概要 CondidionalGANは条件付き敵対的生成ネットワークと呼ばれます 通常のGANでは生成されるデータはランダムとなっています。 手書き数字の例でいうと0が生成されるか1が生成されるかなどはランダムに決定され、数字を指定しての作成は難しいです。 そこで、潜在変数と本物画像、偽物画像のそれぞれに現在はなんのデータに関しての学習を行っているかを教えながら学習することで、生成したいデータを指定することができるようになります ラベリング 現在なんのデータに関しての学習を行っているかを教える方法は以下の通りです。 潜在変数 潜在変数にOne-Hotエンコーディングでラベリングしたベクトルを結合する 生成画像、本物画像 One-Hotベクトルを画像サイズに拡大したクラス数分のOne-Hot画像をチャンネル方向に結合する。 One-Hot画像は、すべての要素が1の画像が一枚で残りはすべての要素
[Rust] PyTorchで作成したONNXモデルをBurnで変換して使う [Deep Learning] | DevelopersIO
Introduction burnはRust用Deep Learningフレームワークです。 現在アクティブに開発が進められているようで、 今後が期待できるプロダクトです。 公開されているMNISTデモはこちら。 今回はこのburnを用いて、ONNX形式の既存モデルを burn用モデルに変換して使ってみます。 Burn? burnは2021年にリリースされた新しめの深層学習フレームワークです。 少し使ってみた感じだと、PyTorchに近い感じです。 burnの特徴は、以下のとおりです。 Tensor Tensor（テンソル）は、深層学習フレームワークを使う際の 基本的なデータ構造であり、 多次元の数値データを表現するために使用します。 burnでも例によってTensor構造体を使います。 このあたりも既存のフレームワークを使い慣れている人なら 馴染みやすいかと思います。 バックエンド bu
![[Rust] PyTorchで作成したONNXモデルをBurnで変換して使う [Deep Learning] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a6176445108ea5368b6aed884836e19c4693316c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F10%2Fa0bdc5b52bd85d81e329902ab0da5b3d.png)
PyTorch Profiler With TensorBoard — PyTorch Tutorials 2.4.0+cu121 documentation
Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Series Master PyTorch basics with our engaging YouTube tutorial series
GitHub - webdataset/webdataset: A high-performance Python-based I/O system for large (and small) deep learning problems, with strong support for PyTorch.
WebDataset format files are tar files, with two conventions: within each tar file, files that belong together and make up a training sample share the same basename when stripped of all filename extensions the shards of a tar file are numbered like something-000000.tar to something-012345.tar, usually specified using brace notation something-{000000..012345}.tar You can find a longer, more detailed
情報通信研究機構と東京大学は、自動並列化深層学習ミドルウェア「RaNNC」を開発し、オープンソースとして公開を開始した。「GitHub」にソースコードを公開しており、商用目的を含めて無償で利用できる。 情報通信研究機構（NICT）は2021年3月31日、東京大学と共同開発した自動並列化深層学習ミドルウェア「RaNNC（Rapid Neural Net Connector）」をオープンソースとして公開を開始した。ソフトウェア開発のプラットフォーム「GitHub」でソースコードを公開しており、商用目的を含めて無償で利用できる。 RaNNCは、深層学習ソフトウェア「PyTorch」用に記述した既存のニューラルネットワーク定義を入力すると、実行速度を最適化しながら、各GPUのメモリに収まるように自動的にニューラルネットワークを分割して、データ並列とモデル並列とのハイブリッドにより複数のGPUを用い
Ryeを用いたPyTorchおよびPyG環境構築
要約 Windows上のCUDA環境において、Ryeを用いてPyTorchおよびPyG (PyTorch Geometric) のライブラリをインストールすることができた。pyproject.tomlにソースを設定することが必要となる。 Ryeについて RyeはPythonのバージョン管理とライブラリ管理の両方を1つで行えるツール。Rustで内部実装されている。ここではインストール方法には触れない。インストール済みであるとして進める。 Rye CUDA環境の構築 以下が必要となる。 NVIDIAディスプレイドライバーのインストール NVIDIA CUDA Toolkit のインストール NVIDIA cuDNN のインストール この3つは組み合わせの相性があり、以下のページでサポートされている組み合わせが記載されている。 Support Matrix ここでは、最新のドライバーと CUDA
u++ on Twitter: "PyTorchでDeep Learningを学べる書籍のPDFが無料公開中。522ページ全15章の大作で、理論面だけでなく現実世界での実例やデプロイ・運用周りも幅広く扱っている📘 https://t.co/5XxtgRq2WN"
PyTorchでDeep Learningを学べる書籍のPDFが無料公開中。522ページ全15章の大作で、理論面だけでなく現実世界での実例やデプロイ・運用周りも幅広く扱っている📘 https://t.co/5XxtgRq2WN
