首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

张量流中的Backprop --精度不会随着隐藏层大小的增加而提高

张量流中的Backprop是指在神经网络中使用反向传播算法(Backpropagation)来计算梯度并更新模型参数的过程。在深度学习中,神经网络通常由多个隐藏层组成,而Backprop算法可以通过链式法则将输出误差逐层传播回输入层,从而计算每个参数对误差的贡献,并相应地更新参数以最小化误差。

Backprop算法的主要步骤包括前向传播和反向传播。在前向传播过程中,输入数据通过神经网络的各个层,经过激活函数的处理,最终得到输出结果。在反向传播过程中,根据输出结果和真实标签之间的差异,计算每个参数对误差的贡献,并根据梯度下降算法更新参数。通过多次迭代,神经网络可以逐渐学习到输入和输出之间的映射关系。

Backprop算法的优势在于可以高效地计算神经网络中的梯度,从而实现模型参数的优化。它可以自动地学习到输入和输出之间的复杂映射关系,适用于各种任务,如图像分类、语音识别、自然语言处理等。此外,Backprop算法还可以与其他优化技术结合,如随机梯度下降(SGD)、动量法、自适应学习率等,进一步提高模型的性能。

在腾讯云的产品中,与张量流中的Backprop相关的产品包括:

  1. 腾讯云AI Lab:提供了丰富的人工智能开发工具和平台,包括深度学习框架、模型训练与部署工具等,可用于实现张量流中的Backprop算法。
  2. 腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP):提供了一站式的机器学习解决方案,包括数据准备、模型训练、模型部署等功能,可用于实现张量流中的Backprop算法。
  3. 腾讯云GPU云服务器:提供了强大的GPU计算能力,可用于高效地进行深度学习模型的训练和推理,支持使用张量流中的Backprop算法。

以上是与张量流中的Backprop相关的腾讯云产品和服务,您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Hinton向量学院推出神经ODE:超越ResNet 4大性能优势

这些迭代更新可以看作是连续变换的欧拉离散化。 当我们向网络中添加更多的层,并采取更少的步骤时会发生什么呢?在极限情况下,我们使用神经网络指定的常微分方程(ODE)来参数化隐藏单元的连续动态: ?...从输入层 ? 开始,我们可以将输出层 ? 定义为在某个时间 ? 时这个ODE的初始值问题的解。这个值可以通过黑盒微分方程求解器来计算,该求解器在必要的时候评估隐藏单元动态 ? ,以确定所需精度的解。...现代的ODE求解器提供了有关近似误差增长的保证,检测误差的大小并实时调整其评估策略,以达到所要求的精度水平。这使得评估模型的成本随着问题复杂度而增加。...ODE求解器提供了一个通用的反向传播算法 论文作者、多伦多大学助理教授David Duvenaud表示,他们通过ODE求解器,提供了一个通用的backprop,但他们的方法是从可逆性上入手,而不是在ODE...标准化流与连续标准化流量的比较。标准化流的模型容量由网络的深度(K)决定,而连续标准化流的模型容量可以通过增加宽度(M)来增加,使它们更容易训练。

1.5K30

全面对比英伟达Tesla V100P100的RNN加速能力

TensorFlow 中的 Tensor 代表传递的数据为张量(多维数组),Flow 代表使用计算图进行运算。数据流图用「结点」(nodes)和「边」(edges)组成的有向图来描述数学运算。...一个深度学习模型大概会依据 32 个以前样本的状态而预测未来的输出,因此我们修正隐藏层中 RNN/LSTM 单元的数量以执行基线测试。...此外,隐藏层单元数也在以下图表中展示了出来。 ?...此外,隐藏层单元数也在以下图表中展示了出来。 ?...结语 对于测试过的 RNN 和 LSTM 深度学习模型,我们注意到 V100 比 P100 的相对性能随着网络的规模和复杂度(128 个隐藏单元到 1024 个隐藏单元)的提升而增加。

