1)整个模型保存到一个文件中,其中包含权重值,模型配置以及优化器的配置,这样,您就可以为模型设置检查点,并稍后从完全相同的状态进行训练,而无需访问原始代码 2)在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用,您可以在tensorflow.js中加载他们,然后在网络浏览器中训练和运行它们 3)keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
选自Medium 机器之心编译 参与:侯韵楚、李泽南 神经网络在图像处理中应用广泛,但经常面临难以调整参数的问题。最近,来自 Merantix 的 Ryan Henderson(博士毕业于康奈尔大学)等人发布了一个免费开源的卷积神经网络可视化工具,让我们可以方便地观察神经网络在图像中的焦点,为模型优化提供了帮助。 Github(运行环境-Python3.5 或以上):https://github.com/merantix/picasso arXiv-Picasso:https://arxiv.org/abs
Saver类添加ops来在检查点之间保存和恢复变量,它还提供了运行这些操作的方便方法。检查点是私有格式的二进制文件,它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许您在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。例如,您可以使用训练步骤编号为检查点文件名编号。为了避免磁盘被填满,保护程序自动管理检查点文件。例如,他们只能保存N个最近的文件,或者每N个小时的培训只能保存一个检查点。通过将一个值传递给可选的global_step参数以保存(),可以对检查点文件名进行编号:
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型,尤其是深度学习模型。在这篇博文中,我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型,从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单,但应该被视为一种参考。您了解手头的任务,因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域:从数据增强到选择超参数;涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
与传统的卷积神经网络不同,vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
几天前,我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型,能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类,以及了解该模型可能达到的精度。 在
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
作者:Stanislav Belyasov 翻译:陈之炎校对:赵茹萱 本文约4000字,建议阅读8分钟本文给出了高效使用内存的关键概念,它适用于多种艰巨的任务。 在训练模型过程中,细数那些完胜“CUDA 内存出错..”报错的提高内存效率技术。 提问:模型大小超过GPU 容量怎么办? 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。 预备知识:假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理,这对理解本文内容至关重要。文中使用PyTorch作为框架。 开始吧! 当试图使用大型模
选自Medium 作者:Priya Dwivedi 机器之心编译 参与:柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型,并用 TensorBoard 进行可视化。 GitHub 地址:https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模
您可以使用AutoBackbone类初始化一个模型作为骨干,并获取任何阶段的特征图。您可以定义out_indices来指示您想要从哪些层获取特征图。如果您知道层的名称,也可以使用out_features。您可以互换使用它们。如果同时使用out_indices和out_features,请确保它们是一致的。不传递任何特征图参数将使骨干产生最后一层的特征图。为了可视化各个阶段的外观,让我们以 Swin 模型为例。每个阶段负责特征提取,输出特征图。
PT-BERT 项目地址:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
由于大型神经网络的训练往往耗费很长的时间,可能会因为机器损坏、断电或系统崩溃等各种因素无法一次性完成模型训练而导致前面所有的训练功亏一篑。本次来介绍一种检查点机制,在训练过程中保存更新的权值到检查点文件,而再次训练时恢复检查点文件中的权值数据,继续训练模型。这样能有效的防止上述情况的发生。 首先用ipython notebook打开上一次的代码,并找到get_sart函数,在with tf.Session() as sess:后面插入一行:saver = tf.train.Saver()新建一个saver对
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型,以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
LLM的问题就是权重参数太大,无法在我们本地消费级GPU上进行调试,所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗,节省大量时间的方法:梯度检查点,LoRA和量化。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
随着 2012 年深度神经网络在 ImageNetchallenge 比赛上以 AlexNet 模型获胜,深度神经网络开创了空前的高潮。AI 工程师已经将深度学习技术应用到越来越多的问题域,包括预训练的深度美国有线电视新闻网模型。还有什么比创造艺术更富有创造力呢?
