Poetry1.5.1からGPU版のPytorchのインストールが簡単になりました結論 GPU版PytorchのようなPyPIに存在しないパッケージにおいて、Poetry1.5.1からインストールがより簡単になりました🎉 例えば自分の環境では下記の2行でインストールできます。 poetry source add torch_cu118 --priority=explicit https://download.pytorch.org/whl/cu118 poetry add torch torchvision torchaudio --source torch_cu118
Kubeflow Pipelines と Vertex Pipelines 上の PyTorch を使用したスケーラブルな ML ワークフロー | Google Cloud 公式ブログ
Kubeflow Pipelines と Vertex Pipelines 上の PyTorch を使用したスケーラブルな ML ワークフロー ※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめにMLOps は、ML システム開発と ML システム オペレーションの統合を目的とする ML エンジニアリングの文化と手法です。重要な MLOps デザイン パターンは、ML ワークフローを形式化する機能です。ML ワークフローの再現、追跡、分析、共有などが可能となります。 Pipelines フレームワークはこのパターンをサポートし、MLOps ストーリーのバックボーンとなります。このフレームワークにより、ML ワークフローのオーケストレーションによる ML システムの自動化、モニタリング、管理が簡単になります。 この
PyTorch の argsort を sort に置き換えて ONNX にエクスポートする
1. はじめに 素晴らしいPyTorchのモデルをONNXにエクスポートしようとすると下記のようなエラーに悩まされることがあります。torch.argsort を含むモデルです。ちなみに、PyTorch の公式エンジニアも、ONNXの公式エンジニアもまともに取り合ってくれていません。さらに、issueを解決したと考えられる回答の内容に全く中身がありません。困りますね。皆さん、青色の血が流れているのでしょうか。 Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 49, in <module> torch.onnx.export(pose_ssstereo, (x, x), f"coex_{H}x{W}.onnx", opset_version=11) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-pack
PyTorchで深層学習データセットを効率的に取り扱うために | | AI tech studio
AI Labの大田（@ciela）です。近頃はリサーチエンジニアとして研究成果を最大化するためのエンジニアリングに責任を持って日々活動しています。昨年もPyTorchに関する記事を書かせていただきましたが、今回もPyTorch、特にPyTorchでの学習データセットの取り扱いについてのお話になります。これまで部署内のプロダクトと関わる上でTensorFlowに浮気することも何度かありましたが、PyTorchに対する感覚を鈍らせたくはなく、今後もPyTorch関連の話題には頑張ってキャッチアップしていく所存です。 深層学習データセット取扱の課題 昨今の深層学習に用いられるデータセット内のデータ数は一般的に大規模です。実際に学習する上ではデータセットをシャッフルしつつ繰り返しロードし、場合によっては適切な前処理やData Augmentationだってしなくてはなりません。それらの処理を並列化
Pytorch-lightning+Hydra+wandbで作るNN実験レポジトリ - Higu`s diary
Kaggle Advent Calender2020の 11日目の記事です。 昨日はhmdhmdさんのこちらの記事です! 2020年、最もお世話になった解法を紹介します - Qiita 明日はarutema47さんの記事です! (後ほどリンクはります) 本記事では、深層学習プロジェクトで使用すると便利なライブラリ、 Pytorch-lightningとHydraとwandb(Weights&Biases)について紹介したいと思います。 対象読者 Pytorchのボイラープレートコードを減らせないか考えている 下記ライブラリについては聞いたことあるけど、試すのは億劫でやってない 書いてあること 各ライブラリの役割と簡単な使い方 各ライブラリを組み合わせて使う方法 各ライブラリのリファレンスのどこを読めばよいか、更に勉強するにはどうすればよいか また、上記3つのライブラリを使用したレポジトリを
Pytorch+Tensorflowのちゃんぽんコードのすゝめ（tfdsでpytorchをブーストさせる話） - Qiita
この記事は、 『Pytorchユーザーが実験速度で悩んでるときに、Tensorflowを部分的に使ってみるの割とアリでは説』 をちょっと検証してみたという内容になります とどのつまり(編集 2020/07/20) ちゃんぽんの方が純粋pytorchより速かったりもしますが、いやでもやっぱ普通はフレームワーク統一した方がいいですたぶん。(可読性、コードの再利用性的に) 背景(ちょっとポエムを…本題は『やったこと』からです) Pytorch v.s. Tensorflow 先日こんなツイートを見かけました(引用失礼します) TensorFlowが書きにくいというのはどういうことだろう．インターフェイスとして書きにくいというのであれば，それはないと思う，というかどのツールも正直大して変わらない．エラーの出処が深すぎて（あとデコレータでスタック改造していたりするので）デバッグできないというのは分か
PyTorchの関数本体ってどこで定義されてるの？逆伝搬は？~ATenの世界へのみちしるべ~ - Qiita
はじめに 本稿はPyTorch中級者以上向けのニッチな内容ですが，どうしても計算方法の定義が見たいという方にはおすすめです．内容は主に３つです． PythonからC++で書かれたATenライブラリへの橋渡し (conv2dを例に挙げ，)ATen内で順伝搬関数が扱われているかを見る 逆伝搬関数がいかに順伝搬関数と紐づいているかを見る 隠された実装 PyTorchの公式ドキュメントを見ながらプログラミングをし，時には[Source]ボタンを押してgithubの実装を確認したりしますよね．でも[Source]ボタンがないときありますよね？例えばtorch.nn.Conv2dには[Source]ボタンがありますが，torch.nn.functional.conv2dにはありません． ・・・なんで同じConv2dなのに実装が見れないの？ と思いつつ，PyTorchのgithubを確認してみます．to
