此功能。然后通过添....

改变几行代码,PyTorch炼丹速度狂飙、模型优化时间大减(2)
文章 2023-05-24 来自:开发者社区

改变几行代码,PyTorch炼丹速度狂飙、模型优化时间大减(1)

关于 PyTorch 炼丹,本文作者表示:「如果你有 8 个 GPU,整个训练过程只需要 2 分钟,实现 11.5 倍的性能加速。」如何提升 PyTorch「炼丹」速度?最近,知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示,他的方法在不影响模型准确率的情况下,仅仅通过改变几行代码,将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟,....

改变几行代码,PyTorch炼丹速度狂飙、模型优化时间大减(1)
文章 2023-05-02 来自:开发者社区

医学图像的深度学习的完整代码示例:使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割

本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用MONAI, PyTorch和用于数据可视化和计算的常见Python库,如NumPy, TorchIO和matplotlib。本文将主要设计以下几个方面:设置数据集和探索数据处理和准备数据集适当的模型训练创建一个训练循环评估模型并分析结果完整的代码会在本文最后提供。设置数据目录使用MONAI的第一步是设置MONAI_DATA_DIR....

医学图像的深度学习的完整代码示例:使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
文章 2022-11-30 来自:开发者社区

迁移学习篇之如何迁移经典CNN网络-附迁移学习Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet详细代码注释和方法-pytorch

鸽了好久的迁移学习篇学习终于打算更新,这次我们来学习一个机器学习中经典常用的简单快速提高网络指标的trick,迁移学习,迁移学习本身是机器学习中的一个trick,但是近些年在深度学习中应用广泛。之前我在学习迁移学习的时候想做到随便迁移任何一个网络但是我又看不太懂CNN的代码,然后就很懵,这篇博客的目的在于让大家只需要简单修改代码即可实现各种经典CNN网络的迁移。当然迁移学习是一门很大的学科,我们....

迁移学习篇之如何迁移经典CNN网络-附迁移学习Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet详细代码注释和方法-pytorch
问答 2022-11-07 来自:开发者社区

深度学习模型训练,复现论文代码,最后测试结果不如论文中好?与pytorch、cuda版本、设备有关吗

深度学习模型训练,复现论文代码,最后测试结果不如论文中好?与pytorch、cuda版本、设备有关吗?

文章 2022-08-23 来自:开发者社区

利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验(colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN)

Google Colab,全名Colaboratory,是由谷歌提供的免费的云平台,可以使用pytorch、keras、tensorflow等框架进行深度学习。其GPU为Tesla T4 GPU,有很强的算力,对于刚入门机器学习或深度学习的用户,这个平台是不二之选。打开colab,连接云端虚拟机1、进入谷歌云端硬盘,在更多中找到colaboratory在这里插入图片描述2、Colab界面下图所示....

利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验(colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN)
文章 2021-12-28 来自:开发者社区

有了这个工具,不执行代码就可以找PyTorch模型错误

几秒钟扫完代码,比训练一遍再找快多了。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的,因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题,从而保证软件的整体质量。相比于程序动态分析,静态分析具有不实际执行程序;执行速度快....

有了这个工具,不执行代码就可以找PyTorch模型错误

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