FlashAttention 是一种具有 IO 感知，且兼具快速、内存高效的新型注意力算法。一种快速、内存高效的注意力算法来了，被命名为 FlashAttention。通过减少 GPU 内存读取 / 写入，FlashAttention 的运行速度比 PyTorch 标准注意力快 2-4 倍，所需内存减少 5-20 倍。这项研究由斯坦福大学、纽约州立大学布法罗分校的研究者共同完成。共同一作是两位斯坦
# PyTorch中的Batch Normalization (BN)层
在深度学习中，Batch Normalization (BN) 是一种重要的技术，用于加速神经网络的训练过程，并提高模型的稳定性和准确性。本文将介绍BN层的原理和在PyTorch中的使用方法，并提供相应的代码示例。
## Batch Normalization的原理
在深度神经网络中，数据分布的变化会使得网络层之间的输
原创
2023-07-22 04:26:51
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在深度学习领域，使用 Batch Normalization（批量归一化，简称BN）层已经成为一种提高训练速度和稳定性的常见技术。在本篇博文中，我将详细介绍如何在 PyTorch 中加入 BN 层，包括适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比等内容，让我们展开这旅程吧！
首先，让我们来看看在什么情况下使用 BN 层是最为合适的。具体场景包括：各种神经网络模型（如 CNN、RNN）以及需要加速收敛或
torch.flatten(input, start_dim, end_dim).举例：一个tensor 3*2* 2 start_dim=1 output 3*4start_dim=0 end_dim=1. 6*2如果没有后面两个参数直接变为一维的
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2023-06-06 09:56:06
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在训练CNN网络的时候，常常会使用dropout来使得模型具有更好的泛化性，并防止过拟合。而dropout的实质则是以一定概率使得输入网络的数据某些维度上变为0，这样可以使得模型训练更加有效。但是我们需要注意dropout层在训练和测试的时候，模型架构是不同的。为什么会产生这种差别呢？一、训练和测试的不同标准的网络连接如下图： 增加了dropout层的网络结构如下图： 此处的$
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2023-10-30 16:33:33
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# PyTorch中加入BN层的代码实现
在PyTorch中，Batch Normalization（BN）层可以有效地加速神经网络的训练过程，并提高模型的性能。本文将教你如何在PyTorch中实现BN层。
## 流程概览
为了加入BN层，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 定义模型 |
原创
2023-07-31 08:42:12
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如果你想先跑起来一个神经网络代码,那么请你先移步我的上一篇博客,是关于如何手动构建softmax神经网络的,那篇博客的代码是可以直接跑起来的.在构建整个神经网络的过程中我们不可避免地会碰到很多语言概念理解使用上的问题,ai工具碰上这类问题基本就寄了,所以我们将会从以下几个方面来补充说明,如何更加随心所欲地构建代码.ps:一点题外话我在前两个月因为一些感情和社交问题,学习基本处在停摆的一个状态,所以
pytorch初学者，想加载自己的数据，了解了一下数据类型、维度等信息，方便以后加载其他数据。1 torchvision.transforms实现数据预处理transforms.Totensor()操作必须要有，将数据转为张量格式。2 torch.utils.data.Dataset实现数据读取要使用自己的数据集，需要构建Dataset子类，定义子类为MyDataset，在MyDataset的in
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2023-05-26 14:52:46
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```markdown
在深度学习模型中，正则化是防止过拟合的重要手段之一。在PyTorch中，我们可以使用不同的正则化技术，如L1和L2正则化，来提高模型的泛化能力。本文将详尽介绍如何在PyTorch中实现正则化，并通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面全面展示这一主题。
## 版本对比
### 兼容性分析
随着PyTorch框架的不断更新，正则化的实现方式和
11. CNN Flatten Operation Visualized - Tensor Batch Processing For Deep Learning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中flatten特定的轴。由于我们的张量是成批的，所以经常需要这种选择性的flatten操作。其实flatten操作是一种特殊的reshape操作，即将所有
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2023-08-11 09:08:13
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pytorch中的BN层简介简介pytorch里BN层的具体实现过程momentum的定义冻结BN及其统计数据 简介BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数。model.train() or model.eval()在Pytorch
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2023-06-05 15:03:43
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：
How to deploy TensorFlow models to production using TF Serving 作者 | Thalles Silva 翻译 | 胡瑛皓 校对 | Pita 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： https:// me
Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2023-11-07 12:44:38
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深度学习模型一般由各种模型层组合而成。torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。例如：nn.Linear, nn.Flatten, nn.Dropout, nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU,nn.LSTMn
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2023-12-19 20:14:26
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目录mini-batch梯度下降随机梯度下降 在上一篇（拼拼凑凑的pytorch学习——神经网络训练）中我们说到过，pytorch中SGD优化器会使用全部传入的数据来计算梯度，所以如果传入了所有数据，那么就是相当于批量梯度下降，那么如果实现mini-batch梯度下降以及随机梯度下降呢？可以从数据供给的角度去考虑。这里仍旧使用上一篇中的例子mini-batch梯度下降mini-batch梯度下降
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2024-04-18 10:24:41
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从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络(recursive neural network)的深度学习模型考虑到了这种结构，
OSI 七层模型这是一个理想化的模型，给我们的网络划分了层次。我们可以将复杂的内容简单化，每一层都专人做专事[最底层]物理层：只关心如何传输数据，传输的是比特流数据链路层：主要关心的是将两个设备连接起来，用来连接数据网络层：网络层是寻址传输层：把数据传递给对方（怎么传，以及丢失后的重新传递）会话层：建立会话和管理会话表示层：怎么把数据进行描述、压缩等应用层：用户最终使用的接口（微信、QQ、网页等）
文章目录基于PyTorch的两层神经网络一、基于numpy的两层神经网络实现：二、基于PyTorch的两层神经网络实现：三、使用nn库实现两层神经网络四、自定义nn Modules实现两层神经网络总结 基于PyTorch的两层神经网络提示：在计算神经网络的层数时，只计算具有计算能力的层，而输入层只是将数据进行输入，无计算过程，所以层数：隐藏层层数+1个输出层。所以在此文中两层即一层隐藏层和一层输
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2024-02-19 02:16:02
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BN层存在的问题: BN层的模型效果取决于Batch_size大小，那么我的实验分别在batch_size=4和batch_size=8的情况下运行的，这些batch_size都无法让BN层真正起到作用，甚至负作用，我个人感觉4的效果比8好这就是个运气问题(下面一段我利用BN层原理对这个运气问题进行了分析)。那么同样为4的batch_size进行若干次实验，是否结果会出现很大的波动？关于这个实验我
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2024-02-21 11:48:41
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本次作业：Andrew Ng的CNN的搭建卷积神经网络模型以及应用（1&2）作业目录参考这位博主的整理：今天要实现的是识别手势姿势表达的数字我的Git传送门:https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/CNN/RecognizeGestureNum本来是接着day17用了numpy编了一个卷积层和池化层的前向传播，然后后向传
