PyTorch

Вопросы написания собственного программного кода (на любых языках)

Модератор: Olej

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

PyTorch

Непрочитанное сообщение Olej » 14 окт 2019, 00:39

PyTorch for Beginners: Basics
Vishwesh Shrimali
MAY 31, 2019
It’s a Python-based scientific computing package targeted at two sets of audiences:
1. A replacement for NumPy to use the power of GPUs
2. A deep learning research platform that provides maximum flexibility and speed
Собственно, это новая составная часть
Изображение
Why should I learn PyTorch?
In the previous section, we mentioned that PyTorch is the perfect choice for the first deep learning library you should learn. In this section, we will elaborate on why so.

There is no shortage of Deep Learning libraries: Keras, Tensorflow, Caffe, Theano (RIP) and many more. But what makes PyTorch different?
You can also convert model trained using PyTorch into formats like ONNX, which allow you to use these models in other DL frameworks such as MXNet, CNTK, Caffe2. You can also convert onnx models to Tensorflow.

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: PyTorch

Непрочитанное сообщение Olej » 14 окт 2019, 00:40

Код: Выделить всё

olej@ACER:~/2019_WORK/own.WORK/TensorFlow$ pip3 search PyTorch | grep -i ^pytorch
pytorch-dni (0.0.1)                                       - DNI, for Pytorch
pytorch-policy (0.1.1)                                    - Reinforcement Learning in Pytorch
pytorch-ext (0.8.1)                                       - Extension modules for Pytorch
pytorch-distbelief (0.1.0)                                - Distributed training for pytorch
pytorch-crf (0.7.2)                                       - Conditional random field in PyTorch
pytorch-nlp (0.4.1)                                       - Text utilities and datasets for PyTorch
pytorch-swats (0.1.0)                                     - PyTorch implementation of SWATS algorithm.
pytorch-ard (0.2.0)                                       - Make your PyTorch faster
pytorch-extras (0.1.3)                                    - A handful of extensions to the pytorch library.
pytorch-rl (0.0.1)                                        - Reinforcement Learning using PyTorch
pytorch-fft (0.15)                                        - A PyTorch wrapper for CUDA FFTs
pytorch-es (0.1.1)                                        - Evolutionary Strategies using PyTorch
pytorch-sconce (1.3.4)                                    - A library for training pytorch models
pytorch-sublstm (0.0.2)                                   - Differentiable Neural Computer, for Pytorch
pytorch-objdet (0.0.0)                                    - Object Detection using PyTorch
pytorch-revgrad (0.0.1)                                   - Gradient reversal layer for pytorch.
pytorch-land (0.1.2)                                      - pytorch-land for happy deep learning
pytorch-utils (0.5.5)                                     - Utilities for training and building models in pytorch
pytorch-models (0.2.8)                                    - A thin wrapper for scriptable PyTorch modules
pytorch-lightning (0.5.2.1)                               - The Keras for ML researchers using PyTorch
pytorch-gradcam (0.2.0)                                   - A Simple pytorch implementation of GradCAM, and GradCAM++
pytorch-sru (0.1.3)                                       - Simple Recurrent Unit (SRU) in PyTorch
pytorch-semseg (0.1.2)                                    - Semantic Segmentation Architectures implemented in PyTorch
pytorch-cns (0.3.1)                                       - Generalized Compressed Network Search with PyTorch
pytorch-monitor (0.15)                                    - Monitor pytorch modules with minimal code.
pytorch-msssim (0.1.3)                                    - Fast and differentiable MS-SSIM and SSIM for pytorch.
pytorch-zoo (1.2.1)                                       - A collection of useful modules and utilities for kaggle not available in Pytorch
pytorch-skipthoughts (0.4.4)                              - Multi-GPU Customizable Implementation of Skip-Thoughts in PyTorch
pytorch-ignite (0.2.1)                                    - A lightweight library to help with training neural networks in PyTorch.
pytorch-memlab (0.0.4)                                    - A lab to do simple and accurate memory experiments on pytorch
pytorch-argus (0.0.9)                                     - Easy high-level library for training neural networks in PyTorch.
pytorch-scorch (0.0.7)                                    - A set of scripts to make the Neural Network training with pytorch faster
pytorch-toolbelt (0.2.1)                                  - PyTorch extensions for fast R&D prototyping and Kaggle farming
pytorch-complex-tensor (0.0.134)                          - Pytorch complex tensor
pytorch-hrvvi-ext (1.4.14)                                - HrvvI's extension to PyTorch
pytorch-sphinx-theme (0.0.19)                             - PyTorch Sphinx Theme
pytorch-text-utils (0.1.7)                                - PyTorch Text Processing Utilities
pytorch-categorical (0.0.3)                               - Draw a large number of samples from a categorical distribution with large support on the GPU using Pytorch.
pytorch (1.0.2)                                           - 
pytorch-tree-lstm (0.1.3)                                 - A Tree-LSTM model package for PyTorch
pytorch-partial-crf (0.0.9)                               - "Partial/Fuzzy Conditional random field in PyTorch."
pytorch-ignite-nightly (20190901)                         - A lightweight library to help with training neural networks in PyTorch.
pytorch-pretrained-biggan (0.1.1)                         - PyTorch version of DeepMind's BigGAN model with pre-trained models
pytorch-wrapper (1.0.2)                                   - PyTorchWrapper is a library that provides a systematic and extensible way to build, train, evaluate, and tune deep learning models using PyTorch. It also provides several ready to use modules and functions for fast model development.
pytorch-pretrained-bert (0.6.2)                           - PyTorch version of Google AI BERT model with script to load Google pre-trained models
pytorch-spear (0.1.0)                                     - Library for benchmarking adversarial defence methods
pytorch-translate (0.0)                                   - Facebook Translation System
pytorch-transformers (1.2.0)                              - Repository of pre-trained NLP Transformer models: BERT & RoBERTa, GPT & GPT-2, Transformer-XL, XLNet and XLM
pytorch-lamb (1.0.0)                                      - 
pytorch-replay-narsil (0.0.1)                             - Make running, replaying experiments packaging models easier
pytorch-stateful-lstm (1.6.0)                             - None
pytorch-vgg-named (0.3)                                   - Named VGG feature extraction
pytorch-fast-elmo (0.6.12)                                - None
pytorch-stacked-hourglass (1.0.0a4)                       - 
pytorch-transformers-pvt-nightly (1.2.0.dev201909261000)  - Repository of pre-trained NLP Transformer models: BERT & RoBERTa, GPT & GPT-2, Transformer-XL, XLNet and XLM
pytorchtools (0.0.2)                                      - Pytorch Tools

