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在多 GPU 训练时,可以使用 PyTorch 提供的torch.nn.DataParallel模块,将模型复制到每个 GPU 上,并将数据分成多个小批量,在各个 GPU 上进行训练,并自动处理梯度合并和参数更新等操作。 分布式训练:在多台计算机之间进行分布式训练,可以进一步提高训练速度和效率。在分布式训练中,需要将数据集分成多个部分,并将每个部分分...
使用angle参数对近似进行控制,因此当参数method="exact"时,TSNE()使用传统方法,此时angle参数不能使用。 Barnes-Hut可以处理更多的数据。 Barnes-Hut可用于嵌入数十万个数据点。 为了可视化的目的(这是t-SNE的主要用处),强烈建议使用Barnes-Hut方法。method="exact"时,传统的t-SNE方法尽管可以达到该算法的理...
# 指定路径: writer = SummaryWriter('.\temp') # 3. 可视化1: 可视化某个变量的值,一般为损失值 writer.add_scalar('变量名字',存储的值,序号) # 其中序号指的是损失值的序号,比如1、2、3这样的,目的是区分不同值 # 日志记录: 序号 --- 变量名字 --- 存储值 # 4. 可视化2:可视化模型结构 writer...