深度学习是机器学习的一个分支。深度学习通过深层神经网络自行寻找特征来解决问题，不同于传统方法需要告诉算法找什么样的特征。为获取数据的本质特征深度神经网络需要处理大量信息，一般有两种处理方式：CPU和GPU先抛出三个问题：1. 为什么深度学习需要使用GPU？2. GPU的哪些性能指标最重要？3. 如何选购GPU？ CPU or GPU:CPU是基于延迟优化，更擅长快速获取少量的内存（5×3
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2023-11-14 19:45:53
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理解神经网络的基本组成部分，如张量、张量运算和梯度递减等目录2.1 安装PyTorch2.2 实现第一个神经网络准备数据创建数据加载数据2.3 划分神经网络的功能·模块2.4 张量、变量、Autograd、梯度和优化器等基本构造模块2.5 使用PyTorch加载数据2.1 安装PyTorch使用pip或者conda来安装，推荐使用Anaconda Python3发行版最新版本的安装：conda i
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2023-11-20 14:23:07
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前段时间，机器之心已经编译介绍了「PyTorch:Zero to GANs」系列的前三篇文章，参阅《PyTorch 进阶之路：一、二、三》，其中讲解了张量、梯度、线性回归、梯度下降和 logistic 回归等基础知识。本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。
选自Medium，作者：Aakash N S，机器之心编译，参与：Panda。在之
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2024-01-03 10:56:32
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PyTorch学习笔记（16）–在GPU上实现神经网络模型训练 本博文是PyTorch的学习笔记，第16次内容记录，主要介绍如何在GPU上实现神经网络模型训练。 目录PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练1.为什么要用GPU1.1GPU是什么1.2用GPU训练网络模型的好处2.如何用GPU训练神经网络模型2.1代码修改方法12.1代码修改方法23.学习小结 1.为什
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2023-11-24 22:51:08
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分16-神经网络与GPU加速训练的原理与应用，在深度学习领域，神经网络已经成为了一种流行的、表现优秀的技术。然而，随着神经网络的规模越来越大，训练神经网络所需的时间和计算资源也在快速增长。为加速训练过程，研究者们开始利用图形处理器（GPU）来进行并行计算。在本文中，我们将研究神经网络与GPU的关系，以及如何使用GPU加速神经网络训练。一、神经网
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2023-08-29 19:00:22
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# 如何在GPU上训练神经网络
## 简介
在本文中，我将向您展示如何在GPU上训练神经网络。GPU可以大大加快神经网络的训练速度，因此对于大型数据集和复杂模型来说非常重要。我将向您展示整个流程，并为每个步骤提供详细的代码示例和解释。
### 步骤概览
下表显示了在GPU上训练神经网络的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构
原创
2024-03-26 05:50:28
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在深度学习训练中，我们经常遇到 GPU 的内存太小的问题，如果我们的数据量比较大，别说大批量（large batch size）训练了，有时候甚至连一个训练样本都放不下。但是随机梯度下降（SGD）中，如果能使用更大的 Batch Size 训练，一般能得到更好的结果。所以问题来了：问题来了：当 GPU 的内存不够时，如何使用大批量（large batch size）样本来训练神经网络呢？这篇文章将
在拥有多卡的GPU服务器上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们可以使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。比如我们现在搭了一个目标检测的模型，以YOLOv4为例，下面代码参考Github上面的开源代码，换成其它网络也一样。YOLOv4网络模型import math
from collections import OrderedDict
import
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2023-11-12 22:48:01
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在matlab2019a中，有一个trainNetwork的函数，可以直接对一个自己构建的深度学习网络模型及数据集进行训练拟合，下面讲一下具体的网络构建语法、数据集输入以及网络超参数的设定等问题。 在官方的介绍文档里面，trainNetwork函数可以用来训练卷积神经网络，LSTM网络，BiLSTM网络，并用以分类或者回归类问题，您可以选择CPU或者GPU的方式进行训练，并行的训练方式要求勾选了m
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2023-08-20 18:28:35
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好不容易配好了tensorflow-gpu的环境，当然要试试使用gpu到底比用cpu快多少啦。在跑程序之前，我们先要知道程序所能调用的设备信息，在spyder中使用以下代码即可，当然其他编辑器也是可以的。from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())输入代码后，我自己的机子
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2023-09-20 06:57:44
