Article作者：Wenhan Xiong and Thien Hoang and William Yang Wang 文献题目：DeepPath：一种知识图推理的强化学习方法 文献时间：2017https://github.com/xwhan/DeepPath.摘要研究了在大规模知识图中学习推理的问题。更具体地说，我们描述了一种新的学习多跳关系路径的强化学习框架:我们使用基于知识图嵌入的具有连
转载
2023-12-11 14:06:31
112阅读
说明：笔记为个人学习笔记，如有错误，欢迎指正。本篇笔记整理的内容为课程的第二部分，对应视频为DeepLizard课程为全英文授课，B站视频为中文字幕，且每个视频都有配套的博客与课后测试题。 文章目录Section 1：数据和数据处理P14：fashion-mnist数据集P15：使用torchvision演示一种简单的提取、转换和加载流程(ETL)ETL过程使用PyTorch准备数据PyTorch
转载
2024-01-11 08:27:42
130阅读
配置 DeepSpeed 以提升 Python 训练效率
在深度学习训练中，性能优化总是伴随着我们的研究。DeepSpeed 是一个广受欢迎的库，可以加速训练过程，尤其是在处理大规模模型时。接下来，我们将详细介绍如何配置 DeepSpeed 来提高 Python 训练效率，希望能帮助您快速上手！
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的前置依赖安装完毕。以下是所需工具和库的版本兼容性矩
# 深度学习加速神器DeepSpeed：运行Python
## 简介
在当今的人工智能领域中，深度学习已经成为一个非常重要的技术。然而，深度学习模型通常需要大量的计算资源，而且训练过程非常耗时。为了解决这个问题，微软研究团队开发了一个名为DeepSpeed的工具，它可以加速深度学习模型的训练过程并节省计算资源。
DeepSpeed提供了一种快速、高效的方法来运行深度学习模型，它可以在多个GP
原创
2024-03-18 06:52:26
369阅读
# DeepSpeed：高效的深度学习训练框架
## 引言
随着深度学习模型的复杂化，训练这些模型所需的计算资源和时间也随之增加。针对这一问题，DeepSpeed 作为一个高效的深度学习训练框架应运而生。它不仅能加速模型训练，还能大幅减少 GPU 内存的使用，尤其是在处理大规模模型时。本文将深入探讨如何使用 DeepSpeed 设置 Python 环境，并通过代码示例来进行实践演示。
##
原创
2024-10-28 04:35:11
237阅读
# 如何实现 DeepSpeed 匹配的 Python 版本
在高效训练深度学习模型时，DeepSpeed 是一个非常重要的框架，它能大大加速训练过程并减少显存使用。为了使用 DeepSpeed，需要确保你的 Python 版本与其兼容。对于初学者来说，了解如何检查和安装正确的 Python 版本是非常必要的，下面是整件事情的流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart T
目录一、原理二、pytorch代码分析1、数据准备2、构建模型2.1、FM模型2.2、DNN模型2.3、DeepFM模型三、代码讲解 & 连接emb层收敛速度慢的原因1、输入极端稀疏化。这就意味着里面有很多0，导致w无法更新。2、参数数量往往占整个神经网络参数数量的大半以上。复习总结fm：输入离散特征，离散特征经过emb_table，得到emb，#[batch_size, num_fiel
deepspeed运行python脚本的过程记录
在当前机器学习的环境中，模型训练和推理的效率至关重要。DeepSpeed作为一种新型的深度学习训练优化框架，为用户提供了更高效的解决方案。然而，初次使用DeepSpeed來執行Python腳本时，许多用户可能会面临配置与运行的挑战。本文将通过以下几个结构对这方面的经验进行复盘记录。
初始技术痛点
------------------------
deepspeed官方对linux系统支持非常好，安装流程较为简单，推荐使用linux系统使用deepspeed.deepspeed由于要使用大模型进行训练和推理，建议显存>=24GB。因此只能适合简单学习，本人使用deepspeed是0.12.7版本进行源码编译，测试发现deepspeed-mii无法正常使用，但是有些模型是可以用的，下面代码测试通过。
原创
2024-10-19 05:20:31
431阅读
1评论
DeepSpeech2中主要讲的几点网络结构convolution layers --> rnn layers --> one fully connected layer网络结构的输入是音频信号的频谱特征, 输出的是字母表中的一个个字母.(不同语言的字母表不一样). 训练是采用CTC损失函数.在推理过程中,输入音频信号x,输出y是通过最大化下面的公式得到的:\(Q(y) = l
