选择较小数目的层/神经元时要记住的一点，如果此数目太小，网络将无法学习数据中的基础模式。解决此问题的方法是从大量的隐藏层+隐藏的神经元开始，然后使用dropout和提早停止方法来减小神经网络的大小。...批次大小 尽量使用大批次进行处理，因为它们可以利用GPU的特征来每次处理更多的训练实例。...OpenAI已发现较大的批处理大小（用于图像分类 和 语言建模的批处理大小为数万，对于 RL代理而言为数百万 ）对于缩放和并行化非常有用。...如果数据规模不是很大，建议从较小批次开始，然后逐渐增加大小并在训练结果的输出曲线中监视性能以确定最佳拟合。 迭代次数 建议从大的迭代次数开始，并使用“早期停止”来停止训练，直到性能不再提高。...分类： 使用Sigmoid激活函数进行二分类，以确保输出介于0和1之间。使用softmax进行多分类，以确保输出概率加起来为1。 权重初始化方法 正确的权重初始化方法可以大大加快收敛时间。
除了理论分析，还提供了一个工具，用于预测训练过程中显存的实际使用情况： 本文运行了4100多次分布式实验，用了512块GPU，以探索可能的分布式训练架构和模型大小的影响。...在单个GPU上训练模型时，通常包含三个步骤：前向传播、反向传播和优化步骤。 在预训练中，批大小通常以token为单位。这使得训练的计算量通常与输入序列长度无关。...使用重计算时，通常只在模型架构的几个关键点存储激活值，丢弃其余的激活值，并在反向传播中从最近保存的激活值开始重新计算它们。 选择要存储的关键激活值有全量和选择性等策略。...张量并行可在单个节点上拆分模型处理大型模型，上下文并行则用于解决长序列导致的激活量激增问题。但张量并行在跨节点扩展时效果不佳。 那么，如果模型权重无法轻松地在一个节点上存储，该怎么办呢？...如DeepSeek V3/R1的DualPipe。 ZeroBubble发现矩阵乘法反向传递中，输入反向操作（B）和权重反向操作（W）可分离，W可在对应B之后灵活安排，用于填补流水线空闲时间。
模型训练 YOLODetection提供执行单卡多卡的训练。所有输出(日志文件和检查点)将保存到工作目录中。 这是由配置文件中的work_dir指定的。...*Important*: 配置文件的默认学习率是1个gpu和小批次大小为2，累计到64个批次大小进行梯度更新。...--resume_from ${CHECKPOINT_FILE}:从以前训练的checkpoints文件恢复训练。...--multi-scale:多尺度缩放，尺寸范围为训练图片尺寸+/- 50% resume_from 和load_from的不同: resume_from加载模型权重和优化器状态，并且训练也从指定的检查点继续训练...它通常用于恢复意外中断的训练。 load_from只加载模型权重，并且训练从epoch 0开始。它通常用于微调。 用于测试图像的高级api接口 下面是一个构建模型和测试给定图像的示例。 ?
例如，SGD的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...请注意，并非总是希望旋转不变；例如，倒置的“9”不应分类为“9”。 另请参阅平移不变性和大小不变性。 S SavedModel 保存和恢复 TensorFlow 模型时建议使用的格式。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...如需完整的详细信息，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的保存和恢复。 Saver 一种 TensorFlow 对象，负责保存模型检查点。
例如，SGD 的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...请注意，并非总是希望旋转不变；例如，倒置的“9”不应分类为“9”。 另请参阅平移不变性和大小不变性。 S SavedModel 保存和恢复 TensorFlow 模型时建议使用的格式。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...如需完整的详细信息，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的保存和恢复。 Saver 一种 TensorFlow 对象，负责保存模型检查点。
在训练开始时，模型的权重是随机初始化的，因此模型的预测通常会与实际目标有很大的差距。 2. 反向传播（Backpropagation） 反向传播是用于训练神经网络的核心算法。...总结 前向传播是计算预测结果的过程。数据从输入层开始，经过各个隐藏层，最终输出预测值。 反向传播是计算梯度并更新模型权重的过程。通过将预测误差反向传递并优化模型的参数，使得模型逐步变得更加准确。...检查点机制在大规模AI训练中至关重要，特别是在训练大型模型时。它通过序列化和持久化保存模型状态，使得在训练过程中出现故障时可以恢复训练。...增强元数据为数据增加元数据，以便在恢复（加载）检查点时更容易重建模型状态。...原因流数据通常需要快速写入，并且对象存储能够提供较高的带宽和扩展性，适合用于存储大量日志数据。
从后往前处理序列时，已经看过整个序列。 获取嵌入输入张量后，RNN逐步处理序列中的每一项（单词）。在每次迭代中，输出一个长度等于编码器隐藏尺寸的编码向量。RNN并行处理批次中的每个样本。...下面让我们详细讨论下注意力模块加权编码器权重的方式。 注意力 回顾下编码器输出张量，序列维度的每一项保存了RNN输出的向量。注意力模块就批次中的每个样本在序列维度上取这些向量的加权和。...计算出这些权重之后，就批次中的每个样本，对权重和编码器输出应用矩阵乘法，得到整个序列的编码向量的加权和。表示批次中每个样本的编码器输出的矩阵，可以看成编码器张量的一个水平切片。...下为单个样本的计算过程示意图。实际运算时堆叠批次中的每个样本以构成维度为(batch大小 × 2 × 编码器隐藏向量)的矩阵，得到加权编码器输出。 ?...训练模型 为训练模型，我们需要计算一个损失函数，反向传播误差以更新模型参数。我们的模型计算的损失函数为输出预测和目标翻译之前的负对数似然，在序列上累加，在批次中取均值。
typical_p (float, optional, 默认为 1) — 本地典型性衡量了预测下一个目标标记的条件概率与预期的条件概率有多相似，给定已生成的部分文本。...将默认为self.state_dict()，但可以用于仅保存模型的部分或者在恢复模型的状态字典时需要采取特殊预防措施的情况（例如在使用模型并行时）。...与其在内存中创建完整模型，然后加载预训练权重（这需要模型大小的两倍的内存，一个用于随机初始化模型，一个用于权重），现在有一个选项可以创建模型作为空壳，然后只有在加载预训练权重时才实现其参数。...返回 dict 来自检查点的额外元数据字典，通常是“时代”计数。 从存储库加载已保存的检查点（模型权重和优化器状态）。返回检查点生成时的当前时代计数。...version (int, 可选, 默认为 1) — 已保存模型的版本。
