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15 | 卷积神经网络上完成训练、使用GPU训练

在这个过程中，原始图形的大型十字图形被转化到最后的结果中。 这里面还有一个概念，叫做感受野（receptive field）。...用GPU训练 大家都知道GPU这两年贵的离谱，拿来算浮点运算很方便，都被买去挖矿了，当然神经网络的发展也起到了推波助澜的作用。...我们前面大概介绍过使用Tensor.To方法能够把tensor移到GPU上，下面就看一下如何用GPU进行模型训练。...，10个epoch耗时只有4-5秒，基本上是在CPU上的五分之一。...使用GPU训练的模型，在保存和加载的时候需要注意，保存的时候如果仍然是使用GPU的状态，那么在加载模型的时候它也会试图恢复到GPU上面，因此这里建议是在训练完模型之后统一把模型移回CPU，以后加载有需要的话手动移到

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3.训练模型之在GPU上训练的环境安装

其实我的 MacBook Pro 上面有一块 N 卡，但是从 TensorFlow 1.2 开始，官方已经不再支持 Mac 上的 GPU 计算了。...虽然可以通过一些 hack 使 TensorFlow 的 Mac 版本继续支持 GPU，但是笔记本上的显卡计算能力还是比较弱，我也不想训练到一半把这块显卡烧了，所以我选择从云服务商那里租用一台 GPU...安装 TensorFlow GPU 版 为了在 GPU 上进行训练，还要安装 TensorFlow 的 GPU 版本（之前在笔记本上面安装的是 CPU版）： sudo pip install tensorflow-gpu...继续训练 前面花了一点时间来配置 GPU 的环境，现在是时候继续我们的训练了。...当然还是需要在这台机器上面根据上一课时的内容完成 Object Detection API 的安装和配置；下载 Pre-trained 模型，然后把本地的训练目录打包上传，接着根据具体的路径修改 pipeline.config

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    教程 | 在Cloud ML Engine的TPU上从头训练ResNet

    本文作者将演示如何使用谷歌云提供的 TPU 在自己的数据集上训练一个最先进的图像分类模型。文中还包含了详细的教程目录和内容，心动的读者不妨跟着一起动手试试？...在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。...通过你最熟悉的过程创建下面三个文件：「train_set.csv」、「eval_set.csv」、「labels.txt」，将他们上传到云存储中，然后你就做好训练模型的准备工作了。 2....自动放缩 TensorFlow 记录的创建 如果你希望在更新的数据上重新训练你的模型，只需要在新的数据上运行这整套流程，但是请确保将其写入到一个新的输出目录中，以免覆盖之前的输出结果。 6....训练模型 只需将训练任务提交到 Cloud ML Engine 上，让结果指向你的 Dataflow 作业的输出目录： #!

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    在Mac上训练机器学习模型，苹果WWDC发布全新Create ML、Core ML 2

    而在今年的开发者大会上，苹果的核心放在了软件上。从 IOS 12 开始，库克开启了今年的 WWDC。而在机器学习方面，苹果发布了最新的 Create ML 与 Core ML 2。...开发者可以使用 Swift 与 macOS 试验场等熟悉的工具在 Mac 上创建和训练定制化的机器学习模型，例如用于图像识别、文本语义抽取或数值关系搜索等任务的模型。 ?...据介绍，开发者可以使用具有代表性的样本训练模型来做模式识别，例如使用大量不同种类的狗以训练模型识别「狗」。在训练完模型后，开发者在模型没见过的数据集上测试并评估它的性能。...在计算机视觉中，开发者可以训练一个机器学习模型以完成图像识别任务。重要的是，开发者在这一过程中可以使用 Xcode 试验场的 UI 来训练模型。...随后的训练和评估过程都是直接拖拽训练数据集与测试数据集完成，非常方便。如下将测试数据集拖拽到图中位置后就可以开始测试性能： ?

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    使用腾讯云GPU云服务器训练ViT过程记录

    腾讯云提供的云GPU服务器性能强大, 费用合理, 所以笔者试用腾讯云GPU云服务器完成了ViT模型的离线训练, 并记录了试用过程, 以供参考。...ViT模型简介 ViT的全称是Vision Transformer, 该模型由Alexey Dosovitskiy等人提出1, 在多个任务上取得SoTA结果。...在预训练状态下, 该结果对应的ground truth可以使用掩码的某个patch作为替代。 下面具体介绍使用腾讯云GPU服务器训练ViT模型的过程。...DALI的全称是Data Loading Library, 该库可以通过使用GPU替代CPU来加速数据预处理过程。...(我们也可以通过增加模型的参数量, 如修改模型为vit\_small\_patch16\_224, 来进一步尝试优化模型效果): [训练结果] 总结 本文记录了试用腾讯云GPU服务器训练一个ViT图像分类模型的过程