2.9K90
  • 历时6个月,Hugging Face开源LLM「超大规模实战手册」!200页3万字4000次训练

    随着N_d的增加,最多可节省8倍内存。在通信方面,与ZeRO-1相比,唯一的区别在于可以动态释放内存。...借助ZeRO技术,可以在数据并行中,将参数、梯度和优化器状态进行分区。 然而,这里有一个限制,ZeRO无法对激活值内存进行处理。这部分内存会随着序列长度和批大小的增加而增加。...随着张量并行度增加,计算效率和显存容量需要权衡。从TP=8提升到TP=16时性能下降明显,因为涉及节点内到节点间的通信转变。...这样每个GPU仅需存储和处理部分模型层,减少了单个GPU的内存需求。 但由于每个GPU仍需处理完整批次数据,激活内存不会因层的划分而减少,且激活张量需在GPU间按流水线顺序传递。...与张量并行(TP)相比,专家并行更轻量,无需拆分矩阵乘法,只需将token隐藏状态路由到合适专家。 实际中,专家并行(EP)常与其他并行方式结合使用。

    7900

    分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO

    PipeDream是PP的另一种实现,其保留了过时参数的多个副本,以隐藏管道气泡,而不会显著增加batch size,从而可以降低内存效率。此外,该实现不等同于标准DL训练,并且对训练收敛有影响。...在这三种类型的参数相关张量中,优化器状态通常消耗最多的内存,特别是在应用混合精度训练时。...例如,所有设备的带宽都会随着消息的增大而降低。虽然梯度本身通常存储为fp16张量,但融合缓冲区可以是fp32张量(具体取决于操作类型)。当模型较大时,这些临时缓冲区大小是非常重要的。...对于GPT-2或更大的模型,算术强度(每次迭代的计算量与每次迭代的激活检查点量之比)非常大(≥ 10K),并随着隐藏维度增加而线性增加,从而可以隐藏激活检查点的数据移动成本,即使在带宽较低的情况下也是如此...5.2.2 管理临时缓冲区 ZeRO-R使用恒定大小的缓冲区来避免临时缓冲区随着模型大小的增加而崩溃,同时使它们足够大以保持效率。

    90220

    拆掉英伟达护城河,细节曝光!世界最快超算用3072块AMD GPU训完超万亿参数LLM

    注意力区块有三组参数 ,其中d是模型的隐藏维度。FFN模块有两层,分别为权重 和 所以,每层有11d^2个参数。 由于嵌入层位于模型的起始层,参数数大致为12Ld^2,其中L为层数,d为隐藏维度。...每层执行后的AllReduce成本很高,这取决于张量并行组中GPU之间的通信带宽,通信量取决于隐藏大小和微批量大小。 下图5显示了前沿GPU之间的通信带宽。...直观地说,管线阶段越多,意味着通信发生前的计算量越少。 在全局批次大小(微批次数量)固定的情况下,管线阶段数量越多,计算量越少。 气泡大小会随着管线级数的增加而增加。...观察结果III.4:如果管线级数与微批次数的比例保持不变,则随着管线级数的增加,训练性能也会保持不变。 从第一个实验(上图8a)来看,随着管线级数的增加,训练性能会下降。...将张量并行限制为单个节点/八个GPU:由于AllReduce操作过于频繁,而且需要对每一层都执行,因此分散在不同节点上的层会导致跨节点GPU之间基于树状结构的AllReduce,而通信延迟则会成为一个重要瓶颈

    27410

    为了加速在GPU上进行深度学习训练,NVIDIA原来还做了这么多事情,你都知道么?

