`timm` is a deep-learning library created by Ross Wightman and is a collection of SOTA computer vision models, layers, utilities, optimizers, schedulers, data-loaders, augmentations and also training/validating scripts with ability to reproduce ImageNet training results. pip install timm Or for an editable install, git clone https://github.com/rwightman/pytorch-image-models cd pytorch-image-models
TL;DR I’ve been working on a WebGPU optimized inference and autograd library called webgpu-torch with an API that matches PyTorch. The goal is to run neural networks in the browser at speeds comparable to a Linux workstation. Many kernels have been implemented and its design is easily extensible. It’s available on NPM now and works in both the browser and Node.js! Neural Networks in the Browser Ni
はじめに 最近は結晶構造や分子構造をグラフ構造で表現し、機械学習を行うことが流行っています。特に、DFT計算でのエネルギーなどの出力をグラフニューラルネットワーク（GNN）で学習する、ニューラルネットワークポテンシャル（NNP）が非常に注目されています。ハイスループット計算により大規模なDFTデータセットの作成が可能になりつつあり、学習を行う際には結晶構造をグラフ化するコストも考える必要があります。 そこでこの記事では簡便かつ高速にpytorchのDataLoaderグラフデータを取得する方法を考えます。 必要なライブラリ ase lmdb ocpmodels （グラフ化のために、AtomsToGraphのみ使用） torch torch-geometric 実装方法 以下の3通りを試してみます。 aseのデータベースから読み込み LMDBから読み込み cifファイルから読み込み ase
Python向けの、オープンソースの機械学習ライブラリPyTorchの最新版となる、「PyTorch 1.6」が7月28日（現地時間）にリリースされた。また、米MicrosoftのチームがWindows版のビルドとバイナリを維持するとともに、GitHubとPyTorch Windowsディスカッションフォーラムのコミュニティをサポートすることが、あわせて発表されている。 「PyTorch 1.6」では、数多くの新たなAPIの追加、パフォーマンス向上とプロファイリングのためのツールの搭載、分散データ並列（DDP）とリモートプロシージャコール（RPC）ベースの分散トレーニングに対する変更が含まれる。 おもな変更点としては、自動混合精度（AMP）トレーニングがネイティブでサポートされたほか、ネイティブTensorPipeサポートのテンソル対応ポイントツーポイント通信プリミティブへの追加、フロント
PyTorch Metric LearningによるDeep Metric Learningの実践 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。 前回は深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎知識とアルゴリズムの進化について紹介しましたが、この記事ではPyTorch Metric Learningという深層距離学習ライブラリを紹介したいと思います。 PyTorch Metric Learningについて Deep Metric Learningの実践：Triplet lossとArcFaceを比較 おわりに 参考資料 PyTorch Metric Learningについて PyTorch Metric Learningはオープンソースライブラリであり（MIT License）、訓練・評価パイプラインに必要なコンポーネント（下図）がモジュール別で実装されたため、柔軟に組み合わせを変えられることで手軽に色々試すことができます。 Miner： サンプル選択（M
Amazon Elastic Inference を使用して Amazon SageMaker で PyTorch モデルの ML 推論コストを削減する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Elastic Inference を使用して Amazon SageMaker で PyTorch モデルの ML 推論コストを削減する 本日、Amazon Elastic Inference を使用して、Amazon SageMaker と Amazon EC2 の両方で PyTorch モデルの推論を加速し、推論コストを削減できるようになったことを発表します。 PyTorch は、動的なコンピューティンググラフを使用する一般的なディープラーニングフレームワークです。これにより、命令的で慣用的な Python コードを使用してディープラーニングモデルを簡単に開発できます。推論は、トレーニングされたモデルを使用して予測を行うプロセスです。PyTorch などのフレームワークを使用するディープラーニングアプリケーションの場合、推
Python in Visual Studio Code – April 2021 Release - Python
We are pleased to announce that the April 2021 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python extension installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more about P
GitHub - open-mmlab/mmfashion: Open-source toolbox for visual fashion analysis based on PyTorch