ABCI上でpytorch distributed data parallelによるマルチノード学習 - Qiita
なんの記事? pytorchのDistributedDataParallelについての日本語記事があまりにもなかったため，素人がまとめました． 並列処理がわからない人による，わからない人のための，とりあえず使えればいいや的なDDPの解説です． 基本的にABCIでの実行を前提に書かれていますが，それ以外の環境の人たちにも参考になれば幸いです． はじめに おなじみの機械学習フレームワークであるpytorch．気軽にDataParallelで並列処理の学習もできます． ですがfacebookなどの一流の機械学習エンジニアたちはDistributedDataParallelなるものを使った実装がちらほらみられます． そこでpytorchの解説記事を読むわけですが，これがびっくりするほどわからない． というわけで，ABCI上でのDistributedDataParallel(以下DDP)の使い方を自
アップサンプリングなどで使われるConvTransposeについて，イマイチ理解できていなかったように思えるので可視化した． Convolutionといえば，conv_arithmeticのGIFが分かりやすいが，ConvTransposeに関しては，通常のConvolutionのように見え，strideやpaddingが通常のConv時とどう違うのか分かりにくいように感じたので，How PyTorch Transposed Convs1D Workを参考に書いてみた． 可視化 これがその図である．Convを逆順にたどるとConvTranposeになっているのがわかると思う． ConvTranpose時のpaddingがやや分かりにくいかもしれないが，どんだけはみ出して始めるか？（はみ出た分は後で捨てる），という考えで見ると分かりやすいかもしれない． 単純化のためバッチサイズ及びチャンネル
転移学習、スタイル変換、物体検知、セマンティックセグメンテーション、メトリックラーニング、perceptual loss、ゼロショット学習など学習済みモデルの中間層を使いたい場合がよくある。Pytorchで使える学習済みモデルの特徴マップと特徴ベクトルを抽出する方法についてまとめてみる。 特徴マップと特徴ベクトル pytorchで使える学習済みモデル AlexNet 特徴マップ 特徴ベクトル VGG 特徴マップ 特徴ベクトル ResNet, ResNext, WideResNet 特徴マップ 特徴ベクトル SqueezeNet 特徴マップ 特徴ベクトル DenseNet 特徴マップ 特徴ベクトル GoogLeNet 特徴マップ 特徴ベクトル ShuffleNet 特徴マップ 特徴ベクトル MobileNet 特徴マップ 特徴ベクトル MNASNet 特徴マップ 特徴ベクトル まとめていて気
Authors: Geeta Chauhan, PyTorch Partner Engineering Lead and Joe Spisak, PyTorch Product Lead at Facebook PyTorch has continued to evolve rapidly since the introduction of PyTorch 1.0, which brought an accelerated workflow from research to production. Looking at the momentum in research, as shown on paperswithcode.com/trends, we can see that the research community has embraced PyTorch as its tool
Preferred Networks（PFN）は、神戸大学と共同開発した深層学習用プロセッサ「MN-Core」について、深層学習のフレームワークとして広く用いられているPyTorchからシームレスにMN-Coreを利用するための専用コンパイラを開発した。深層学習における複数の実用的なワークロードの計算速度で、従来比6倍以上の高速化を実現したという。 Preferred Networks（PFN）は2021年6月14日、神戸大学と共同開発した深層学習用プロセッサ「MN-Core」について、深層学習のフレームワークとして広く用いられているPyTorchからシームレスにMN-Coreを利用するための専用コンパイラを開発したと発表した。深層学習における複数の実用的なワークロードの計算速度で、従来比6倍以上の高速化を実現したという。【訂正あり】 PFNの深層学習専用プロセッサとして開発されたMN-C
はじめに 現在、カフェのシステムでは、機械学習を用いて、カメラを用いて動画を撮影し、商品の前にいる人物の骨格や手を検出することで、どのユーザがどの商品を取り出したかを判定しています。 今までは、骨格検出モデルを用いてエッジデバイスで動画を推論処理（撮影した画像から映っている人物の骨格の座標を検出する処理）を実行する、という構成で処理をしていました。今後、エッジ側のデバイスの費用を下げたり、骨格検出以外の処理を増やすことを考えているため、エッジデバイスからクラウドに動画を送信し、クラウド側で様々な処理を実行する、という構成を検討しています。 前回までの記事で、エッジデバイスでの動画処理（エンコード・送信）と、クラウド側の処理（動画の取り出し）について記載しました。 撮影した動画をリアルタイムにエンコードする方法【GStreamer】 【Kinesis Video Streams】Python
えるエル on Twitter: "Googleの元研究者による、2012年〜2019/2020年までの、各年の絶対に抑えておくべきベスト機械学習アルゴリズムの論文、解説と、TensorFlow、PyTorchの各実装への案内をまとめた記事… https://t.co/Z6GDORwt3r"
Googleの元研究者による、2012年〜2019/2020年までの、各年の絶対に抑えておくべきベスト機械学習アルゴリズムの論文、解説と、TensorFlow、PyTorchの各実装への案内をまとめた記事… https://t.co/Z6GDORwt3r
ひさしぶりのエントリー。今年度になってから家庭環境がガラッと変わってなかなかプライベートの一人の時間が取れず時間が空いてしまいました。 今回はPyTorch関連のメモ的な記事になります。最近仕事で古いPyTorchで作られたプロダクトを最新のPyTorchにアップグレードする対応をしていたのですが、バージョン1.4からいきなり最新バージョンと1.9に上げたのでちょっと大変でした。ここでは1.9から入った新機能の一つを紹介したいと思います。地味ではありますが、意外と気になる人が多そうな機能を調べてみました。 * PyTorch 1.9 Release, including torch.linalg and Mobile Interpreter | PyTorch Inference Mode Inference Mode API allows significant speed-up for