随着深度学习的飞速发展,模型越来越臃肿先进,运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上,毕竟,你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种,例如,分布式训练和混合精度训练。
来源:Deephub Imba 本文约3200字,建议阅读7分钟 本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者,我们经常会遇到这样的情况,想要训练一个比较大的模型,而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时,这个问题经常会出现。在这样的环境中,我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。
这里是Hamid,我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论,讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先,为什么需要分布式推理呢?简单来说,大部分这些模型无法适应单个GPU。
生成三个文件,分别是checkpoint,.ckpt.data-00000-of-00001,.ckpt.index
纵观机器学习领域,主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例如,Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道,但仅用于ML。
AI 研习社消息,近日,OpenAI 在 GitHub 上开源最新工具包 gradient-checkpointing,该工具包通过设置梯度检查点(gradient-checkpointing)来节省内存资源。据悉,对于普通的前馈模型,可以在计算时间只增加 20% 的情况下,在 GPU 上训练比之前大十多倍的模型。雷锋网 AI 研习社将该开源信息编译整理如下: 通过梯度检查点(gradient-checkpointing)来节省内存资源 训练非常深的神经网络需要大量内存,利用 Tim Salimans
在代码中设置日志的作用是记录程序的运行状态、调试信息和重要事件,以便在开发和生产环境中更轻松地诊断问题和了解程序的行为。设置日志有以下作用:
Trainer 类提供了一个用于在 PyTorch 中进行完整特征训练的 API,并支持在多个 GPU/TPU 上进行分布式训练,支持NVIDIA GPUs的混合精度,AMD GPUs,以及 PyTorch 的torch.amp。Trainer 与 TrainingArguments 类相辅相成,后者提供了广泛的选项来自定义模型的训练方式。这两个类一起提供了一个完整的训练 API。
为上一篇介绍MiniGPT-4的文章,在ChatGPT兴起的当下,涌现了一大批围绕着ChatGPT建立的应用项目,通过文章的方式把这些进行一个分类梳理。顺便给关注AI的同学科普一下。
开源模型正展现着它们蓬勃的生命力,不仅数量激增,性能更是愈发优秀。图灵奖获得者 Yann LeCun 也发出了这样的感叹:「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。」
选自Github 机器之心编译 参与:Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架,在这篇文章中,我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
深度神经网络训练是一件复杂的事情,它体现为模型的时间复杂度和空间复杂度,分别对应着计算和内存;而训练时内存占用问题是漂浮在深度学习社区上空的一块乌云,如何拨云见日,最大降低神经网络训练的内存占用,是一个绕不开的课题。
OpenAI 的文本生成模型已经在大量文本上进行了预训练。为了有效地使用这些模型,我们在提示中包含了说明和有时几个示例。使用示例来展示如何执行任务通常被称为 "少样本学习"。
大家好,我是来自腾讯大数据团队的杨华(vinoyang),很高兴能够参加这次北京的 QCon,有机会跟大家分享一下腾讯实时流计算平台的演进与这个过程中我们的一些实践经验。
原文 | https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html
项目链接:https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注,有的人表示不敢相信,也有人哭晕在 Colab。
虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,这个工作流程有一些明显的局限性:在第1步,我们在RAM中加载一个完整版本的模型,并花一些时间随机初始化权重(这将在第3步被丢弃)。在第2步,我们在RAM中加载另一个完整版本的模型,并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型,这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM,所以总共需要48GB(其中一半用于在FP16中加载模型)。
谷歌的最强NLP模型BERT发布以来,一直非常受关注,上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。
来源:量子位本文约1700字,建议阅读8分钟做计算机视觉,离不开CNN。 可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的? 对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子,训练过程也都呈现得明明白白。比如随着epoch(迭代次数)的变化,训练过程中各层出现的实时变化。 为了能更清楚地展示网络细节,用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。 比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。 折叠卷积层的特征图输出。 对全
如今(2023年)大模型的参数量巨大,即使将batch_size设置为1并使用梯度累积的方式更新,也仍然会OOM。原因是通常在计算梯度时,我们需要将所有前向传播时的激活值保存下来,这消耗大量显存。还有另外一种延迟计算的思路,丢掉前向传播时的激活值,在计算梯度时需要哪部分的激活值就重新计算哪部分的激活值,这样做倒是解决了显存不足的问题,但加大了计算量同时也拖慢了训练。
作者介绍 朱亮 云和恩墨技术专家,6年专职oracle dba生涯先后服务于保险、金融、电信、百货等客户 Oracle TimesTen In-Memory Database(简称TimesTen或
简介:GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法,它比NSynth数据集上的标准WaveNet基线能获得更好的音频质量,并且合成音频的速度快数千倍。
对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
做计算机视觉,离不开CNN。可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的?
纵观机器学习领域,一个主要趋势是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目。例如,Cortex重新创造了部署serverless功能的体验,但使用了推理管道。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI/CD管道,但是是针对ML的。
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”(美国漫画)问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是,它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址:https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程,并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成: 通过创建一组标记训练
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
作为 2024 开年王炸,Sora 的出现树立了一个全新的追赶目标,每个文生视频的研究者都想在最短的时间内复现 Sora 的效果。
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