PyTorchの気になるところ(GW第1弾) - Qiita
はじめに GW今年はどこへも行けないのですね、、、。せっかくなので記事を書いていきたいと思います(毎日１記事目標に)。PyTorchを普段触っているのですが、細かいところをなんとなくで今まで過ごしてきたので、今回しっかりまとめていきたいと思います。自分の備忘録になっていますが、少しでも参考になればと思います。 この記事の対象者 .copy(), .detach(), .bachward()がよくわかっていない方 nn.Conv2dのweightやbiasの取得ってどうやんの？ model.eval()って結局何してる？って方 torch.no_grad(), torch.set_grad_enabled()の区別がわからない方 F.relu, nn.ReLUの違いなんやねんって方 コアなネタが多いですが、よかったら参考にしてみてください。 この記事の内容 1. Tensorの操作テクニック
pytorch でハマりやすいポイント - ryuiso2のブログ
title pytorch (pytorch=1.1.0) 基本的にはレファレンスを参照するが、躓きやすいところを中心にメモを残す。 GPUの使用 ソースコード中に明示的にGPU用変数に設定する必要がある。 モデル、変数、計算に関わるものすべてを .to(device) しなければならない。 device = 'cuda' CNN().to(device) # 以下のように書くと便利 import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 正しくGPUが使用できているかの確認は nvidia-smi -l でGPUの使用率を確認する。 Parameter の作成 Parameter とは、学習によって調整する学習パラメータのことである。 括弧 () の順番が大切で[dim1, di
Fine-tuning a PyTorch BERT model and deploying it with Amazon Elastic Inference on Amazon SageMaker | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Fine-tuning a PyTorch BERT model and deploying it with Amazon Elastic Inference on Amazon SageMaker November 2022: The solution described here is not the latest best practice. The new HuggingFace Deep Learning Container (DLC) is available in Amazon SageMaker (see Use Hugging Face with Amazon SageMaker). For customer training BERT models, the recommended pattern is to use
SageMakerでPyTorchのモデルを学習させる - sambaiz-net
AWSの機械学習サービスSageMakerでPyTorchのモデルを学習させる。 コード まず学習させるモデルとそれを呼び出すエントリーポイントになるコードを書く。全体のコードはGitHubにある。 実際の環境と同じSageMakerのコンテナをローカルで動かしてVSCodeのRemote Developmentで接続して開発すると入っていないパッケージは警告が出たりして良い。 VSCodeのRemote DevelopmentでSageMakerのコンテナ環境でモデルを開発する - sambaiz-net モデル 以前作ったMNISTのモデルを使う。 PyTorchでMNISTする - sambaiz-net $ cat model.py import torch from torch import nn, cuda import torch.nn.functional as F imp
PyTorchで日本語BERTと日本語DistilBERTの文章分類の精度比較をしてみた&BERTの精度向上テクニックの紹介 - Qiita
PyTorchで日本語BERTと日本語DistilBERTの文章分類の精度比較をしてみた&BERTの精度向上テクニックの紹介Python自然言語処理PyTorchbert はじめに 前回の記事でhuggingface/transformersを使って日本語BERTを使ってみましたが、huggingface/transformersを使えば、他の事前学習済のBERTモデルも簡単に扱えます。 使えるモデルの一覧のうち、日本語のものと思われるモデルは他にもDistilBERTとかALBERTとかがあるようです。どちらも軽量版BERTって位置づけですかね。 今回はhuggingfaceからも使えるバンダイナムコさんが提供しているDistilBERTを簡単に紹介しつつ、通常のBERTとの精度比較を行ってみました。最後にBERTで文章分類をする際の精度を向上させるテクニックの１つも紹介してみます。 D
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Fine-Tuning-BERT/Fine_Tuning_BERT_for_Spam_Classification.ipynb at master · prateekjoshi565/Fine-Tuning-BERT
GitHub - bentrevett/pytorch-sentiment-analysis: Tutorials on getting started with PyTorch and TorchText for sentiment analysis.