神经网络训练加速的最简单方法是使用GPU，对弈神经网络中常规操作（矩阵乘法和加法）GPU运算速度要倍超于CPU。随着模型或数据集越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，BERT和GPT-2等大型语言模型是在数百个GPU上训练的。对于多GPU训练，需要一种在不同GPU之间对模型和数据进行切分和调度的方法。PyTorch是非常流行的深度学习框架，它在主流框架中对于灵活性和易用性的平衡最好。Pyto
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2024-07-26 15:52:52
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WHAT IS PYTORCH这是一个基于python的实现两种功能的科学计算包：用于替换NumPy去使用GPUs的算力一个提供了最大化灵活度和速度的深度学习搜索平台Getting StartedTensorsTensors与NumPy的ndarrays相似，不同在于Tensors能够使用在GPU上去加速计算能力from __future__ import print_function
impor
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2024-10-09 20:27:21
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前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
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2023-09-16 21:30:36
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示例EpochsBatch SizeLearning Rate总结Epochs（训练轮数）Test Accuracy: 增加训练轮数可以提高测试准确率，特别是在Test Accuracy尚未收敛时。训练轮数过多可能导致过拟合，反而降低测试的准确率。当训练轮数合适时，测试准确率会逐渐提高并趋于稳定。Test Loss: 在模型尚未收敛时，增加训练轮数可以降低测试损失。但过多的训练轮数可能导致过拟合，
【导读】现在，只需添加一行代码，PyTorch2.0就能让你在训练Transformer模型时，实现1.5倍-2倍的速度提升！12月2日，PyTorch 2.0正式发布！这次的更新不仅将PyTorch的性能推到了新的高度，同时也加入了对动态形状和分布式的支持。此外，2.0系列还会将PyTorch的部分代码从C++移回Python。目前，PyTorch 2.0还处在测试阶段，预计第一个稳定版本会在2
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2023-10-27 06:48:22
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关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：「如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟，训练
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2024-04-12 23:19:06
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文章目录简介为什么要用卷积卷积神经网络的由来什么是卷积定义解释卷积运算信号分析离散卷积例子：丢骰子图像处理卷积操作 简介为什么要用卷积卷积操作是机器视觉，乃至整个深度学习的核心。首先看为什么卷积这么厉害。我们所有的图片，如灰度图，每一个像素点都有一个灰度值，构成一个矩阵。设长宽为28像素，则该矩阵大小为28*28。对于彩色图片也一样，他是由rbg三种颜色构成，我们看成三张像素图，也就是三个灰度图
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2023-09-10 16:32:02
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与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。然后，这个周期的长度
原创
2024-08-05 12:19:23
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# TensorFlow vs PyTorch 训练速度解析
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是最常用的两个框架。对于研究者和工程师来说，理解这两个框架的训练速度至关重要。本文将探讨两者在训练速度上的比较，并提供相应的代码示例以帮助你更好地理解。
## 一、框架介绍
### TensorFlow
TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架，它提供了
文章目录PyTorch 训练一个分类器（五步：1加载数据、2定义网络、3定义Loss 和 Optimizer、4训练网络、5测试网络）0. 官网链接：[TRAINING A CLASSIFIER](https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html)1. Loading and normalizing CIFAR1
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2024-08-31 15:13:58
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本篇文章是看了各个网站的一个个人理解，请各位大佬批评指正。一、一个有意思的现象今天在尝试使用pytorch-GPU跑源码的时候，Pytorch 装成了pytorch-CPU版本，导致训练速度很慢。然后切换到GPU跑的时候，速度是CPU的数倍。图中左右是GPU跑的，右边是CPU跑的。当使用CPU跑的时候，CPU的占用率可以达到300%（我的电脑是4核的） 切换成GPU跑的时候，CPU的占用率在100
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2023-08-06 13:59:52
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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。 c. 自定义调整：自定
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2024-07-04 20:20:27
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【学习笔记】【Pytorch】十六、模型训练套路一、内容概述二、模型训练套路1.代码实现：CPU版本2.代码实现：优先GPU版本a3.代码实现：优先GPU版本b4.计算测试集上的正确率三、使用免费GPU训练模型 一、内容概述本内容主要是介绍一个完整的模型训练套路，以 CIFAR-10 数据集为例。模型训练步骤：准备数据：创建 datasets 实例加载数据：创建 DataLoader 实例准备模
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2023-08-12 10:36:23
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先明确几个常见的名词含义：batch、epoch、iterationbatch： 通常我们将一个数据集分割成若干个小的样本集，然后一小部分一小部分喂给神经网络进行迭代，每一小部分样本称为一个batch。epoch： 将训练集中全部数据在模型中进行过一次完整的训练（包括一次正向传播和一次反向传播），成为一个epoch。iteration： 使用一个batch对模型的参数进行一次更新的过程，成为一个i
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2024-09-24 23:02:20
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Pytorch深度学习模型训练加速本文主要解读在Pytorch进行神经网络深度学习时，导致训练时间大大增加的一些应当被摒弃的坏习惯，以及一些能够加速训练的方法。从而让我们在使用Pytorch的时候更加快速。 他给出的方案中，会专注于可以直接在PyTorch中进行的更改，而不需要引入额外的库，但是我们假设要使用GPU训练模型。1. 考虑使用另外一种学习率策略学习率对收敛速度和模型的泛化性能有很大
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2024-01-24 23:41:49
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传统的神经网络存在问题
第一，就是改变我们一直用的代价函数，把最小二乘改成交叉信息熵。第二;正则化方法，这样会使得我们的算法在处理数据的时候有更好的泛化能力。第三：改变初始化权重的方式，记得吗？在前面我们谈到如何初始化权重和biase的时候我们是用标准正态分布随机初始化的。并且如何正确的选择超参数等等。这些方法都会对我们前面用的手写数字识别有很大的帮助。
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2023-06-05 09:08:43
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1、Batch Normalization使用BN时需要注意的问题：因为训练时会实时统计均值和方差，但是测试时要使用历史统计的值，不用当前的，所以要进行设置。在pytorch中可通过创建模型的model.train()和model.eval()方法控制。(类似的还有 Dropout)batch size尽可能设置大点，设置的越大求的均值和方差越接近整个数据集的真实分布。（但也要考虑你的硬件设备）将
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2024-06-07 13:52:02
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文章目录一.训练后可能出现的问题二.解决欠拟合1.更高级的优化器2.新的激活函数三.解决过拟合1.早期停止——面向第三步优化2.正则化——面向第二步优化3.Dropout——面向第一步优化 一.训练后可能出现的问题 类似于简单的回归问题，各种神经网络也会存在着欠拟合和过拟合的情况。我们这里不考虑数据集中的噪声和数据量的影响，就考虑使用神经网络的三个步骤。对于一个足够复杂的神经网络，如果出现了欠
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2023-09-26 17:01:25
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## 提升yarn速度的流程
为了解决“yarn速度很慢”的问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 说明 |
| ------------------------------------- | ------
原创
2023-10-07 04:06:45
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三种主要数据传输方式： 1.单主机本地目录间数据传输（类似cp） Local: rsync [OPTION...] SRC... [DEST] 2.借助rcp，ssh等通道来传输数据（类似scp） Access via remote shell: &
