PyTorch中的Dorefa量化实现。

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简介：
Dorefa网的PyTorch实现。该代码的设计灵感来源于加速器网路，并对张量板进行了优化。实施要求Python版本大于3.5，PyTorch版本大于等于1.1.0，PyTorch Vision版本大于等于0.4.0，以及 NVIDIA DALI 版本大于等于 0.12（旨在提升训练速度）。通过从头开始训练量化模型，并利用W_位加速器，实现了对Cifar-10数据集的精度提升至94.71%，网络结构为18x32x32。此外，针对更小的网络结构，如18x4x4，也取得了94.36%和93.87%的精度。对于ImageNet数据集，同样采用从头开始训练量化模型的方法，在Top-1和Top-5准确率方面分别达到了69.80%和89.32%，使用网络结构18x32x32时表现为66.60%和87.15%。使用方法包括下载ImageNet数据集并将验证图像移动到包含标签的子文件夹中。具体而言，可以使用Python脚本 `cifar_train_eval.py` 来进行模型训练。

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客服

PyTorch_Quantization: Dorefa量化在PyTorch中的实现

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简介：PyTorch_Quantization 是一个基于 PyTorch 的库，实现了 Dorefa 量化技术，用于减少神经网络模型的计算复杂度和存储需求。 Dorefa网络的PyTorch实现基于特定代码，并要求使用Python 3.5及以上版本、torch 1.1.0或更高版本以及torchvision 0.4.0或以上版本，同时还需要安装future（用于TensorBoard）和nvidia-dali> = 0.12以加快处理速度。该实现展示了从头开始训练量化模型的Cifar-10准确率：对于网络18，当权重位数分别为32、4、1时，分别达到了94.71%、94.36%和93.87%的精度。同样地，在ImageNet数据集上从头开始训练量化模型后得到的结果如下所示。对于网络18，当权重位数为32和4时，前一准确率分别为69.80% 和 66.60%，前五名准确率为89.32% 和 87.15%。使用方法包括下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中。然后可以训练模型通过运行以下命令：python3 cifar_train_eval.py pyt

PyTorch-Quantization-Demo：用PyTorch实现简单网络量化的示例代码

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PyTorch-Quantization-Demo提供了一个使用PyTorch框架进行神经网络量化处理的基本实例。此项目旨在帮助开发者理解和应用模型量化技术，以减小深度学习模型的大小并提高其运行效率。这是一个使用PyTorch从头开始实现的简单网络量化演示（pytorch-quantization-demo）。该代码对应于我用中文撰写的一篇关于网络量化的文章。感兴趣的读者可以关注我的知乎专栏以及同名公众号：AI小男孩。

PyTorch-ENet: PyTorch中的ENet实现

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简介：PyTorch-ENet是在PyTorch框架下对ENet模型的高效实现，适用于实时语义分割任务，尤其针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。 PyTorch-ENet 是 ENet 的 PyTorch（v1.1.0）实现版本，移植自作者的 lua-torch 实现。此实现已在 CamVid 和 Cityscapes 数据集上进行了测试，并提供了在这些数据集中训练得到的预训练模型。以下是不同配置下的性能指标： - 输入分辨率为 480x360 的情况下：批量大小为 11，经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU（%）51.08%，在 GPU 内存占用量约为 3GiB 的条件下训练时间大约是 2 小时。 - 输入分辨率为 1024x512 的情况下：批量大小为 19，经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU（%）59.03%，在 GPU 内存占用量约为 4GiB 的条件下训练时间大约是 4 小时。 - 输入分辨率为未知的第三种情况：批量大小为 20，经过约 100 次迭代后可达到类似平均 IoU（%）的结果，但具体数值未给出。在以上所有情况下，“无效/未标记”的类别均被排除在外。提供的结果仅供参考；不同的实现、数据集和硬件配置可能会导致显著差异的性能表现。参考设备为 Nvidia GTX 1070 和 AMD Ryzen 5 3600（频率：3.6GHz）。