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「PyTorch 2.0」には、PyTorch Transformer APIのより高性能な実装となるAccelerated PT2 Transformerが含まれ、以前はBetter Transformerと呼ばれていたfastpath推論アーキテクチャを拡張した、scaled dot product attention（SPDA）用のカスタムカーネルアーキテクチャを使用したトレーニングと推論がサポートされている。 さらにメインAPIとして、モデルをラップしてコンパイル済みのモデルを返すtorch.compile（ベータ版）が実装された。torch.compileは、Pythonフレーム評価フックを使用してPyTorchプログラムを安全にキャプチャするTorchDynamo、PyTorchのautogradエンジンを事前の後方トレースを生成するためのトレースautodiffとしてオーバー
Redirect
米MicrosoftのWindows AIチームは、機械学習モデルをトレーニングするためのPyTorchのバックエンドとして使えるようにすべく、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）のサポートを提供する、PyTorch-DirectMLパッケージのプレビューリリース提供を、10月21日（現地時間）に開始した。 今回、発表されたプレビューリリースは、WindowsおよびWindows Subsystem for Linux（WSL）上のDirectX12 GPUによって、PyTorchの高速機械学習トレーニングを実現するための、最初のステップとなる。 PyTorch-DirectMLパッケージでは、DirectML APIとPyTorch Tensorプリミティブを呼び出す「DML」デバイスを導入することで、DirectMLがPyTorchフレームワークと統合される。DirectMLオペ
BERT (Devlin, et al, 2018) is perhaps the most popular NLP approach to transfer learning. The implementation by Huggingface offers a lot of nice features and abstracts away details behind a beautiful API. PyTorch Lightning is a lightweight framework (really more like refactoring your PyTorch code) which allows anyone using PyTorch such as students, researchers and production teams, to scale deep l
マイクロソフト「Visual Studio Code」用のPython機能拡張2021年2月版リリース、TensorBoardとの統合が可能に 米マイクロソフト（Microsoft）は現地時間2月17日、2021年2月リリースの「Visual Studio Code（VS Code）」用Python機能拡張を提供開始したと発表。 今回のリリースでは、VS Codeと「TensorBoard」を統合した。TensorBoardは「PyTorch」と「TensorFlow」の開発者がデータセットとモデルトレーニングを可視化するのに役立つとうたうデータサイエンスコンパニオンダッシュボードだ。VS Codeに直接統合したTensorBoardを使用すると、モデルの予測を確認したり、モデルのアーキテクチャを表示したり、コードのプロファイルを作成してどこがもっとも遅いかを調べたりできる。 また、「Py
Accelerating Generative AI with PyTorch: Segment Anything, Fast
by Team PyTorch This post is the first part of a multi-series blog focused on how to accelerate generative AI models with pure, native PyTorch. We are excited to share a breadth of newly released PyTorch performance features alongside practical examples of how these features can be combined to see how far we can push PyTorch native performance. As announced during the PyTorch Developer Conference
Kaggle Advent Calendar 3日目の記事です。 今回はKaggleなどのコンペで Metric Learning を試すときにとりあえず最初に実装するコードをまとめました。 UMAPを使ったembeddingの可視化とか faiss を使った検索とかはこの記事で扱ってないです。 1. Metric Learning って何？ 予測値じゃなくて特徴量間の距離に注目して学習する方法 同じクラス内ではなるべく近い距離になるように 違うクラス間ではなるべく遠い距離になるように もっと詳しくしたい人は Qiita 内でもいい記事たくさんあるのでどうぞ。 モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace #DeepLearning - Qiita Softmax関数をベースにした Deep Metri
pytorch 2.0 になって ROCm 対応がそれなりにきちんとサポートされたようです. ROCm PyTorch のビルドにチャレンジしてから 1 年が経ちました(2019 年 7 月 27 日) (2019 年 9 月 24 日追記) 2018 年の使い物にならないレヴェルから, 5 年ほど経ち, やっと基本的には使えるようになってきた感じでしょうか... 動作確認します! 環境 RX6800(RDNA2) Radeon VII(Vega20) も OK だった! Ubuntu 20.04 HWE kernel(5.15.x) ROCm 5.3.4 ROCm 関連は からたどれる document 参考に一式入れておきます. 既存 ROCm がインストールされている場合は, amdgpu-uninstall で一度パッケージ一式削除しておく必要があります. そうしないと上書きインス
Introducing PyTorch3D: An open-source library for 3D deep learning
