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PYTORCH AMPERE® AI OPTIMIZER (AIO) 文档
Ampere Computing、Ampere Computing 徽标、Altra 和 eMAG 是 Ampere Computing 的注册商标。Arm 是 Arm Holdings 在美国和/或其他地方的注册商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。©2022 Ampere Computing。保留所有权利。AMP 2019-0039
使用 PyTorch 和 Qiskit 的混合量子经典神经网络
神经网络最终只是一个复杂的函数，它由称为神经元的较小构建块组成。神经元通常是一个简单、易于计算的非线性函数，它将一个或多个输入映射到单个实数。神经元的单个输出通常被复制并作为输入输入到其他神经元。在图形上，我们将神经元表示为图中的节点，并在节点之间绘制有向边，以指示一个神经元的输出将如何用作其他神经元的输入。还需要注意的是，图中的每个边通常与一个称为权重的标量值相关联。这里的想法是，每个神经元的输入都将乘以不同的标量，然后被收集并处理成单个值。训练神经网络的目标主要是选择我们的权重，使网络以特定的方式运行。
使用Pytorch的计算机视觉的初学者指南
要使用Pytorch中的数据增强，您将需要定义一组可以应用于培训数据的转换功能。您还需要确保将转换功能始终应用于输入图像和相应的注释。然后，您可以使用Torchvision.datasets.ObjectDetectionDataSet类使用批次的方式，将这些转换应用于培训数据。
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
![揭开Pytorch [0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db695a4f5d1332b2b02936636c4ea4260e2d5128.webp)
揭开Pytorch [0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
隐藏在简单之后的是一个事实，即计算卷积要求对输入边界的工作做出假设。虽然这些假设的后果可以在计算机视觉和图像处理中忽略，但在DL中并不容易完成分辨率层次结构的深度，并且在分辨率金字塔的顶部，每个像素可能代表底部的图像的重要片段。
开始使用适用于 Linux* 的英特尔® 人工智能分析工具包
• 英特尔 ® 针对 PyTorch* 的优化：英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 包含在 PyTorch 中，作为深度学习的默认数学内核库。 • 英特尔 ® 针对 PyTorch 的扩展：英特尔 ® 针对 PyTorch* 的扩展通过最新特性和优化扩展了 PyTorch* 功能，从而在英特尔硬件上进一步提升性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的优化：此版本将 oneDNN 中的基元集成到 TensorFlow 运行时中，以加速性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow 的扩展：英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的扩展是基于 TensorFlow PluggableDevice 接口的异构高性能深度学习扩展插件。此扩展插件将英特尔 XPU（GPU、CPU 等）设备带入 TensorFlow 开源社区，以加速 AI 工作负载。 • 英特尔 ® 针对 Python* 的分发版：开箱即用，获得更快的 Python 应用程序性能，几乎不需要更改代码。此发行版与英特尔 ® oneAPI 数学核心函数库和英特尔 ® oneAPI 数据分析库等英特尔 ® 性能库集成。 • 英特尔 ® Modin* 发行版（仅通过 Anaconda 提供），您可以使用这个智能的分布式数据框库（其 API 与 pandas 相同）在多节点之间无缝扩展预处理。只有通过使用 Conda* 软件包管理器安装英特尔 ® 人工智能分析工具包才能使用此发行版。 • 英特尔 ® Neural Compressor：在流行的深度学习框架（如 TensorFlow*、PyTorch*、MXNet* 和 ONNX*（开放神经网络交换）运行时）上快速部署低精度推理解决方案。 • 英特尔 ® Scikit-learn* 扩展：使用英特尔 ® oneAPI 数据分析库（oneDAL）无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。
神经网络的机器学习库的比较分析：基准研究
这项全面的基准测试研究探讨了三个著名的机器学习库的性能：Pytorch，带有Tensorflow后端的Keras和具有相同标准，软件和硬件的Scikit-Learn。评估包括两个不同的数据集：“学生表现”和“大学参加计划分类”，由Kaggle平台支持使用前馈神经网络（FNNS）作为建模技术。调查结果表明，Pytorch和Keras凭借Tensorflow Backend Excel在“大学参加计划分类”数据集中，Pytorch在这两个类别中都能达到无可挑剔的精度，召回和F1得分。虽然Scikit-Learn表现出值得称赞的性能，但在这种情况下，它落后于这些库。在“学生表现”数据集中，所有三个库都提供了可比的结果，而Scikit-Learn的精度最低为16％。带有Tensorflow后端的Keras和Pytorch的精度分别为23％。此外，当面对各种数据集类型时，本研究为每个图书馆的独特优势和缺点提供了宝贵的见解。pytorch成为要求需要高性能的任务的首选选择，而Scikit-Learn对于具有适度的计算需求的简单任务证明是有利的。带有张力的后端的凯拉斯在性能和用户友好之间取得平衡。这项基准测试努力为机器学习从业人员提供了宝贵的指导，以选择根据其项目要求量身定制的最合适的图书馆或框架。关键字 - 机器学习，Pytorch，Tensorflow，Scikit-Learn，神经网络它强调了图书馆选择在获得机器学习努力中的最佳结果中的关键作用。
课程招股说明书-Nielit Virtual Academy
模块1：生成AI的概述（持续时间：02小时）生成AI和生成AI的示例简介。生成AI的应用挑战和局限设置Python并配置必需库和框架（张量，Pytorch等）Jupyter Notes Book和Google Colab基本Tensorflow/Pytorch操作神经网络基础知识
开始使用 Linux* 版 AI 工具
• 英特尔的 PyTorch* 优化：英特尔是 PyTorch 最大的贡献者之一，定期为 PyTorch 深度学习框架提供上游优化，从而在英特尔架构上提供卓越的性能。AI 工具选择器包括经过测试的最新二进制版本的 PyTorch，可与其他工具配合使用，以及英特尔 PyTorch 扩展，后者添加了最新的英特尔优化和可用性功能。 • 英特尔的 TensorFlow* 优化：与 Google* 合作，TensorFlow 已直接针对英特尔架构进行了优化，使用英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 的原语来最大限度地提高性能。AI 工具选择器提供使用支持 CPU 的设置编译的最新二进制版本，以及英特尔 TensorFlow 扩展，可无缝插入到库存版本以添加对新设备和优化的支持。 • 英特尔 ® 神经压缩器：减小模型大小并加快在 CPU 或 GPU 上部署的推理速度。该开源库提供了独立于框架的 API，用于执行量化、修剪和知识提炼等模型压缩技术。 • 英特尔® Tiber™ AI Studio：英特尔 Tiber AI Studio 是一款全方位服务的机器学习操作系统，可让您从一个地方管理所有 AI 项目。 • 英特尔® Scikit-learn 扩展*：使用英特尔® oneAPI 数据分析库 (oneDAL) 无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。