    研究表明,在最终的训练精度开始下降之前,所有处理器的总训练批大小是有限制的。因此,当扩展到大量GPU时,添加更多的GPU会在达到总批处理大小限制后降低每个GPU处理的批处理大小。...因此,我们对18.11 NGC容器中的MXNet框架进行了一些改进,以优化各种训练批处理大小的性能,尤其是小批处理,而不仅仅是大批处理: 随着批处理大小的减小,与CPU同步每个训练迭代的开销会增加。...这可以通过在执行批处理规范化的同一内核中免费执行简单的操作(如elementwise Add或ReLU)来提高性能,而不需要额外的内存传输。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时,吞吐量为1060张图像/秒,而使用18.09 MXNet...提高Volta张量核性能的一个关键是减少训练模型时所需的张量置换的数量,如前一篇博文所述。张量核卷积的自然张量数据布局是NHWC布局。

    2.3K40

    CacheGen:语言模型应用程序的快速上下文加载

    CacheGen使用新的KV编码器将这些特征张量压缩(而不是丢弃或重写)为更紧凑的比特流,从而减少了传输长上下文的 KV 特征所需的带宽。...相比之下,Llama-7B模型产生的KV特征是两个张量,每个张量的大小为5K(Token)×4096(通道)×32(层),并且torch.save序列化的KV特征的大小为1.3 GB。...简而言之,远程获取大型KV特征的需求抵消了KV缓存在节省计算延迟方面的优势。这一网络瓶颈不仅仅影响一种模型。如图3所示,当前流行的LLM的KV特征大小都随着输入token的长度的增加而增长。...图3 不同LLM产生的KV特征的大小随着输入长度的增加而增长。作者通过函数torch.save的响应测量序列化文件大小。...首先,TTFT排除了逐一解码生成标记的时间。它随着响应长度的增加而增加,因此作者选择排除它,以便更好地专注于加快输入中上下文的加载和处理。其次,TTFT排除了基于提示选择相关文档的延迟。

    61010

    ​FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破,大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能!

    然而,GPTQ并没有将量化扩展到激活,仍然依赖于FP16进行计算,而不是转换为更低的位 Level 。因此,当批量大小或序列长度增加时,它面临着计算受限的挑战。...然而,随着输入批处理大小和序列长度的增加,计算受限因素变得占主导地位,掩盖了内存受限的影响。在这种情况下,据LightSeq(Wang等人,2020年)报道,矩阵乘法占据了推理时间的多达80%。...这种相关性是由于一旦达到计算限制,推理延迟就由矩阵计算的数据维度决定。当批处理大小保持恒定时,随着序列长度的平方 Level 增长,理论计算量也会增加,这一点在推理延迟中也得到了体现。...当 \gamma 低于1.86时,精度提升变得微乎其微,而GPU内存占用却增加了。当 \gamma 超过1.88时,会出现明显的精度下降。...FlattenQuant采用的逐张量INT4量化显著提高了推理性能,尤其是在由于巨大批量大小或长序列推理导致的计算受限问题出现的场景中。

    39310

    从零开始学Keras(二)

    填充列表,使其具有相同的长度,再将列表转换成形状为 (samples, word_indices) 的整数张量,然后网络第一层使用能处理这种整数张量的层(即 Embedding 层,本书后面会详细介绍)...传入Dense 层的参数(16)是该层隐藏单元的个数。一个隐藏单元(hidden unit)是该层 表示空间的一个维度。...我们在第 2 章讲过,每个带有 relu 激活的 Dense 层都实现了下列张量运算:   output = relu(dot(W, input) + b)   16 个隐藏单元对应的权重矩阵 W 的形状为...隐藏单元越多(即更高维的表示空间),网络越能够学到更加复杂的表示,但网络的计算代价也变得更大,而且可能会导致学到不好的模式(这种模式会提高训练数据上的性能,但不会提高测试数据上的性能)。...进一步改进   通过以下实验,你可以确信前面选择的网络架构是非常合理的,虽然仍有改进的空间。 前面使用了两个隐藏层。你可以尝试使用一个或三个隐藏层,然后观察对验证精度和测试精度的影响。