Introducing PyTorch3D: An open-source library for 3D deep learning 3D understanding plays an important role in advancing the ability of AI systems to better understand and operate in the real world — including navigating physical space in robotics, improving virtual reality experiences, and even recognizing occluded objects in 2D content. But research in 3D deep learning has been limited because o
GitHub - yukinaga/lecture_pytorch: YouTubeのライブ講義「【Live!人工知能 】PyTorchで実装するディープラーニング」、およびUdemyコース「PyTorchで実装するディープラーニング」で使用する教材です。
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When training machine learning models, and deep networks in particular, we typically use gradient-based methods. But if we require the weights to satisfy some constraints, things quickly get more complicated. Some of the most popular strategies for handling constraints, while seemingly very different at first sight, are deeply connected. In this post, we will explore these connections and demonstr
●機械学習・ディープラーニングの実装スキル ●その他、ITスキル を、 自己学習して身につける方法について、 私自身の経験と、現在の最新の情報から紹介します。 2021年2月25日 理系ナビ DLエンジニアトレーニングプログラムRead less
Classy Vision · An end-to-end framework for image and video classification
Launch large distributed training jobs with minimal effort. No need for proprietary infrastructure.
dlshogiのPyTorch Lightning対応 - TadaoYamaokaの開発日記
dlshogiの学習は、PyTorchを使用して、モデルの訓練処理を独自に実装していた。 マルチGPUによる分散学習に対応させようと考えているが、独自に実装するより、PyTorch lightningに対応させた方が実装が楽になるため、dlshogiをPyTorch Lightningに対応させたいと考えている。 まずは、訓練の基本部分の実装を行った。 PyTorch Lightning CLI ボイラープレートをできるだけ削除するため、PyTorch Lightning CLIを使用して実装する。 PyTorch Lightning CLIを使用すると、コマンド引数のパース処理など含めて自動で行ってくれる。 起動部分の処理は以下のように記述するだけでよい。 def main(): LightningCLI(Model, DataModule) if __name__ == "__main
Introducing Hidet: A Deep Learning Compiler for Efficient Model Serving
Join us in Silicon Valley September 18-19 at the 2024 PyTorch Conference. Learn more. 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
AITemplate: Unified inference engine on GPUs from NVIDIA and AMD
Faster, more flexible inference on GPUs using AITemplate, a revolutionary new inference engine GPUs play an important role in the delivery of the compute needed for deploying AI models, especially for large-scale pretrained models in computer vision, natural language processing, and multimodal learning. Currently, AI practitioners have very limited flexibility when choosing a high-performance GPU
OpenVINOで各フレームワーク（ONNX、TensorFlow、TFLite、PaddlePaddle）の重みを読み込んで推論
ただし、PyTorchさん、あなたはダメです。直接読み込めません👻 今回のサンプルは、Google Colaboratory上でお試しします。 いつの間にか、Colaboratory上でのOpenVINOインストール・実行も簡単になってて、助かります。 個人的には、PaddlePaddleの重みを直接読み込めるのが良い感じです。 ノートブックは以下のリポジトリで公開しています。 試してみたい方は「Open in Colab」からノートブックを開いて、上から順に実行していってください。 以降は処理の簡単な説明です。 パッケージインストール OpenVINOのインストールです。 今回のサンプルを動かすだけであれば、pipインストール1行で済みます。
はじめに PyTorchのCUDAプログラミングに絞って並列処理を見てみる。なお、CPU側の並列処理は別資料に記載済みである。ここでは、 C++の拡張仕様であるCUDAの基礎知識 カーネルレベルの並列処理 add関数の実装 im2col関数の実装 ストリームレベルの並列処理 DistributedDataParallelの呼び出し処理の実装 について説明する。 おことわり PyTorchでは、ATen配下で演算処理を行っている。しかし、その前身であるTorchの資産を引き継いでいるため、THC(TorcH Cuda)のTensorからATen/nativeに書き換え中である。古いTHCTensor部分は参考資料として引用しておくが、言及はしない。また、この書き換え作業は1年以上継続中でありゆっくりと進んでいる。あと一年以上はかかるのではと思う。 BLAS(行列演算)やcudnn(深層学習演
