可以发现在使用empty方法创建五行三列矩阵时数据并不为0。这是因为empty方法不会将内存中的数据置为0,保留内存中原始数据。而有初始化矩阵rand方法创建的随机数据符合标准高斯分布(标准正态分布)。 # 创建一个全零矩阵并指定数据元素类型为long x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) # 直接通过数据创建张量...
因此,发帖人batch size大小为8的倍数对于FP16混合精度训练的gpu来说,理论上是最有效的。 然后他进行一系列实验,研究在实际训练中“有效性”是否可以被注意到。这次实验在CIFAR-10进行了10个epoch的实验,图像大小标准倍调整为224*224,用16bit混合精度来训练。 1. 以...
如果你使用的是 macOS 或 Linux,就可以通过在终端中执行 getconf PAGESIZE 来检查页面大小,它应该会返回一个 2 的幂的数字。 其目的是将一个或多个batch整齐地放在一个Page上,以帮助在GPU中进行并行处理,所以batch size大小为2的幂数可以帮助获得...
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batch_size=1时: 无法实现并行化。 每次修正方向以各自样本的梯度方向修正,难以达到收敛。 二、激活函数为什么选取非线性函数 假如使用线性函数作为激活函数,每层输出都是上一层输入的线性函数,无论神经网络有多少多少层,输出都是输入的线性组合。例如:一个f(x)=kx(k≠0)作为激活函数,经过一个三层神经网络之后输...
但是，batch_size的⼤⼩不能⽆限增⼤，如果取过⼤的batch_size，会导致每个epoch迭代的次数减⼩，要想取得更好的训练效果，需要更多的epoch，会增⼤总体运算量和运算时间；此外，每次处理多张图⽚时，虽然可以发挥计算机并⾏计算的优势，但是也要充分考虑计算机内存⼤⼩的限制。另外，在对样本数据...
研究表明,衰减学习率可以通过增加batchsize来实现类似的效果,这实际上从SGD的权重更新式子就可以看出来两者确实是等价的,文中通过充分的实验验证了这一点。 研究表明,对于一个固定的学习率,存在一个最优的batchsize能够最大化测试精度,这个batchsize和学习率以及训练集的大小正相关。
照题主老师的说法，训练GPT时，num_class是整个词表的大小，那岂不是batch_size要开到大于5万才行。
CV(计算机视觉)类的网络,--dynamic_batch_size建议取值为8、16档位,该场景下的网络性能比单个BatchSize更优(8、16档位只是建议取值,实际使用时还请以实际测试结果为准)。 OCR/NLP(文字识别/自然语言处理)类网络,--dynamic_batch_size档位取值建议为16的整数倍(该档位值只是建议取值,实际使用时还请...
在看神经⽹络相关的论⽂时，总是能看到Epochs, Batchsize, Iterations 这些字眼，要弄明⽩这些专业术语，不得不先讲下梯度下降的概念。梯度下降 梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之⼀，⽤来求解复杂曲线的最⼩值。“梯度”是指某⼀函数在该点处的⽅向导数沿着该⽅向取得最⼤值，即函数在该...