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PyTorch实现的稀疏门控专家混合层

mixture-of-experts项目提供PyTorch版本的稀疏门控专家混合层实现，基于'Outrageously Large Neural Networks'论文。该实现支持自定义专家数量和输入输出维度，并提供训练和评估示例。项目包含CIFAR-10数据集应用实例，展示实际性能。作为深度学习工具，它有助于构建大规模高效的神经网络模型。

PyTorch神经网络机器学习专家混合深度学习Github开源项目
访问官网GitHub论文

PyTorch 稀疏门控专家混合层

来源：https://techburst.io/outrageously-large-neural-network-gated-mixture-of-experts-billions-of-parameter-same-d3e901f2fe05

本仓库包含了论文《极其庞大的神经网络》中描述的稀疏门控专家混合（MoE）层在PyTorch中的重新实现。

from moe import MoE
import torch

# 实例化MoE层
model = MoE(input_size=1000, output_size=20, num_experts=10, hidden_size=66, k=4, noisy_gating=True)

X = torch.rand(32, 1000)

# 训练
model.train()
# 前向传播
y_hat, aux_loss = model(X)

# 评估
model.eval()
y_hat, aux_loss = model(X)

安装要求

要安装所需依赖，请运行：

pip install -r requirements.py

示例

文件example.py包含了一个最小工作示例，说明如何使用虚拟输入和目标来训练和评估MoE层。运行示例：

python example.py

CIFAR 10示例

文件cifar10_example.py包含了CIFAR 10数据集的最小工作示例。使用任意超参数且未完全收敛的情况下，它达到了39%的准确率。运行示例：

python cifar10_example.py

使用本项目的论文

FastMoE：快速专家混合训练系统 本实现被用作单GPU训练的PyTorch参考实现。

致谢

本代码基于此处的TensorFlow实现。

引用

@misc{rau2019moe,
    title={Sparsely-gated Mixture-of-Experts PyTorch implementation},
    author={Rau, David},
    journal={https://github.com/davidmrau/mixture-of-experts},
    year={2019}
}

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