5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的:  

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所

MLPerf结果证实至强 可有效助力深度学习训练 核心与视觉计算事业部副总裁Wei Li通过博客回顾了英特尔这几年为提升深度学习性能所做的努力. 目前根据英特尔 至强 可扩展处理器的MLPerf结果显示,英特尔 至强可扩展处理器已超出性能阈值,对于希望在基础设施上运行多个工作负载的数据科学家,因为他们无需投资购买专用硬件,这款处理器是一个有效选择. 20 多年来,我一直致力于在超级计算机.数据库服务器和移动设备等平台上对计算机性能进行优化与基准测试.突出你构建的产品的性能结果,然后与业内其他产品

TensorRT深度学习训练和部署 NVIDIA TensorRT是用于生产环境的高性能深度学习推理库.功率效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为它们直接影响用户体验和所提供服务的成本.Tensor RT自动优化训练好的神经网络,以提高运行时性能,与仅使用通用CPU的深度学习推理系统相比,Tesla P100 GPU的能源效率(每瓦性能)提高多达16倍(见图1).图2显示了使用TensorRT和相对复杂的GoogLenet神经网络架构运行NVIDIA Tesla P100和K

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py

前言 这是<一天搞懂深度学习>的第二部分 一.选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果 二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和

1.mixup原理介绍 mixup 论文地址 mixup是一种非常规的数据增强方法,一个和数据无关的简单数据增强原则,其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签.最终对标签的处理如下公式所示,这很简单但对于增强策略来说又很不一般. ,两个数据对是原始数据集中的训练样本对(训练样本和其对应的标签).其中是一个服从B分布的参数, .Beta分布的概率密度函数如下图所示,其中 因此,α 是一个超参数,随着α的增大,网络的训练误差就会增加,而其泛化能力会随之增强.而当 α→∞ 时,模型就会退化成最原始的

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/ca2e003bf77e   5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置.本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试. 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究.开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户. 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapter

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法,主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段,通过PCA降维,我们能够有效的降低数据的维度,加快运算速度.而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差,降低相邻像素的相关性. 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量.我们在这里首先用2D的数据进行试验,其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 设计要点 2.1 问题 2.2 方案 2.3 协调 2.3.1 设计 2.3.2 实现 2.4 Background Thread 2.4.1 设计 2.4.2 实现 0x03 辅助功能 3.1 如何判断是 coordinator 3.2 协调缓存&信息 3.2.1 计算共有 ten

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 0x01总体思路 0x02 抛出异常 2.1 示例代码 2.2 HorovodInternalError 2.3 HostsUpdatedInterrupt 2.4 总结 0x03 处理异常 3.1 总体逻辑 3.2 恢复 3.3 重置 3.3.1 reset 3.3.2 _HorovodBasics

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 Kubernetes 1.2 容器作为调度单元 1.3 Kubeflow 1.4 Tensorflow on Kubeflow 1.5 Operator 1.6 TF-Operator 0x02 TensorFlow 分布

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 MPI 1.2 Open-MPI 1.3 MPI Operator 0x02 设计思路 2.1 架构图 2.2 角色 2.3 主要过程 2.4 CRD 的定义 2.5 创建 2.6 终止 0x03 实现 3.1 K8S

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 前文回顾 1.2 运行时系统 1.2.1 PyTorch 的特点 1.2.2 PyTorch RPC Distributed RPC framework APIs [Now Stable] 1.2.3 PipeDream的特性 1.2.4 结合起来 0x02 使用 2.1 如何调用 2.2 总体逻

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 深度学习框架 1.2 Tensorflow Optimizer 0x02 总体架构 2.1 总体思路 3.2 总体调用关系 0x04 TensorFlow 1.x 4.1 _DistributedOptimizer 4.2 c