    56210

    ICCV2021-PiT-池化操作不是CNN的专属,ViT说:“我也可以”;南大提出池化视觉Transformer(PiT)

    随着深度的增加,传统CNN会增加通道维度,减少空间维度;但是Transformer并没有这个性质,不同层的通道和空间维度都没有发生变化。...首先,池化层的设计如上图所示。由于ViT处理的是二维矩阵而不是三维张量,池化层首先将空间上的二维token特征reshape成具有空间结构的三维张量。...然后,通过一个depth-wise卷积,降低空间维度的大小,提高通道维度的大小。然后再将三维张量reshape回二维的token特征。...如上图所示,即使训练集的准确性提高了,没有池化的ViT并不会提高验证集的准确性。 而使用池化的ViT验证准确性随着训练准确性的增加而增加,证明了PiT的泛化性能比ViT好。...ViT各层之间的交互比相似,但ResNet和PiT的交互比随着其通过池化层的加入而增加。因此,池化层不仅能让ResNet的交互范围变大,也能让Transformer的交互范围变大。

    49020

    为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

    对每个嵌入层都量化的代价非常昂贵,相比之下,PEG 量化将激活张量沿嵌入维度分成几个大小均匀的组,其中同一组中的元素共享量化参数。...GPTQ 可以将 OPT-175B 中的权重位宽减少到 3 或 4 位,还不会造成太大的性能损失,但它仅适用于模型权重而不适用于激活函数。...在每个训练步骤中,具有最小绝对值的权重被屏蔽为零以达到所需的稀疏度并且屏蔽的权重在反向传播期间不会得到梯度更新。所需的稀疏度随着训练步骤的增加而增加。...尽管在这样的实现中通信量增加了一倍,但当批大小较小时 1×1 卷积层存在延迟,因此可以更好地扩展 batch 的规模。 DynaMoE 使用动态再编译使计算资源适应专家之间的动态工作负载。...随着模型网络的深入,感受野也会逐渐增加。 6.

    1.9K30

    如何训练深度神经网络?

    因为,任何正则化方法都得考虑多余的激活单元;另一方面,在保持较少数量的隐藏单位个数(而不是最佳数量)的同时,模型不足的可能性较大。...而且,在采用无监督的预训练(在后面的章节中描述)时,隐藏单元的最佳数量通常保持更大。因为,预训练的表示可能在这些表示中包含大量不相关的信息(针对特定的监督任务)。...通过增加隐藏单元的数量,模型将具有所需的灵活性,从这些预训练的结果中筛选出最合适的信息。 选择最佳层数是相对直接的。...,以及r=4*(sqrt(6/fan_in+fan_out))用于sigmoid激活的权重,其中fan_in前一层fan_out的大小和下一层的大小。...随着超参数的数量不断增加,网格搜索所需的计算也呈指数增长。 07 学习方法 一般来说,之前的 随机梯度下降可能不会像DNN那样高效,最近已经有很多研究开发更灵活的优化算法。

    83420

    显存不够,框架来凑:两行代码显存翻倍,2080Ti也能当V100来用

    模型加一层,显存涨一分 在深度学习模型中,占用显存的总是那些特别大的张量,比如各层的权重矩阵、计算出来的张量(激活值)、反向传播需要的张量等。在视觉任务中,占据绝大多数的是中间计算出来的张量。...随着模型变得更深更大,每一层的激活值张量都需要保留在显存中。 以 ResNet50 为例,在模型的训练中,前向传播中 50 层的计算结果都需要保存在显存中,以便让反向传播利用这些张量计算梯度。...从一定程度上来说,参数量越大就意味着效果越好;而批大小越大,梯度更新方向就越准确,模型性能也就越优异。MegEngine 开发团队做了很多实验,以确保提高显存利用率的同时训练是优质的。...权重矩阵和梯度矩阵占的内存很难优化,各个模型基本上都有一个定值。前向传播的中间计算结果则不然:随着 Batch Size 的增加以及模型层和数量的增加,显存必然跟着增加。...看上去原理也不复杂,但真正的难题在于提高易用性,即将所有细节都隐藏到框架的底层,只为开发者提供最简单的接口。