はじめに kaggle等でMLPの実装を探すと，kerasのSequentialにDense層やDropout層をaddしまくるような実装をよく見かけます． torch.nn.Moduleを用いた実装では，Linearと活性化関数を2,3個繰り返す実装が多いように思います． これらはMLPの概念に忠実な実装です． しかしMLPの中間層の数を簡単に自由に変更できれば，より柔軟な実装ができるかもしれません． ここで紹介するアイデアはシンプルで誰でも思いつきそうなものですが，レイヤ数が固定の実装ばかり見ていると考え方が固くなってしまい，筆者にとっては新鮮なものであったので記事にしました． Keras (Sequential) 中間層のサイズを指定して，for文でn_layer-2個のDense層とDropout層を追加すれば，可変個数の層を追加できる． from keras.models imp
GitHub - zassou65535/VITS: VITSによるテキスト読み上げ器&ボイスチェンジャー
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Optimize PyTorch Performance for Speed and Memory Efficiency (2022)
Tuning deep learning pipelines is like finding the right gear combination (Image by Tim Mossholder on Unsplash)Why should you read this post?The training/inference processes of deep learning models are involved lots of steps. The faster each experiment iteration is, the more we can optimize the whole model prediction performance given limited time and resources. I collected and organized several P
This post uses pytorch-lightning v0.6.0 (PyTorch v1.3.1)and optuna v1.1.0. PyTorch Lightning + Optuna!Optuna is a hyperparameter optimization framework applicable to machine learning frameworks and black-box optimization solvers. PyTorch Lightning provides a lightweight PyTorch wrapper for better scaling with less code. Combining the two of them allows for automatic tuning of hyperparameters to fi
Orchestrating PyTorch ML Workflows on Vertex AI Pipelines | Google Cloud Blog
Rajesh ThallamSolutions Architect, Generative AI Solutions Previously in the PyTorch on Google Cloud series, we trained, tuned and deployed a PyTorch text classification model using Training and Prediction services on Vertex AI. In this post, we will show how to automate and monitor a PyTorch based ML workflow by orchestrating the pipeline in a serverless manner using Vertex AI Pipelines. Let’s ge
GitHub - davda54/sam: SAM: Sharpness-Aware Minimization (PyTorch)
~ in Pytorch ~ SAM simultaneously minimizes loss value and loss sharpness. In particular, it seeks parameters that lie in neighborhoods having uniformly low loss. SAM improves model generalization and yields SoTA performance for several datasets. Additionally, it provides robustness to label noise on par with that provided by SoTA procedures that specifically target learning with noisy labels. Thi
GitHub - facebookresearch/mae: PyTorch implementation of MAE https//arxiv.org/abs/2111.06377
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Reengineering Facebook AI’s deep learning platforms for interoperability
Reengineering Facebook AI’s deep learning platforms for interoperability AI is used at Facebook today in scores of different ways, from providing intelligent shopping recommendations to detecting harmful content to translating text to generating automated captions. We’ve built several deep learning platforms so we can iterate quickly on new modeling ideas and then seamlessly deploy them at scale.