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    PyTorch 进阶之路：在 GPU 上训练深度神经网络

    选自 | Medium 作者 | Aakash N S 参与| Panda 本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...使用 GPU 随着我们的模型和数据集规模增大，为了在合理的时间内完成模型训练，我们需要使用 GPU（图形处理器，也被称为显卡）来训练我们的模型。...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。...我们可以使用我们之前定义的同样的训练循环：fit 函数，来训练我们的模型以及在验证数据集上评估它。 其中有很多可以实验的地方，我建议你使用 Jupyter 的交互性质试试各种不同的参数。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？

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    PyTorch 进阶之路（四）：在 GPU 上训练深度神经网络

    本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...使用 GPU 随着我们的模型和数据集规模增大，为了在合理的时间内完成模型训练，我们需要使用 GPU（图形处理器，也被称为显卡）来训练我们的模型。...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。 ?...我们可以使用我们之前定义的同样的训练循环：fit 函数，来训练我们的模型以及在验证数据集上评估它。 其中有很多可以实验的地方，我建议你使用 Jupyter 的交互性质试试各种不同的参数。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？

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    「人工智能研学社· ML系统与架构小组」第一期：如何在单块GPU上训练超大型深度学习模型

    机器之心原创 人工智能研学社 问题：GPU 内存限制 GPU 在深度神经网络训练之中的强大表现无需我赘言。通过现在流行的深度学习框架将计算分配给 GPU 来执行，要比自己从头开始便捷很多。...在给定模型和批量大小的情况下，事实上你可以计算出训练所需的 GPU 内存而无需实际运行它。...例如，vDNN 可以在 12GB 的 GPU 上使用 256 的批量训练 VGG-16，但是假设我们在一块拥有足够内存的 GPU 上训练同样的模型而不使用 vDNN 来优化内存使用，我们可以避免 18%...基本的策略是在生成特征图后将其从 GPU 上卸下传给 CPU，当它将在反向过程中被重新使用时再从 CPU 预取回 GPU 内存。这个存储空间可被释放以作他用。...想象一下你正在 12GB 的 GPU 上使用 128 的批量（这需要 14GB 内存如果没有使用卸载／预取）训练 VGG-16。

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    在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型

    来源：Deephub Imba 本文约3200字，建议阅读7分钟 本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术...我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。...使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。

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    【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

    前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...上训练的模型，保存时会在参数名前多加了一个 module....GPU 训练的模型了！...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！

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    Microsoft AI 开源“PyTorch-DirectML”：在 GPU 上训练机器学习模型的软件包

    微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。...此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。...在这个名为“DML”的新设备中，通过在调用运算符时引入最少的开销来调用直接 ML API 和 Tensor 原语；它们的工作方式与其他现有后端非常相似。...PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端，允许在 DirectX12 GPU 和 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上训练模型...Microsoft 与 AMD、Intel 和 NVIDIA 合作，为 PyTorch 提供这种硬件加速的训练体验。PyTorch-DirectML 包安装简单，只需更改现有脚本中的一行代码。

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    训练高分辨率图像任务，突破 GPU 内存限制，Jetson Nano 上也能起飞！

    然而，这些检测和分割方法没有深入研究在严格的GPU内存限制下训练非常大分辨率图像的能力。 研究在如此限制下训练模型的方法是必要的，因为这将帮助模型即使在部署到资源受限的系统后也能进行训练。...与一次性更新整个图像不同，PatchGD 对小图像块进行操作，假设这种局部化的方法可以在迭代过程中有效地覆盖整个图像，同时产生有效的模型更新。此外，这种图像块处理也有助于对非常大的图像进行训练。...训练的轮数（epochs）为100。 PANDA: 在PANDA数据集上，作者使用24GB和16GB内存训练作者提出的算法。...作者训练模型300个周期。使用两个Nvidia 2080ti GPU（每个11GB内存）进行训练。 COCO：作者遵循[32]中给出的协议。...在七个不同基准测试上的实验表明，作者的方法取得了具有竞争力的性能。作者还展示了在资源受限的设备上，如Jetson Nano上进行训练。

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    谷歌Edge TPU专用芯片横空出世！抢攻IoT欲一统物联网江湖