Introducing PyTorch-DirectML: Train your machine learning models on any GPU - Windows AI Platform
The Windows AI team is excited to announce the first preview of DirectML as a backend to PyTorch for training ML models! This release is our first step towards unlocking accelerated machine learning training for PyTorch on any DirectX12 GPU on Windows and the Windows Subsystem for Linux (WSL). In order for you to take advantage of DirectML within PyTorch, today we are releasing a preview PyTorch-D
Writing a better code with pytorch and einops Rewriting building blocks of deep learning Now let's get to examples from real world. These code fragments taken from official tutorials and popular repositories. Learn how to improve code and how einops can help you. Left: as it was, Right: improved version # start from importing some stuff import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional
【PyTorch】torchvision.transformsを使って、学習時のデータ拡張(Data Augmentation)を行う
PyTorchにおける学習時のデータ拡張の方法について見ていきます。 データ拡張を行うためのtorchvision.transformsについて説明した後に、学習時のコードのどこに追加すればデータ拡張が行われるのか説明します。
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
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
[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)
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
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
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
Making Deep Learning Go Brrrr From First Principles So, you want to improve the performance of your deep learning model. How might you approach such a task? Often, folk fall back to a grab-bag of tricks that might've worked before or saw on a tweet. "Use in-place operations! Set gradients to None! Install PyTorch 1.10.0 but not 1.10.1!" It's understandable why users often take such an ad-hoc appro
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
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
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Pytorch Image Models (timm) | timmdocs
How I Re-implemented PyTorch for WebGPU
結晶・分子グラフの効率的なDataLoader実装を考える - Qiita
Python向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.6」がリリース
Python向けオープンソース機械学習ライブラリ「PyTorch 2.0」が正式リリース
Microsoft、WindowsとWSL上のGPUによる高速機械学習トレーニングを可能にするパッケージをプレビュー
Lit BERT: NLP Transfer Learning In 3 Steps
マイクロソフト「Visual Studio Code」用のPython機能拡張2021年2月版リリース、TensorBoardとの統合が可能に | Ledge.ai
最近のMetric Learningの始め方（コンペを見据えて） - Qiita
pytorch2 + ROCm で RWKV(LLM Chatbot) と Wisper 動作確認メモ
Optimizing with constraints: reparametrization and geometry.
https://tigress-web.princeton.edu/~jdh4/PyTorchPerformanceTuningGuide_GTC2021.pdf
機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法（と私の場合）
(ソースコードメモ)PyTorchでのCUDA側並列処理 - Qiita
Writing better code with pytorch and einops
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
Making Deep Learning go Brrrr From First Principles
MLflow and PyTorch — Where Cutting Edge AI meets MLOps
michisugara.jp
www.jrnystyles-lounge.com
trilltrill.jp
rocketnews24.com
dic.pixiv.net
anond.hatelabo.jp