はじめに PyTorch で Dataset を使用するときのクロスバリデーション（交差検証）のやり方を説明します。 Subsetを使用した分割 torch.utils.data.dataset.Subsetを使用するとインデックスを指定してDatasetを分割することが出来ます。これとscikit-learnのsklearn.model_selectionを組み合わせます。 train_test_split sklearn.model_selection.train_test_splitを使用してインデックスをtrain_indexとvalid_indexに分割し、Subsetを使用してDatasetを分割します。 class DummyDataset(Dataset): def __init__(self): pass def __len__(self): return 100 def
Welcome to the Tonic RL library! Please take a look at the paper for details and results. The main design principles are: Modularity: Building blocks for creating RL agents, such as models, replays, or exploration strategies, are implemented as configurable modules. Readability: Agents are written in a simple way with an identical API and logs are nicely displayed on the terminal with a progress b
※この投稿は米国時間 2021 年 2 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 長年、私は機械学習モデルを構築するために多くのフレームワークを使用してきましたが、PyTorch を試したのはつい最近です。導入チュートリアルの Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz（PyTorch を使用したディープ ラーニング: 60 分）を見た結果、使い方を理解し始めました。ノートブックや事前構成された VM イメージなどの PyTorch サポートが Google Cloud に組み込まれているため、簡単に始めることができました。 しかし、1 つ難点がありました。その素晴らしい柔軟性により、さまざまな作業に対して採りうるアプローチが非常に多くなってしまうことです。どのようにトレーニングとテストのデータを読み込む
GitHub - lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch
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by Suraj Subramanian, Mark Saroufim, Jerry Zhang Quantization is a cheap and easy way to make your DNN run faster and with lower memory requirements. PyTorch offers a few different approaches to quantize your model. In this blog post, we’ll lay a (quick) foundation of quantization in deep learning, and then take a look at how each technique looks like in practice. Finally we’ll end with recommenda
Accelerate your models to production with Google Cloud and PyTorch
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. We believe in the power of choice for Machine Learning development, and continue to invest resources to make it easy for ML practitioners to train, deploy, and orchestrate models from a single unified data and AI cloud platform. We’re excited to announce our role as a founding member of the
Introducing TorchRec, a library for modern production recommendation systems
by Meta AI - Donny Greenberg, Colin Taylor, Dmytro Ivchenko, Xing Liu, Anirudh Sudarshan We are excited to announce TorchRec, a PyTorch domain library for Recommendation Systems. This new library provides common sparsity and parallelism primitives, enabling researchers to build state-of-the-art personalization models and deploy them in production. How did we get here? Recommendation Systems (RecSy
TorchDrug
A powerful and flexible machine learning platform for drug discovery TorchDrug is a machine learning platform designed for drug discovery, covering techniques from graph machine learning (graph neural networks, geometric deep learning & knowledge graphs), deep generative models to reinforcement learning. It provides a comprehensive and flexible interface to support rapid prototyping of drug discov