    用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。 ?...Edge TPU芯片的尺寸，与一美元硬币对比 根据谷歌博客的介绍，Edge TPU 的特点如下： 边缘上的AI 如今，从消费者到企业应用程序，AI无处不在。...Edge TPU可用于ML推理，不适用于训练；Cloud TPU可用于ML训练和推理 软件和服务方面，Edge TPU适用于Cloud IoT Edge和Android Things；Cloud TPU...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。...由于Edge ML运行时与TensorFlow Lite接口，因此它可以在网关类设备中的CPU，GPU或Edge TPU上执行ML推理，或者在终端设备（如摄像头）中执行ML推理。

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    具有 GPU 工作节点的托管 K8s 可加速 AIML 推理

    借助 K8s 的自动扩缩器，OpenAI 能在几天内部署此类项目，并在一两周内扩展到数百个 GPU。如果没有 Kubernetes 自动扩缩器，这样的过程需要数月时间。...它们承担不起从零开始训练大型 AI/ML 模型的时间和成本，而是运行预训练模型并与其他内部服务集成。换言之，这些公司使用 AI/ML 推理而非训练。...运行在 GPU 工作节点上的 AI/ML 工作负载推理可能比在 CPU 工作节点上快，主要有以下原因: GPU 的内存架构专门针对 AI/ML 处理进行了优化，提供比 CPU 更高的内存带宽。...由于拥有更多晶体管处理数据，GPU 的 AI/ML 训练和推理计算性能通常优于 CPU。...多云 GPU 集群可像在单个云上无缝管理和扩展。 异构 GPU 和 CPU 集群简化分布式深度学习模型的训练和管理。 使用 Prometheus 监控 GPU指标，Grafana 进行可视化。

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    吴恩达《ML Yearning》| 在不同的数据分布上训练及测设&Debug的一些推断算法

    第一部分：吴恩达《ML Yearning》| 关于开发集、测试集的搭建 第二部分：吴恩达《ML Yearning》| 基础的误差分析& 偏差、方差分析 第三部分：吴恩达《ML Yearning》| 关于学习曲线的分析...在y轴上，我们有三种类型的误差：人为误差，算法在已训练的案例上的误差，以及算法在未训练的案例上的误差。我们可以用前面章节中确定的不同类型的误差填写表格。...这就是为什么前面章节我们讨论了在训练集中从验证/测试集中相同的分布中提取的一些数据的可能性。这样做可以让您比较训练集和验证/测试集的汽车数据上的算法表现。 不幸的是，在这个过程中没有任何保证。...设想你使用机器学习去训练一个直升飞机来让它完成一些复杂的飞行操作，上面这张由很多照片合并组成的图片，记录了这个直升机从关闭引擎到落地的过程。...又经过了种种艰难险阻，你成功得到一些数据并且成功训练了一个强化学习算法。但是这个算法远远达不到人类驾驶员的水平，降落过程往往惊险又刺激。

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    谷歌Edge TPU专用芯片横空出世！抢攻IoT欲一统物联网江湖

    用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。...Edge TPU芯片的尺寸，与一美元硬币对比 根据谷歌博客的介绍，Edge TPU 的特点如下： 边缘上的AI 如今，从消费者到企业应用程序，AI无处不在。...TPU包括Edge TPU, GPU, CPU；Cloud TPU包括Cloud TPU, GPU 和CPU Edge TPU的特性 Edge TPU使用户能够以高效的方式，在高分辨率视频上以每秒30...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。...由于Edge ML运行时与TensorFlow Lite接口，因此它可以在网关类设备中的CPU，GPU或Edge TPU上执行ML推理，或者在终端设备（如摄像头）中执行ML推理。

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    我用24小时、8块GPU、400美元在云上完成训练BERT！特拉维夫大学新研究

    之前有做过统计，使用谷歌云TPU或英伟达GPU训练完整个模型需要虽然只需1个小时，但是上千块TPU/GPU均需耗价上万美元。 只有少数“富贵人家”的行业实验室才能够负担得起。...为了降低成本，来自以色列的科学家们结合已有的技术对BERT做了多方面优化，只需24小时、8个12GB内存的云GPU，一次几百美元就能在加快训练过程的同时，还能保证准确性几乎不损失。...参考云服务的市场价格，每次训练的费用大约在300到400美元之间。 此前很多人尝试用最新的算法（eg.clark-etal-2020-learning等）来减少训练BERT所需的计算过程。...五点优化：将训练时间缩短了1/3 首先分别进行了以下五点优化： 数据：由于研究人员的重点是句子分类，他们便将整个预训练过程的序列长度限制为128个标记。并使用单序列训练。...1、Batch Size (bsz)：由于每个GPU上显存有限，分别设置为4096、8192和16384。 2、峰值学习率(lr)：使用线性学习速率，从0开始，预热到最高学习速率后衰减到0。

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