VAE-PyTorch: PyTorch中的VAE实现

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简介：VAE-PyTorch是基于PyTorch框架构建的变分自编码器（VAE）实现项目，适用于机器学习和深度学习研究者。该项目提供了一系列预定义模型与示例代码，帮助用户快速上手并深入理解VAE的工作原理及其在数据生成、特征学习等领域的应用价值。为了生成如MNIST手写字体这样的数据，我们需要找到真实的概率分布$ P(X) $。如果能够获取到该真实分布，则直接从$ P(X)$中抽样即可完成任务。然而，在实践中我们通常无法获得这一确切的概率分布，因此使用潜在变量（latent variable）来近似它。根据变分自编码器 (VAE) 的理论框架，我们可以将数据的真实概率分布表示为： $$ P(X) = \int P(x|z)P(z)\,dz $$ 这里的目标是通过对潜在变量$ z $进行采样，并利用条件概率$ P(x|z)$来生成样本$x$。为了训练模型并找到合适的潜在变量，我们需要定义后验分布$ P(z|x)$： $$ P(Z) = \int P(z|x)P(x)\,dx $$ 在VAE中，为了简化采样过程，我们对条件概率$ P(z|x)$施加了特定约束使其服从标准正态分布$ N(0,1)$。因此我们可以写出以下等式： $$ \int P(z|x)P(x)\,dx = \int N(0, 1) $$ 通过这种方式，VAE能够近似真实数据的分布，并生成类似的真实样本。

BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现

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简介：本项目为基于PyTorch框架实现的BERT模型白化技术，旨在优化预训练语言模型在特定任务上的表现，提升特征提取效率与准确性。 BERT增白是一种在文本语义搜索中有广泛应用的技术。该技术不仅提升了无监督语义矢量匹配的性能，还通过减少向量维度来降低内存使用，并提高如FAISS等矢量搜索引擎的检索效率。这种方法最早由苏建林在其博客中提出。重现实验结果所需准备如下： 1. 下载数据集： ``` $ cd data $ .download_datasets.sh $ cd .. ``` 2. 下载模型： ``` $ cd model $ .download_models.sh $ cd .. ``` 在完成下载后，`data`和`model`目录的结构如下： ``` ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR ```

PyTorch中的同步批处理规范化实现:Synchronized-BatchNorm-PyTorch

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Synchronized-BatchNorm-PyTorch是专为多GPU环境设计的同步批处理规范化库，能有效提升模型训练的一致性和稳定性。同步批处理规范化在PyTorch中的实现与内置的BatchNorm模块有所不同，在训练阶段会使用所有设备上的均值和标准差进行计算，而不是仅用单个设备的数据统计信息来归一化每个张量。这种做法虽然增加了通信开销但可以提高统计数据的准确性。当利用nn.DataParallel在多个GPU上运行网络时，PyTorch通常只依赖于单一设备的统计信息来进行批处理规范化操作，这加快了计算速度并且实现较为简单，但是可能会导致统计信息不够准确。与此相反，在同步版本中，所有训练样本的数据会被汇总以进行更为精确的统计数据收集。对于仅使用单个GPU或CPU的情况时，此模块的行为与标准PyTorch中的BatchNorm完全一致。值得注意的是，这个模块目前还处于研究阶段，并且可能具有某些局限性和设计上的问题。

PyTorch中的批量归一化整合

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简介：本文探讨了在深度学习框架PyTorch中实现和应用批量归一化的技术细节，旨在优化神经网络训练过程。 Batch normalization fusion for PyTorch是指在PyTorch框架下实现批归一化融合的技术。这种方法可以提高模型训练的效率和稳定性，在深度学习领域有着广泛的应用。

Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现

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Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。

PyTorch中的ResNet50实现

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本项目展示了如何使用Python和PyTorch框架来构建并训练一个经典的深度学习模型——ResNet50，适用于图像分类任务。目前开源的ResNet代码通常高度集成化，内部层的输出难以单独提取进行分析。为了能够操作并分析ResNet每一层的输出结果，我调整了模型编写的结构方式，提高了代码的可读性。

Pytorch中的ACGAN实现

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本项目详细介绍了在PyTorch框架下实现条件生成对抗网络（ACGAN）的过程，包括模型构建、训练及调参技巧。 ACGAN模型的Pytorch实现