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Pytorch-Lightning训练技巧
Pytorch-Lightning训练技巧 梯度累计 在Trainer中设置accumulate_grad_batches=k，可以使得模型在进行k个batch_size后再进行反向传播。假设batch_size=N，这样的效果相当于batch_size=k*N。 # 默认没有梯度累计 trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=k) 梯度裁剪动手学PyG(三)：PyG中的mini-batches
PyG中的mini-batches 本文主要参考了 PyG英文文档 神经网络通常会采用分批的形式来训练。PyG通过创建稀疏块对角矩阵(由edge_index来定义)的形式来实现小批量图的并行化。而节点属性与训练目标则会在节点维度进行拼接。这种设计使得我们可以将不同规模的图放在同一个ba[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)–计算依赖 文章目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖0x00 摘要0x01 前文回顾0x02 计算依赖0x03 反向传播依赖2.1 解析2.2 基础功能2.2.1 Function2.2.2 Fork2.2.3 Join2.2.4 Phony2.2.5 detach 2.3 使用 0x03 正向[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖0x00 摘要0x01 前文回顾0x02 计算依赖0x03 反向传播依赖2.1 解析2.2 基础功能2.2.1 Function2.2.2 Fork2.2.3 Join2.2.4 Phony2.2.5 detach2.3 使用0x03 正向传播依赖3.1 分训练模型的剩余时间
1 import time 2 import datetime 3 prev_time = time.time() #epoch循环之外 4 # epoch训练循环之内 5 batches_done = (epoch - start_iter + 1) * len(data_loader) + _ + 1 6 batches_left = (args.train_epochs + 2 - start_iter) * len(data_loader【pytorch】RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of si
every blog every motto: Just live your life cause we don’t live twice. 0. 前言 在用pytorch训练网络，计算损失时，遇到错误 1. 正文 1.1 错误回顾 RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of size: : [2, 10, 256, 256]Terrain Darw Instanced简单性能测试
1. PC测试结果 数据说明： 开启Draw Instanced帧率不升反降（幅度不是很大），但是Batches可以看到有明显的减少，shadow casters也有明显减少，尤其是在摄像机距离很近的情况。 打洞对帧率没有什么影响，SetPass Calls会增加。 打洞同时开启Draw Instanced，Batches会有少量增加。打洞不PyTorch消除训练瓶颈 提速技巧
【GiantPandaCV导读】训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的DataLoader有时候会不够用，需要额外操作，比如使用混合精度、数据预读tensorflow基于循环神经网络的神经语言模型
与循环神经网络相比，NLP应用主要多了两个层：词向量层(embedding)和softmax层。 词向量层 在输入层，每一个单词用一个实数向量表示，这个向量被称为“词向量”（word embedding，也可以翻译为词嵌入）。词向量可以形象的理解为将词汇表嵌入到一个固定维度的实数空间中，将单词编号转为词《TensorFlow 实战Google深度学习框架 》学习 20190812
写了半天的稿子没有保存！！！ 下面例子为PTB完整的自然语言处理训练程序 # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport tensorflow as tf# 训练数据路径TRAIN_DATA = "ptb.train."# 验证数据路径EVAL_DATA = "ptb.valid"# 测试数据路径TEST_DATA = "ptb.test"# 隐藏层规模HI自然语言处理（四）——一个完整的训练程序
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 一个完整的训练程序，它使用一个双层LSTM作为循环神经网络的主体，并共享Softmax层和词向量层的参数。 #!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-# coding=utf-8 """@author: Li Tian@contact: 694317828@qq.com@software: p