    85210

    【AI系统】为什么 GPU 适用于 AI

    ,由于在 GPU 中线程是并行的,因此增加线程的数量并不能对实际运算的时延产生影响,数据规模在合理范围内增大并不会影响实际算法的效率。...3)全对全(All to All)一个元素的求解得到另一个数据时数据之间的交换并不能够做到完全的线程独立,此时计算强度会随着计算规模的增加线性增加,All to All 操作通常需要进行大量的数据交换和通信...N) ,随着相乘的两个矩阵的维度增大,算力的需求将不断提高,需要搬运的数据量也将越大,算术强度也随之增大。...计算强度和矩阵维度的大小密切相关,图中蓝线表示矩阵乘法的算术强度随着矩阵的大小增大线性增加,橙色的线表示 GPU FP32 浮点运算的计算强度,橙色线与蓝色线的交点表示当计算单元充分发挥计算能力时矩阵的大小约为...● 通常由多个编码器(encoder)和解码器(decoder)层组成。编码器用于将输入序列转换为隐藏表示,解码器则用于生成输出序列。每个编码器和解码器层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

    10210

    深度 | 英伟达深度学习Tensor Core全面解析

    两者之间的任何一层都被称为“隐藏层”,而“deep”则代表着深度神经网络有许多隐藏层。 这些隐藏层可以在不断增加的抽象层次上运行,使得它们甚至可以从复杂的输入数据中提取和区分非线性特征。...Tensor Core虽然在GPU里是全新的运算单元,但其实它与标准的ALU(算术逻辑单元)流水线并没有太大差别,只不过Tensor Core处理的是大型矩阵运算,而不是简单地单指令流多数据流标量运算。...而增强的Volta SIMT模型的每线程程序计数器(能够支持张量核)通常需要每个线程2个寄存器槽。HMMA指令本身会尽可能多复用寄存器,所以我无法想象寄存器在大多数情况下不会出现瓶颈。...随着每个SM中调度器比例的增加,砍掉第二个调度端口似乎是对具有独立数据路径和数学调度单元的子核心的权衡。而具备FP32/INT32执行能力,也为其他低精度/混合精度模型打开了大门。...因此除语言建模之外,INT8的性能都非常之高。当然,与硬件不匹配的张量尺寸不适合Tensor Core加速,这一点与之前完全一样。 ? ? 在完全连接(仿射)层中,每个节点都与前一层中的各节点相连接。

    3.9K11

    什么是大模型?

    模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型,这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。...Transformer 可以并行处理输入序列中的所有元素,大幅提高了模型的训练效率。...参数的初始值通常是随机的,随着训练的进行,它们会逐渐收敛到合适的数值,以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中,参数的数量通常非常庞大。...接着是第一隐藏层到第二隐藏层的权重矩阵,其形状为(3, 2),共有3 * 2 = 6个权重参数。 最后是第二隐藏层到输出层的权重矩阵,其形状为(2, 1),共有2 * 1 = 2个权重参数。...张量并行 张量并行(Tensor Parallelism):将计算图中的层内的参数切分到不同设备,即层内并行,称之为张量模型并行。以一般的矩阵乘法为例,假设我们有 C = AB。