批处理大小设定为“None”允许运行图片时可随时设定大小（用于训练网络的批处理大小可以通过命令行参数设置，但是对于测试，我们将整个测试集作为一个批处理） 。...为TensorBoard定义一个summary操作函数 (更多介绍可参见前文). ? 生成一个保存对象以保存模型在检查点的状态（更多介绍可参见前文）。 ?...让我们假设我们有100个训练图像，批次大小为10.在softmax示例中，我们只为每次迭代选择了10个随机图像。这意味着，在10次迭代之后，每个图像将被平均选取一次。...此行运行train_step操作（之前定义为调用two_layer_fc.training（），它包含用于优化变量的实际指令）。 ?...当训练模型需要较长的时间，有一个简单的方法来保存你的进度的快照。 这允许您以后回来并恢复模型在完全相同的状态。
在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...模型 (model) 机器学习系统从训练数据学到的内容的表示形式。多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...如需完整的详细信息，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的保存和恢复。 Saver 一种 TensorFlow 对象，负责保存模型检查点。...V 验证集 (validation set) 数据集的一个子集，从训练集分离而来，用于调整超参数。 与训练集和测试集相对。 W 权重 (weight) 线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。
在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。...模型 (model) 机器学习系统从训练数据学到的内容的表示形式。多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...如需完整的详细信息，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的保存和恢复。 Saver 一种 TensorFlow 对象，负责保存模型检查点。...V 验证集 (validation set) 数据集的一个子集，从训练集分离而来，用于调整超参数。 与训练集和测试集相对。 W 权重 (weight) 线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。
在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...均方根误差 (RMSE, Root Mean Squared Error) 均方误差的平方根。 SavedModel 保存和恢复 TensorFlow 模型时建议使用的格式。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...如需完整的详细信息，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的保存和恢复。 Saver 一种 TensorFlow 对象，负责保存模型检查点。...V验证集 (validation set) 数据集的一个子集，从训练集分离而来，用于调整超参数。 与训练集和测试集相对。 W权重 (weight) 线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。
例如，SGD 的批次规模为 1，而小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。...---- 模型 (model) 机器学习系统从训练数据学到的内容的表示形式。多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...如需完整的详细信息，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的保存和恢复。 ---- Saver 一种 TensorFlow 对象，负责保存模型检查点。
按照[10]中概述的半监督训练配置，我们训练一个线性分类器，并使用1%和10%的可用标签对表示进行微调。我们的训练采用SGD优化器，不使用权重衰减，批次大小为256，运行60个周期。...对于使用1%标签的训练，我们采用SGD优化器，不使用权重衰减，批次大小为256，运行60个周期。对于使用10%标签的训练，我们同样采用SGD优化器，不使用权重衰减，批次大小为256，运行60个周期。...权重衰减和动量分别设置为1e-4和0.9。基础学习率设置为0.05，按批次大小缩放并除以256，损失函数系数设置为0.01。 结果在表VI中报告。MVEB在广泛的批次大小设置中表现良好。...我们可以观察到，随着批次大小的增加，MVEB的top-1准确率增加。当批次大小从512变化到4096时，MVEB的准确率相似。...权重共享分支：批次大小设置为1024。其他配置与第VII-A节中的预训练设置相同。 动量更新分支：我们使用SGD优化器训练100个周期。权重衰减和动量分别设置为1e-4和0.9。
2 流水线并行 在流水线并行训练中，研究者会将模型的顺序块划分到 GPU 上，每个 GPU 只保存一小部分参数，因此，相同模型的每个 GPU 消耗的内存按比例减少。...图注：GPipe 和 PipeDream 流水线方案的比较，每批使用 4 个微批次。微批次 1-8 对应于两个连续的数据批次。...无论采用哪种策略，我们都可以将权重矩阵分割成大小均匀的“碎片”，将每个碎片托管在不同的 GPU 上，并使用该碎片计算整个矩阵乘积的相关部分，然后再进行通信以组合结果。...Memory Efficient Optimizers已经提出了内存效率优化器，以减少优化器所维护的运行状态的内存占用，例如Adafactor。 压缩也可用于存储网络中的中间结果。...例如，Gist压缩为后向传递而保存的激活；DALL-E在同步梯度之前压缩梯度。
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