TorchDrift: drift detection for PyTorch — TorchDrift documentation
Authors¶ TorchDrift is a joint project of Orobix Srl, Bergamo, Italy and MathInf GmbH, Garching b. München, Germany. The TorchDrift Team: Thomas Viehmann, Luca Antiga, Daniele Cortinovis, Lisa Lozza Acknowledgements¶ We were inspired by Failing Loudly: An Empirical Study of Methods for Detecting Dataset Shift, NeurIPS 2019 https://github.com/steverab/failing-loudly Hendrycks & Dietterich: Benchmar
PyTorch 1.8 Release, including Compiler and Distributed Training updates, and New Mobile Tutorials
by Team PyTorch We are excited to announce the availability of PyTorch 1.8. This release is composed of more than 3,000 commits since 1.7. It includes major updates and new features for compilation, code optimization, frontend APIs for scientific computing, and AMD ROCm support through binaries that are available via pytorch.org. It also provides improved features for large-scale training for pipe
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KorniaはバックエンドにPyTorchを使用したコンピュータービジョンライブラリで、古典的なコンピュータービジョンの処理を微分可能にして昨今のディープラーニングモデルに統合するためのPython向けライブラリ。 Korniaは、PyTorch用の微分可能なコンピュータービジョンライブラリです。 Korniaは、コンピュータービジョンの一般的な問題を解決するための一連のルーチンと、微分可能なモジュールで構成されています。このパッケージのコアではメインのバックエンドとしてPyTorchを使用して効率性を高め、複雑な関数の勾配の定義・計算にReverse-Modeの自動微分を利用しています。 概要 このライブラリは既存のパッケージからインスピレーションを得ており、モデルの訓練時にニューラルネットワーク内に挿入できるオペレーター(画像変換、エピポーラ幾何学、深度推定、テンソル上で直接動作するフ
GitHub - Hzzone/pytorch-openpose: pytorch implementation of openpose including Hand and Body Pose Estimation.
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GitHub - microsoft/torchgeo: TorchGeo: datasets, samplers, transforms, and pre-trained models for geospatial data
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GitHub - NVIDIA-Merlin/dataloader: The merlin dataloader lets you rapidly load tabular data for training deep leaning models with TensorFlow, PyTorch or JAX
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GitHub - daisukelab/sound-clf-pytorch: Sound classifier tutorials/examples in PyTorch
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ConditionalGAN（Pytorch） - Qiita
自動並列化深層学習ミドルウェアを開発、オープンソースとして公開
torch.nn.ConvTransposeの可視化 - The jonki
Pytorchで全学習済みモデルの特徴マップと特徴ベクトルの抽出 - Pythonいぬ
MLflow and PyTorch — Where Cutting Edge AI meets MLOps
PFNが独自深層学習用プロセッサの専用コンパイラを開発、6倍以上の高速化を実現
機械学習のモデルを変換する（PyTorchからTensorFlow Lite） | DevelopersIO
PyTorchの新しい推論モードについて – Rest Term
深さ可変のMLPを見つけて目から鱗だった話 - Qiita
Using Optuna to Optimize PyTorch Lightning Hyperparameters
PyTorchでクロスバリデーション（交差検証） - Qiita
GitHub - fabiopardo/tonic: Tonic RL library
PyTorch を使用して高速な開発を実現する方法 | Google Cloud 公式ブログ
Practical Quantization in PyTorch
https://www.aiprogrammers.net/entry/2020/04/13/014852
Kornia：微分可能なコンピュータービジョンライブラリ
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