Код: Выделить всё

olej@ACER:~/2019_WORK/own.WORK/TensorFlow$ pip3 search PyTorch | grep -i ^pytorch | wc -l
57

Аватара пользователя
Olej
Писатель
Сообщения: 14939
Зарегистрирован: 24 сен 2011, 14:22
Откуда: Харьков
Контактная информация:

Re: PyTorch

Непрочитанное сообщение Olej » 24 фев 2020, 03:42

Здесь Learn PyTorch - целый набор статей, от самого начала, по PyTorch, с обстоятельным описанием и программными кодами по применению и примерами.

И ещё, для начала - PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения
PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.
PyTorch является аналогом фреймворка Torch7 для языка Python. Разработка его началась в недрах Facebook ещё в 2012 году, всего на год позже появления самого Torch7, но открытым и доступным широкой публике PyTorch стал лишь в 2017 году. С этого момента фреймворк очень быстро набирает популярность и привлекает внимание всё большего числа исследователей.
Туториал по PyTorch: от установки до готовой нейронной сети
22 октября 2018
...
В туториале рассмотрены базовые принципы PyTorch, начиная c тензоров до функции автоматического дифференцирования (autograd) и заканчивая пошаговым руководством, как создать полностью соединенную нейронную сеть при помощи nn.Module.
PyTorch – Краткое руководство
April 1, 2019
...
PyTorch определяется как библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python. Он используется для приложений, таких как обработка естественного языка.
...
Из понятных примеров как использовать:

PyTorch RNN: Определяем язык по фамилии человека
В данном руководстве, мы построим Рекуррентную Нейронную Сеть (Recurrent Neural Network, далее — RNN) в PyTorch, которая будет классифицировать имена людей по их языкам. Предположим, что у читателя есть основы понимания PyTorch и машинного обучения в Python.

Ответить

Вернуться в «Программирование»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 2 гостя