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
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
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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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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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
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
# 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
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
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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完全云端运行：免费使用谷歌GPU训练神经网络背景对，你没有听错，高大上的ＧＰＵ，现在不花钱也能用上了。这是Google的一项免费云端机器学习服务，全名Colaboratory。Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储...
原创
2022-03-02 09:31:23
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完全云端运行：免费使用谷歌GPU训练神经网络背景对，你没有听错，高大上的ＧＰＵ，现在不花钱也能用上了。这是Google的一项免费云端机器学习服务，全名Colaboratory。Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储...
原创
2021-06-12 22:39:41
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我在一台没有GPU支持同样芯
原创
2023-06-21 19:54:03
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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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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
为什么深度学习很慢？ 如果我们利用并行计算，怎样才能完美的利用大量的processor？ 为什么large batch size会引起精度降低？ 新优化器 参考： 快速神经网络的训练算法 --UC Berkeley博士尤洋 本片文章介绍的两种算法不仅可以优化并行计算，在普通硬件环境中运行也是有效的。算法是由UC Berkeley博士尤洋开发。在固定精度的情况下，新算法可以更快的达到要求，在固定训
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
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
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
本文介绍了为Arduino Uno微控制器板开发的人工神经网络。 这里描述的网络是前馈反向传播网络，可能是最常见的类型。 它被认为是有监督或无监督学习的良好通用网络。 该项目的代码以Arduino Sketch的形式提供。 它是即插即用的-您可以将其上传到Uno并运行它，并且有一部分配置信息可用于快速构建和训练自定义网络。 这里提供的文章概述了人工神经网络，Sketch的详细信息，并介绍了前馈网络
利用GPU和Caffe训练神经网络摘要：本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何