本篇文章给大家谈谈python下载安装后如何打开，以及python下载安装教程手机，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。Source code download: 本文相关源码 一、进入Python官网首页，下载最新的Python版本官网：Download Python | Python.org进入widow版本的下载页选择最新的Python下载64位的版本 二、下载完成后，进行
转载
2024-09-18 08:48:35
476阅读
一. DeepFM算法的提出由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。在DeepFM中FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取具有以下特点：结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型，同时
转载
2024-08-18 17:45:19
69阅读
一、效果如图所示： 二、实现的全部蓝图如下：三、具体实现步骤：一、鼠标右键创建一个材质(Material)对象，并取名为PP_CustomDepth，如图： 然后双击打开蓝图，选中属性信息，然后选择左边属性里面的Material中Material Domain选项，下拉中选择Post Process，将左下角MaterialDomain更改为Post P
转载
2024-07-22 12:43:53
37阅读
下载anaconda和pycharm：anaconda：https://www.anaconda.com/download/#linux pycharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux两个文件均下载Linux版本。如下图： anaconda为Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
转载
2023-08-23 08:39:05
591阅读
小结补充了推荐系统的相关背景知识，可以更好地理解本次所学习的两个模型：DeepFM和DIN在推荐系统中的作用（精排）。随后学习了DeepFM和DIN两个模型的结构，理解模型的诞生背景或许是更加值得关注的。DeepFM的大背景尝试让模型是学习更多的特征，来提升推荐模型的效果，创新点在于并行处理了FM和DNN，使得高低阶的特征更好地被结合和学习；DIN的大背景是在累积了足够多的历史用户行为数据的应用场
转载
2024-07-25 08:04:20
61阅读
在实际搭建深度学习网络中遇到很多坑，也在读别人的代码时看到很多技巧，统一做一个记录，也方便自己查阅参数配置Argparser库Argparser库是python自带的库，使用Argparser能让我们像在Linux系统上一样用命令行去设置参数，生成的parse_args对象将所有的参数打包，在多个文件中传递修改参数时非常方便import argparse
parser = argparse.
转载
2024-02-02 07:24:19
120阅读
# PyTorch DeepSpeed简介及使用指南
DeepSpeed是一个开源的PyTorch库，旨在提高分布式深度学习训练的性能和可扩展性。它通过优化内存使用、减少通信开销和改进训练轮次控制等方式，帮助用户更高效地训练大规模模型。
## DeepSpeed的特性
DeepSpeed凭借其独特的特性，在分布式深度学习训练中受到了广泛关注和应用。以下是DeepSpeed的一些主要特性：
原创
2023-11-05 04:59:15
322阅读
pytorch不能高于2.0, CUDA版本不能高于11.7 DS_BUILD_FUSED_ADAM=1 pip install deepspeed --no-build-isolation
原创
2023-12-04 10:45:45
1281阅读
DeepSpeed Chat：轻松、快速且经济地在所有规模上对 ChatGPT 类模型进行 RLHF 训练 要引用 DeepSpeed Chat，请引用我们的arxiv
# 深度解析：如何使用DeepSpeed加速PyTorch模型训练
## 1. 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用DeepSpeed来加速PyTorch模型训练。DeepSpeed是一个开源的深度学习优化库，能够显著提高训练速度和模型容量。在本文中，我们将介绍整个使用DeepSpeed加速PyTorch模型训练的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 2. DeepSpeed简介
原创
2023-09-08 12:34:39
1441阅读