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在 GPU 上运行 PyTorch 代码 - 神经网络编程指南在本集中，我们将学习如何使用GPU与PyTorch。我们将看到如何使用GPU的一般方法，我们将看到如何应用这些一般技术来训练我们的神经网络。使用GPU进行深度学习如果你还没有看过关于为什么深度学习和神经网络使用 GPU 的那一集，一定要把那一集和这一集一起回顾一下，以获得对这些概念的最佳理解。现在，我们将用一个PyTorch GPU的例
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2023-11-10 09:16:48
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训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。 问题界定 神经网络中的学习问题是以损失函数f的最小化界定的。这个函数一般由一个误差项和一个正则项组成。误差项评估神经网络如何拟合数据集
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2023-08-04 17:01:05
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神经网络的 debug 过程着实不容易，这里是一些有所帮助的 tips。基于神经网络的项目瓶颈通常并非对网络的实现。有时候，在编写了所有代码并尝试了一大堆超参数配置之后，网络就是无法正常工作。尤其是面对着数百万的参数, 任何一个小变动都有可能前功尽弃。在面对各种各样的问题后，有人总结了一些帮助调试神经网络的实用 tips，希望能够减少大家调试神经网络的成本。检查梯度问题有时梯度是引发问题的原因。下
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2023-10-07 19:03:38
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Demo 11 :卷积神经网络高级篇 本讲简介：在基础篇的基础上，接触经典的神经网络，并动手实现。本讲目的：掌握复现大部分论文中出现的，自己没有见过的神经网络的能力GoogleNet网络中的Inception Moudel 说明：卷积核超参数选择困难，自动找到卷积的最佳组合。1x1卷积核的作用：进行不同通道的信息融合。使用1x1卷积核虽然参数量增加了，但是能够显著的降低计算量(operations
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2023-12-01 08:41:45
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目录方法 1方法2方法3用GPU训练神经网络模型方法 1我 A 卡，-.-采用方法 1 实现GPU训练网络模型只需要将原来的 CPU 版本的代码进行小量修改即可，具体修改的位置包括下面3个地方：网络模型、数据（输入、标注）、损失函数。只需找到上述 3 个位置的代码加上.cuda() 操作即可实现将 CPU 版本的代码修改为 GPU 版本的代码，现以上一篇博文中完整的模型训练代码为例。# codin
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2023-08-08 10:18:55
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训练一个网络的三要素：结构、算法、权值网络模型一旦选定，三要素中结构和算法就确定了，接下来要对权值进行调整。 神经网络是将一组训练集（training set）送入网络，根据网络的实际输出与期望输出间的差别来调整权值。训练模型的步骤：选择样本集合的一个样本（Ai Bi） （数据 标签）送入网络，计算网络的实际输出Y(此时网络中的权重都是随机的)计算D=Bi -Y(预测值与实际值的差)根据误差D调
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2023-08-30 13:27:59
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文章目录1.获取训练设备2.定义类3.模型层4.模型参数 神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在以下部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图
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2024-02-22 15:28:56
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TensorFlow实现神经网络分类问题解决思路使用神经网络解决分类问题主要可以分为以下四个步骤： 1. 提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。 2. 定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。即前向传播算法。 3. 通过训练数据来调整神经网络中参数的取值，即训练神经网络。 4. 使用训练好的神经网络来预测未知的数据。前向传播算法的实现x为输入数据，w1为从输入层到隐藏
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2023-08-21 08:38:55
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1、常见参数net.trainParam.epochs 最大训练次数net.trainParam.goal 训练要求精度net.trainParam.lr 学习速率net.trainParam.show 显示训练迭代过程net.trainParam.time 最大训练时间 一
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2023-10-30 22:53:44
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在人工智能深度学习领域，我们经常使用梯度下降法来完成神经网络的训练任务，梯度下降算法是当前神经网络的应用最为广泛的算法之一，但是这个算法存在一些问题，就是在梯度下降的过程中存在一些波动的情况，从而导致神经网络的训练过于缓慢，而神经网络的训练需要反复迭代才能找到最佳模型，所以神经网络的快速训练，能够帮助我们快速找到最好的神经网络模型。如上图所示，最中心红点表示梯度最低点，也就是最终的目标点，而蓝色线
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2024-02-21 11:46:22
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