    2.2K11

    FastFormers:实现Transformers在CPU上223倍的推理加速

    第一步,知识蒸馏,减少模型深度和隐藏状态的大小,而不影响精度。 第二,结构化修剪,通过减少自注意力头的数量,减少模型的大小,同时试图保持准确性。...在机器学习中,剪枝是去除不必要的神经元或权重。神经网络剪枝技术可以使训练网络的参数减少90%以上,在不影响精度的前提下减少存储需求,提高推理的计算性能。...修剪前后和神经元和神经元连接 结构化剪枝方法:我们的结构化剪枝方法的第一步是识别多头注意力中最不重要的头和前馈层中最不重要的隐藏状态。...当对head和隐藏状态进行剪枝时,作者在不同的层中使用相同的剪枝率。这使得进一步的优化能够与修剪后的模型无缝地工作。 在实验中,作者发现,经过修剪后的模型经过新一轮的知识蒸馏后,可以获得更好的精度。...因此,将知识蒸馏再次应用到模型中。 模型量化:量化是指在比浮点精度更低的位宽下执行计算和存储张量的技术。量化模型对用整数而不是浮点值的张量执行部分或全部操作。

    2.1K10

    麻省理工(MIT) | 提出跨层Attention,减少Transformer大模型键值(KV)缓存,加快LLM推理!

    而本文作者受前人启发,提出了一种新的Attention设计方法:跨层注意力(Cross-Layer Attention, CLA),即通过在不同层之间共享KV头,减少了KV缓存的大小。...然而,KV 缓存的大小直接决定了存储和检索此类持久缓存的成本。 随着LLM 新应用的出现,需要更长的序列长度,KV 缓存的内存占用的挑战越来越受到研究人员的关注。...由于 KV 缓存的大小仅随着不同KV头的数量而变化,而不是请求头的数量,因此 GQA 将 KV 缓存的存储开销降低到 2\ast n_{group}\ast d_{head} ,其中 n_{group...KV投影,而没有计算KV投影的层的Attention块会重新使用之前层的KV激活值。...KV 激活张量的内存占用,尽管对于 GQA 和 MQA 模型,此类 KV 张量与模型的隐藏状态和 MLP 激活相比通常很小。

    59510

    《解密并行和分布式深度学习:深度并发分析》摘要记录

    初始权值的选择可以来自随机值、知情决策(如Xavier初始化),或来自迁移学习方法中预先训练的权值。初始化不当可能会随着网络深度的增加而对泛化产生不利影响。...因此,从2016年开始,建立的MPI接口成为分布式深度学习中事实上的便携通信标准。计算机上的每一次计算都可以建模为有向无环图(DAG)。DAG的顶点是计算,而边是数据依赖(或数据流)。...使用这种混合方法,可以在一个8个以上的gpu上实现高达6.25×的加速,精度损失小于1%(由于小批量大小的增加)。DistBelief分布式深度学习系统结合了三种并行策略。...研究表明,在分布式环境中,在训练过程中控制同步SGD节点组的大小可以提高精度和性能。元启发式优化算法可以将超参数调整与训练相结合,因此被用于dnn。...大规模进化在准确性和可扩展性方面优于一些现有的基于rl的方法,因为遗传算法可以并行运行整个种群(其精度随着预期的种群规模而增加)。

    49900

    TensorFlow从0到1 | 第十一章 74行Python实现手写体数字识别

    样本图像 如上图所示,MNIST中的图像是灰度图像,像素值为0的表示白色,为1的表示黑色,中间值是各种灰色。每张样本图像的大小是28x28,具有784个像素。...基于这种考虑,测试集(test set)不会参于模型的训练,而是特意被留出以测试模型的泛化性能。...模型的参数是由训练数据自动调整的,其他不被学习算法覆盖的参数,比如神经网络中的学习率、随机梯度下降算法中的mini batch的大小等,它们都被称为超参数。...3层感知器 上面的神经网络结构即可描述为:sizes = [8, 15, 10],第一层输入层8个神经元,第二层隐藏层15个神经元,第三层输出层10个神经元。 第一层是输入层,没有权重和偏置。...接下来,定义了一个3层的神经网络: 输入层784个神经元(对应28x28的数字手写体图像); 隐藏层30个神经元; 输出层10个神经元(对应10个手写体数字)。

    1.1K140
    领券