Transformerのデータの流れを追ってみる - Qiita
全体図 画像中の「K」と「V」が逆になっております。申し訳ございません。 AttentionのMaskingの実装について Attentionのマスクの実装について悩んだので、Harvard NLPでのMaskの実装についてまとめておきます。 Transformerでは下の図のように3箇所のMulti-Head Attention(の中のScaled Dot-Product Attention)の中でMaskingが登場します。 EncoderでのSelf-Attention DecoderでのSelf-Attention DecoderでのSourceTarget-Attention Harvard NLPの実装では、1と3で使用するsrc_maskと2で使用するtgt_maskの2種類のマスクが用意されています。以下それぞれの説明です。 src_mask src_maskはEncode
日本語BERTモデルをPyTorch用に変換してfine-tuningする with torchtext & pytorch-lightning - radiology-nlp’s blog
TL;DR ①TensorFlow版訓練済みモデルをPyTorch用に変換した (→方法だけ読みたい方はこちら) ②①をスムーズに使うための torchtext.data.Dataset を設計した ③PyTorch-Lightningを使ってコードを短くした はじめに 日本語Wikipediaで事前学習されたBERTモデルとしては, 以下の2つが有名であり, 広く普及しています: SentencePieceベースのモデル (Yohei Kikuta さん提供) TensorFlow版 Juman++ベースのモデル (京大黒橋研提供) TensorFlow版 PyTorch版(Hugging Face transformers準拠) このうち, SentencePieceベースのものは現在TensorFlow版のみの提供となっており, PyTorch版は存在しません。 そのため, 私のよう
Transformers from scratch | peterbloem.nl
18 Aug 2019 code on github video lecture I will assume a basic understanding of neural networks and backpropagation. If you’d like to brush up, this lecture will give you the basics of neural networks and this one will explain how these principles are applied in modern deep learning systems. A working knowledge of Pytorch is required to understand the programming examples, but these can also be sa
ku_bert_japanese - LANGUAGE MEDIA PROCESSING LAB
BERT日本語Pretrainedモデル † 近年提案されたBERTが様々なタスクで精度向上を達成しています。BERTの公式サイトでは英語pretrainedモデルや多言語pretrainedモデルが公開されており、そのモデルを使って対象タスク(例: 評判分析)でfinetuningすることによってそのタスクを高精度に解くことができます。 多言語pretrainedモデルには日本語も含まれていますので日本語のタスクに多言語pretrainedモデルを利用することも可能ですが、基本単位がほぼ文字となっていることは適切ではないと考えます。そこで、入力テキストを形態素解析し、形態素をsubwordに分割したものを基本単位とし、日本語テキストのみ(Wikipediaを利用)でpretrainingしました。 2022年1月21日追記: このモデルは古くなっています。RoBERTa-base 日本語
ライトニングpytorch入門 - Qiita
pytorch自分で学ぼうとしたけど色々躓いたのでまとめました。具体的にはpytorch tutorialの一部をGW中に翻訳・若干改良しました。この通りになめて行けば短時間で基本的なことはできるようになると思います。躓いた人、自分で書きながら勉強したい人向けに各章末にまとめのコードのリンクがあるのでよしなにご活用ください。 pytorchの特徴 chainerに近い構文構造 defined by run： コードを走らせた際に順伝播に合わせて逆伝播のグラフが作成される 比較的自由に書いても怒られない(主観) 動的に構造が変化するネットワークを書きやすい バッチ処理前提(DataLoaderの概念) 実行速度が早い (cf deepPoseのpytorch実装) importモジュール群 import torch #基本モジュール from torch.autograd import Va
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GitHub - ashleve/lightning-hydra-template: PyTorch Lightning + Hydra. A very user-friendly template for ML experimentation. ⚡🔥⚡
【PyTorch】精度爆上げのオレオレベストプラクティスを10個まとめてみた！
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
GitHub - facebookresearch/fairseq: Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python.
Tensorコアを使った PyTorch の高速化について
GitHub - graykode/nlp-tutorial: Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers
Implementing Grad-CAM in PyTorch
GitHub - toodef/neural-pipeline: Neural networks training pipeline based on PyTorch